隨著AIGC爆火，消沉已久的美圖踩上AIGC的風口意外刷爆了存在感，業(yè)務增量也有了新的看頭。

2018-2021年間，美圖分別虧損12.55億元、3.97億元、0.4億元、0.44億元，業(yè)績狀況一直處于紅燈狀態(tài)。

在AIGC技術的驅動下，美團旗下應用的用戶月活量、付費滲透率、每用戶平均收入均有了很大程度的提升，美圖的盈利能力在悄然提高。財報顯示，2022年美圖公司實現(xiàn)總收入人民幣20.85億元，同比增長25.2%；凈利潤人民幣1.11億元，同比增長29.9%。

眼下不止美圖，其他互聯(lián)網(wǎng)巨頭、AI獨角獸等各行業(yè)玩家也在集體涌進AIGC圖像生成賽道，如百度的文心一格、騰訊的AI畫匠、藍色光標的“創(chuàng)意畫廊”等，企圖在這場AIGC的盛宴中創(chuàng)造更大的市場價值。

近日，英偉達在GTC大會（GPUTechnology Conference）上發(fā)布了一系列人工智能云產(chǎn)品，名為“畢加索”的人工智能圖像生成器則是該產(chǎn)品的一部分，該服務使用人工智能技術從文本描述中生成圖像、視頻和3D 應用程序。

公開數(shù)據(jù)顯示，未來5年，AI繪畫在圖像內容生成領域的滲透率將達到10%-30%，市場規(guī)模超600億。

作為科技與產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新研究院，億歐智庫將發(fā)布《2023中國AIGC商業(yè)潛力研究報告》，通過深入訪談AIGC生態(tài)服務商、活躍投資方、企業(yè)級用戶、行業(yè)專家學者等，挖掘AIGC各賽道商業(yè)價值潛力，以第三方視角洞悉AIGC生態(tài)服務商發(fā)展機遇與挑戰(zhàn)，力圖為廣大產(chǎn)業(yè)參與者提供參考和幫助。

AIGC生成圖像“加速度”

視覺信息具有很強的傳播能力，易于為大眾感知、記憶和理解。由于視覺信息在許多場景中都具有廣泛應用，因此生成高質量的圖像已成為當前人工智能領域中備受關注的一個功能。

億歐智庫：AIGC主要賽道

2022年8月，在美國科羅拉多州舉辦的新興數(shù)字藝術家競賽中，一名參賽者提交了一幅名為《太空歌劇院》的AIGC繪畫作品。盡管他沒有任何繪畫基礎，但卻在“數(shù)字藝術/數(shù)字修飾照片”類別中獲得了一等獎，這引發(fā)多方爭議。

一方面，批判者認為盡管AI在“學習”了大量前人的作品之后可以創(chuàng)作出視覺上有吸引力的作品，但它們的創(chuàng)作缺乏情緒和靈魂，無法與人類的藝術創(chuàng)作相提并論。另一方面，支持者認為創(chuàng)作者在一遍遍修改文本內容后，才讓AI創(chuàng)作出具有觀賞性的作畫，這種創(chuàng)作方式具有獨特價值。

AIGC在2022年實現(xiàn)破圈，幫助大眾畫出各種天馬行空的畫作，背后離不開大量深度學習模型的不斷完善。這其中，CLIP模型基于海量互聯(lián)網(wǎng)圖片進行訓練，促進了AI繪畫模型的組合創(chuàng)新。另外，Diffusion擴散化模型的引入也實現(xiàn)了算法創(chuàng)新，最終使用潛空間降維的方法解決了Diffusion模型在內存和時間消耗上的問題。

從目前市場的投資布局來看，AIGC產(chǎn)業(yè)由上游的數(shù)據(jù)服務產(chǎn)業(yè)、中游的算法模型產(chǎn)業(yè)和下游的應用拓展產(chǎn)業(yè)三部分構成。其中上游將較大程度受益于大模型發(fā)展帶來的更多計算資源和數(shù)據(jù)需求。中游則憑借技術、數(shù)據(jù)儲備豐富強化自身實力更好的將產(chǎn)品銷售至B端、C端客群。下游則有賴于AIGC對業(yè)務的驅動，實現(xiàn)降本增效。

正所謂水大魚大，對于布局其中的相關企業(yè)而言，也將迎來成長機遇。

近兩年，海外流行借助DiscoDiffusion、MidJourney等AI繪畫軟件來進行藝術創(chuàng)作，StableDiffusion各渠道累計日活用戶超過1000萬，面向消費者的DreamStudio則已獲得了超過150萬用戶。

在國內，2022年以來人工智能圖像生成的井噴發(fā)展，諸如文心一格、TIAMAT等產(chǎn)品均于今年上線，他們接受中文描述語輸入、更能理解中國文化審美和用戶需求，并主動利用小紅書、微博等平臺拓展影響力。

Adobe作為創(chuàng)意設計工具供應商，圖形、圖像生成是AIGC最主要的應用領域。近日Adobe宣布推出AdobeFirefly創(chuàng)意生成式AI模型集，首批與Firefly 整合的應用程序將會是Adobe ExperienceManager、AdobePhotoshop 和 AdobeIllustrator。

Firefly主要提供兩種功能。其一是利用文字生成圖像的功能，另一種是進行字體效果編輯。類似于目前流行的AI繪圖工具，F(xiàn)irefly可以根據(jù)提示詞“prompt”生成圖像，并提供數(shù)百種風格供用戶調整。

Firefly還能夠根據(jù)周邊內容生成圖像，這為用戶提供了更高效的測試和完善圖像效果的方法。在圖形設計和插圖工作中，用戶可以從幾個單詞甚至草圖中自定義矢量、畫筆和紋理，并使用熟悉的工具進行編輯。

無論是對C端用戶還是B端企業(yè)而言，AIGC對整個內容產(chǎn)業(yè)的重塑都是革命性的。對用戶而言，AIGC技術降低了內容創(chuàng)作門檻，推動內容供給和呈現(xiàn)爆發(fā)式增長。對企業(yè)來說，采用AIGC技術可以幫助其實現(xiàn)采用AIGC技術有助于實現(xiàn)成本的降低和效率的提高。伴隨AIGC技術日益成熟、廣泛應用于更多領域，其廣闊的應用前景也正推動AIGC市場規(guī)?？焖僭鲩L。

然而，在具體的應用場景中，企業(yè)和用戶往往面臨著模型使用門檻高、內容生成隨機等痛點。例如，即使是像ChatGPT這樣的*產(chǎn)品，也需要一個專門的崗位——promptEngineer來指導模型生成有用的輸出。

對于傳統(tǒng)的廣告、營銷等產(chǎn)業(yè)來說，用戶往往缺乏良好的promptEngineering 能力，更不用說組合使用多種AI產(chǎn)品工具。如何能夠提供開箱即用的AI產(chǎn)品和應用，讓不懂技術的客戶也能快速組成解決方案，是眾多服務商需要考慮的問題。

版權——達摩克里斯之劍

AIGC在引發(fā)全球關注的同時，知識產(chǎn)權、技術倫理也面臨諸多挑戰(zhàn)和風險，無法確權和版權爭議仍是懸在AIGC玩家頭上的達摩克里斯之劍。

今年早些時候，蓋蒂圖片社起訴開源藝術生成器StableDiffusion創(chuàng)建者、英國開源人工智能公司StabilityAI，稱其未經(jīng)允許就從數(shù)據(jù)庫中復制了1200多萬張圖片。

面對愈演愈烈的“不經(jīng)創(chuàng)作者同意而將作品用于AI模型訓練”的現(xiàn)象，英偉達對美國蓋蒂圖片社、ShutterstockInc和Adobe授權的圖像進行技術訓練，并計劃支付版稅。這一舉措無疑緩和了版權所有者和新興技術之間持續(xù)緊張的關系。

“這次(與英偉達)的合作證明了一種負責任的AI發(fā)展道路的可行性，以及蓋蒂圖片社內容和數(shù)據(jù)的獨特性，”蓋蒂圖片社CEOCraig Peters在一封電郵件說，“生成式人工智能是讓人激動的工具，應該建立在受許可的數(shù)據(jù)、視覺效果和個人隱私基礎上?！?/p>

AdobeFirefly除了基本功能之外，*特點就是使用更公開的數(shù)據(jù)對模型進行訓練，保證了未來創(chuàng)作者在使用其創(chuàng)作的生成作品不會侵犯他人版權。

Firefly該公司表示，由于人工智能已經(jīng)接受了Adobe庫存圖像、公開授權內容和過期版權內容的訓練，因此其產(chǎn)生的創(chuàng)作內容可以安全地用于商業(yè)用途。該公司還鼓勵使用通用的“禁止訓練”標簽，這樣攝影師就可以要求作品不被用于模型訓練。

幾個月來，AIGC在文本和圖片生成方面已經(jīng)取得了顯著進展，不少公司也正進入AIGC的下一個前沿領域——AI生成視頻。4月19日，Adobe進一步宣布將Adobe Firefly 引入Adobe 的視頻、音頻、動畫和動態(tài)圖形設計應用程序。

盡管AIGC可應用于文字、圖像、視頻、音頻等不同領域，但目前AIGC只占所有生成數(shù)據(jù)的小部分。Gartner預計，到2025年，生成式人工智能將占所有生成數(shù)據(jù)的10%。根據(jù)《GenerativeAI ：ACreative New World》的分析，AIGC有潛力產(chǎn)生數(shù)萬億美元的經(jīng)濟價值。

億歐認為，就AIGC圖像生成賽道而言，其產(chǎn)業(yè)鏈涉及到硬件、自然語言處理、算法模型、算力、應用、數(shù)據(jù)提供與處理等多環(huán)節(jié)，當前該領域的產(chǎn)業(yè)布局主要集中在算法和應用開發(fā)方面，處于*地位，而在產(chǎn)業(yè)鏈上下游還有諸多可開發(fā)的藍海領域。