精品研報·專題定制·產研服務智研咨詢出品AIGC精品研報·專題定制·產研服務智研咨詢出品AIGC智研產業(yè)百科·產業(yè)研究第一站/AIGC/實用的產研百科工具AIGCTOC\o"1-5"\h\z\u一、定義及分類 1二、行業(yè)政策 2三、發(fā)展歷程 4四、行業(yè)壁壘 61、技術和人才壁壘 62、資金壁壘 63、行業(yè)經驗和品牌壁壘 6五、產業(yè)鏈 71、行業(yè)產業(yè)鏈分析 72、行業(yè)領先企業(yè)分析 8（1）百度集團股份有限公司 8（2）騰訊控股有限公司 9六、行業(yè)現(xiàn)狀 10七、機遇和挑戰(zhàn) 111、機遇 11（1）前沿技術取得關鍵突破 11（2）利好政策頻出助力產業(yè)騰飛 11（3）市場需求持續(xù)釋放 112、挑戰(zhàn) 12（1）技術短板限制AIGC應用深度與廣度拓展 12（2）版權爭議等問題阻礙行業(yè)健康有序發(fā)展 12（3）商業(yè)落地等難題亟待解決 12八、競爭格局 13九、發(fā)展趨勢 14一、定義及分類AIGC，全稱為人工智能生成內容，是指基于生成對抗網絡、大型預訓練模型等人工智能的技術方法，通過已有數(shù)據(jù)的學習和識別，以適當?shù)姆夯芰ι上嚓P內容的技術?，F(xiàn)階段國內AIGC多以單模型應用的形式出現(xiàn)，主要分為文本生成、圖像生成、視頻生成、音頻生成，其中文本生成成為其他內容生成的基礎。二、行業(yè)政策近年來，AIGC產業(yè)受到我國各級政府的高度重視和國家產業(yè)政策的重點支持，國家陸續(xù)出臺了多項政策，鼓勵行業(yè)發(fā)展與創(chuàng)新。例如，2024年2月，工信部等七部門印發(fā)《關于推動未來產業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的實施意見》，推動下一代移動通信、衛(wèi)星互聯(lián)網、量子信息等技術產業(yè)化應用，加快量子、光子等計算技術創(chuàng)新突破，加速類腦智能、群體智能、大模型等深度賦能，加速培育智能產業(yè)。加快突破GPU芯片、集群低時延互連網絡、異構資源管理等技術，建設超大規(guī)模智算中心，滿足大模型迭代訓練和應用推理需求。2025年3月，武漢市人民政府印發(fā)《武漢市2025年人工智能產業(yè)發(fā)展行動方案》，針對人工智能產業(yè)發(fā)展最新形勢，以“用數(shù)據(jù)、建場景”為主線，以落實人工智能產業(yè)發(fā)展政策為保障，深入實施“人工智能+”行動，推進“10+2”工作體系，即推進10個領域重點工作，突出人才和平臺2個方面重點支撐，加快推動人工智能賦能千行百業(yè)。到2025年底，推動全市算力規(guī)模達到4500PFlops，建設20個垂直行業(yè)大模型及其應用，人形機器人產業(yè)化落地，全市人工智能產業(yè)規(guī)模年增速達到30%，國家人工智能創(chuàng)新應用先導區(qū)建設邁上新臺階。三、發(fā)展歷程AIGC歷史沿革結合人工智能的演進歷程，AIGC行業(yè)的發(fā)展大致可以分為三個階段，主要包括早期萌芽階段（20世紀50年代至90年代中期）、沉淀積累階段（20世紀90年代中期至21世紀10年代中期），以及快速發(fā)展階段（21世紀10年代中期至今）。自2014年起，隨著以生成式對抗網絡（GenerativeAdversarialNetwork,GAN）為代表的深度學習算法的提出和迭代更新，AIGC迎來了新時代，生成內容百花齊放，效果逐漸逼真直至人類難以分辨。2017年，微軟人工智能少女“小冰”推出了世界首部100%由人工智能創(chuàng)作的詩集《陽光失了玻璃窗》。2018年，英偉達發(fā)布的StyleGAN模型可以自動生成圖片，目前已升級到第四代模型StyleGAN-XL，其生成的高分辨率圖片人眼難以分辨真假。2019年，DeepMind發(fā)布了DVD-GAN模型用以生成連續(xù)視頻，在草地、廣場等明確場景下表現(xiàn)突出。2021年，OpenAI推出了DALL-E并于一年后推出了升級版本DALL-E-2，主要應用于文本與圖像的交互生成內容，用戶只需輸入簡短的描述性文字，DALL-E-2即可創(chuàng)作出相應極高質量的卡通、寫實、抽象等風格的繪畫作品。四、行業(yè)壁壘1、技術和人才壁壘技術領先性、相關資質、可用技術資源、過往項目的成功經驗以及企業(yè)的資金實力等均是客戶選擇供應商時的重點考察指標。AIGC行業(yè)高度依賴前沿技術，如生成式AI、多模態(tài)大模型、自然語言處理等，技術研發(fā)門檻極高。AIGC企業(yè)需持續(xù)投入算法優(yōu)化、算力支撐和數(shù)據(jù)訓練，而核心技術的突破需要頂尖AI人才，尤其是具備算法創(chuàng)新和工程化能力的復合型人才。因此，AIGC企業(yè)研發(fā)、管理和營銷團隊的形成是一個逐步發(fā)展、長期積累的過程，技術和人才壁壘是AIGC行業(yè)當前發(fā)展面臨的重要壁壘之一。2、資金壁壘AIGC行業(yè)屬于典型的技術和資本密集型領域，研發(fā)投入巨大。訓練大模型需要海量高質量數(shù)據(jù)和昂貴的算力資源，硬件成本（如GPU集群）和云計算支出極高。同時，AIGC行業(yè)尚處成長期，商業(yè)化路徑尚未完全跑通，AIGC企業(yè)需長期依賴融資維持運營。初創(chuàng)公司若無法持續(xù)獲得資本支持，極易因資金鏈斷裂被淘汰。因此，資金實力不足的玩家，難以承擔長期虧損壓力，最終被迫退出市場。3、行業(yè)經驗和品牌壁壘客戶要求服務供應商具有一定的行業(yè)經驗，對客戶所在行業(yè)的業(yè)務規(guī)則、流程及應用環(huán)境有較為深刻地理解。尤其是政府、企事業(yè)單位以及一些特殊行業(yè)客戶（如能源和運營商）等對服務供應商以往的行業(yè)成功案例、信息化產品的安全性、穩(wěn)定性要求更高，因此對服務供應商的行業(yè)經驗和品牌有較高要求。先進入AIGC行業(yè)的企業(yè)因經歷了長期良好的應用和服務積累，在行業(yè)競爭中建立了較好的客戶基礎，具有穩(wěn)定、忠誠的客戶群體，具備較強的競爭優(yōu)勢，而對于后進入AIGC行業(yè)的企業(yè)存在一定的行業(yè)經驗和品牌壁壘。五、產業(yè)鏈1、行業(yè)產業(yè)鏈分析AIGC產業(yè)鏈由基礎層、模型層、應用層三大層構成。產業(yè)鏈上游為基礎層，主要是數(shù)據(jù)服務、硬件、云服務等基礎設施，主要包括數(shù)據(jù)供給、數(shù)據(jù)標注、AI芯片、開源算法、云計算、5G網絡等基礎設施行業(yè)。產業(yè)鏈中游為模型層，模型層則主要為數(shù)據(jù)層和中間層，模型層即垂直化、應用化、場景化的模型和應用工具，主要分為底層通用大模型和中間層模型，底層通用大模型又可分為開源基礎模型、非開源基礎模型和模型托管平臺；中間層模型有人類互動反饋、大模型調整和個性化模型。產業(yè)鏈下游為應用層，主要分為文本生成、圖像生成、音頻生成、視頻生成等，主要應用有聊天機器人、智能客服、寫作機器人、AI繪畫、圖像編輯、AI作曲、虛擬數(shù)字人、代碼生成等。2、行業(yè)領先企業(yè)分析（1）百度集團股份有限公司百度集團股份有限公司是一家擁有強大互聯(lián)網基礎的領先人工智能和互聯(lián)網搜索服務公司，是世界上為數(shù)不多的提供完整人工智能技術的公司之一，包括由人工智能芯片、深度學習框架、核心人工智能能力（如自然語言處理、知識圖、語音識別、計算機視覺和增強現(xiàn)實）組成的基礎設施，以及便于廣泛應用和使用的開放式人工智能平臺。公司通過百度核心和愛奇藝兩個板塊運營。百度核心主要提供在線營銷服務和非營銷增值服務，以及來自新人工智能舉措的產品和服務；愛奇藝專注會員和在線廣告服務。2023年，百度發(fā)布了一款全新的人工智能產品——“文心一言”。文心一言借助大數(shù)據(jù)分析、自然語言處理技術和深度學習算法，能理解用戶的需求，提供精確的信息篩選、答疑解惑和智能對話服務。數(shù)據(jù)顯示，2024年，百度集團在線營銷服務營業(yè)收入為785.63億元。（2）騰訊控股有限公司騰訊控股有限公司是一家以互聯(lián)網行業(yè)為主的公司，主要業(yè)務覆蓋面廣，并且實力雄厚。作為綜合性互聯(lián)網服務提供商，騰訊通過其多元化的業(yè)務板塊在全球范圍內運營，主要包括增值服務（如網絡游戲、音樂、視頻等）、金融科技與企業(yè)服務（包含支付解決方案、云服務等）、以及網絡廣告等。騰訊促進新一代人工智能產業(yè)創(chuàng)新發(fā)展。2023年9月，騰訊混元大模型正式亮相，并通過騰訊云對外開放。騰訊混元持續(xù)迭代，近期還開放了“文生圖”功能。目前，已有超過180個騰訊內部業(yè)務接入騰訊混元測試，并有來自金融、醫(yī)療等多個行業(yè)的客戶，通過騰訊云調用騰訊混元大模型API，應用領域涉及智能問答、代碼助手等多個場景。數(shù)據(jù)顯示，2024年，騰訊控股營業(yè)收入為6602.57億元，同比增長8.41%。六、行業(yè)現(xiàn)狀隨著數(shù)字技術和實體經濟融合程度不斷加深，以及互聯(lián)網平臺的數(shù)字化場景向元宇宙轉型，人類對數(shù)字內容總量和豐富程度的整體需求不斷提高。AIGC作為當前新型的內容生產方式，已經率先在傳媒、電商、影視、娛樂等數(shù)字化程度高、內容需求豐富的行業(yè)取得重大創(chuàng)新發(fā)展，市場潛力逐漸顯現(xiàn)。中國AIGC市場是全球AIGC市場的主要組成部分，中國AIGC市場受強大的市場需求及增強的AI技術所推動。數(shù)據(jù)顯示，2024年中國AIGC市場規(guī)模約為209億元。隨著人工智能技術的不斷發(fā)展，AIGC技術也將日益成熟，未來將在更多領域得到廣泛應用，巨大的應用前景將推動AIGC市場規(guī)模快速增長。七、機遇和挑戰(zhàn)1、機遇（1）前沿技術取得關鍵突破AI芯片、模型算法、多模態(tài)融合等前沿技術取得關鍵突破。AI芯片國產化進程加速，寒武紀思元370芯片在智能計算性能上可比肩英偉達同類產品，為國內AIGC模型訓練提供自主可控算力支撐；模型算法創(chuàng)新不斷，OpenAI的GPT-4.5微調優(yōu)化，知識理解與生成能力再提升，拓展應用邊界；多模態(tài)融合走向成熟，Meta研發(fā)模型可依據(jù)文本精準生成適配3D場景，無縫銜接虛擬與現(xiàn)實，技術革新為AIGC內容創(chuàng)作解鎖更多可能，驅動產業(yè)邁向高階發(fā)展階段。（2）利好政策頻出助力產業(yè)騰飛國家與地方全方位布局，為AIGC產業(yè)發(fā)展保駕護航。國家“十四五”規(guī)劃明確人工智能戰(zhàn)略地位，各地政府積極響應，出臺專項扶持政策。北京設立AIGC產業(yè)專項資金，每年投入超10億元，對關鍵技術研發(fā)、應用示范項目給予高額補貼，吸引百度、字節(jié)跳動等企業(yè)加大AIGC研發(fā)投入；上海打造AIGC產業(yè)園區(qū)，給予入駐企業(yè)三年租金減免、稅收優(yōu)惠，加速產業(yè)集聚；廣州推進算力基礎設施建設，發(fā)放“算力券”，降低企業(yè)算力成本，推動模型快速迭代，一系列政策紅利從資金、場地、算力等關鍵要素賦能，助力AIGC產業(yè)騰飛。（3）市場需求持續(xù)釋放B端、C端需求旺盛，成為AIGC產業(yè)發(fā)展強勁引擎。在B端市場中，制造業(yè)借AIGC優(yōu)化產品設計流程，富士康引入AIGC后新品研發(fā)周期縮短20%，降本增效顯著；傳媒業(yè)靠其實現(xiàn)新聞即時采編，路透社重大事件新聞推送時效提升80%，強化行業(yè)競爭力。在C端市場中，短視頻特效、AI繪畫等應用風靡，抖音日活躍用戶超6億人使用AIGC特效創(chuàng)作個性化視頻，激發(fā)全民創(chuàng)作熱情；在線教育平臺借助AIGC提供智能輔導，知識付費意愿提升30%，C端需求釋放拓展AIGC商業(yè)變現(xiàn)空間，催生多元創(chuàng)新業(yè)態(tài)。2、挑戰(zhàn)（1）技術短板限制AIGC應用深度與廣度拓展AI幻覺、模型偏見、長文本理解等問題制約發(fā)展。AI幻覺現(xiàn)象頻發(fā)，ChatGPT等模型有時會生成看似合理卻與事實相悖的信息，誤導用戶決策，在醫(yī)療、金融咨詢場景風險尤甚；模型偏見問題凸顯，圖像生成模型對特定種族、性別呈現(xiàn)存在刻板印象，影響內容公平性；長文本處理能力有限，面對復雜專業(yè)文檔，模型易丟失關鍵信息、邏輯連貫性差，難以滿足科研、法律等領域高精度需求，技術短板限制AIGC應用深度與廣度拓展。（2）版權爭議等問題阻礙行業(yè)健康有序發(fā)展版權爭議硝煙彌漫，數(shù)據(jù)侵權、作品歸屬模糊等問題引發(fā)行業(yè)震蕩。數(shù)據(jù)采集侵權糾紛不斷，部分AIGC企業(yè)未經授權抓取網絡文本、圖像訓練模型，導致企業(yè)面臨巨額索賠；作品著作權歸屬存爭議，AI生成內容是否受版權保護尚無定論，美國版權局對AI創(chuàng)作作品版權判定不一，導致創(chuàng)作者、使用者權益界定不清，版權陰霾阻礙AIGC產業(yè)健康有序發(fā)展。（3）商業(yè)落地等難題亟待解決商業(yè)落地挑戰(zhàn)重重，客戶付費意愿、應用適配性、市場競爭等難題待解。企業(yè)客戶付費意愿低，部分中小企業(yè)受限于預算，對AIGC降本增效價值認知不足，采購意愿低迷；應用適配復雜業(yè)務場景困難，傳統(tǒng)金融風控、醫(yī)療診斷流程復雜，AIGC系統(tǒng)融入需深度定制，成本高、周期長；市場競爭白熱化，頭部企業(yè)憑借技術、資源優(yōu)勢搶占份額，初創(chuàng)企業(yè)生存艱難，產品差異化程度不足導致商業(yè)變現(xiàn)困難。八、競爭格局隨著人工智能算法學習能力的提升，AIGC技術快速發(fā)展，賦能各類場景。OpenAI推出的AI大模型GPT-3.5掀起了AIGC的大潮，加速了深度神經網絡技術在大模型、多模態(tài)兩個方向上