生成式人工智能（AIGC）賽道融資熱度持續。近日，成立不到半年時間的北京生數科技有限公司宣布，完成近億元人民幣的天使輪融資，本輪融資由螞蟻集團領投，BV百度風投、卓源資本跟投，目前估值已達1億美元。本輪融資后續將主要用于核心研發團隊的建設，加速多模態大模型和應用產品的研發。

2023年初，以ChatGPT、Midjourney為代表的AIGC產品橫空出世，引發了國內外各類AIGC技術應用的研發浪潮。與此同時，AIGC也吸引到了資本方的關注。在IT桔子收錄的投融資事件中，單獨統計有AIGC標簽的公司，上半年，國內AIGC相關公司融資事件42起，融資金額合計58.9億元，均遠超過歷年的全年水平。投早投先是當前AIGC投資的共識。從融資輪次看，上半年的融資多在早期的種子輪、天使輪階段。

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自AIGC爆火后，賽道不斷迎來新玩家。在海外市場，有推出了ChatGPT的OpenAI，國內則有百度、阿里巴巴、騰訊等互聯網“大廠”在AIGC賽道加碼布局。不過目前，國內廠商暫時因算力或算法上積累的相關經驗不足，與OpenAI這樣全球頂尖的AI公司尚有差距，未來發展之路任重道遠。

政策出臺促AIGC健康發展

公開資料顯示，AIGC（Artificial Intelligence Generation of Content）是基于人工智能（AI）技術的內容生成工具。它可用于生成不同類型的文本、圖片、視頻等。AIGC核心技術包括深度變分自編碼、生成對抗神經網絡、擴散模型、Transformer等基礎模型以及計算機視覺、自然語言處理、多模態等預訓練大模型。隨著人工智能技術的不斷發展，AIGC在各行各業中的應用越來越廣泛。從應用層面看，AIGC可廣泛應用于游戲、電商、政務、金融等諸多領域，大幅提高創作效率。

業內人士認為，在AIGC的時代，創意的有限性將得以拓展和超越，在多模態生成式大模型能力的支撐下，人們可以將心中多想快速地描繪出來，如通過輸入一段文字、一句語音或一幅圖像就能創作一幅高質量的畫作、一段音樂或視頻。而在專業領域，生成式AI將作為想象力引擎，幫助創作者從簡單、機械的工作中解放出來，更高效地服務于靈感的落地。

BV百度風投表示，多模態是大模型的重要發展方向且正處于高速發展階段，未來有望在更廣、更深的層面影響社會生活的多個領域，創造巨大的產業價值。大模型發展要取得突破需要對底層算法原理有深入理解，同時還需要具備廣泛的專業知識和經驗。

事實上，AIGC行業異軍突起，除了眾多AI創新技術的累積與融合，背后還包括相關政策的推出，行業市場環境的影響。

今年4月，國家互聯網信息辦公室發布《生成式人工智能服務管理辦法（征求意見稿）》（以下簡稱《辦法》），向社會公開征求意見，以促進生成式人工智能技術健康發展和規范應用?！掇k法》明確，國家支持人工智能算法、框架等基礎技術的自主創新、推廣應用、國際合作。而早在2019年年末，北京語言大學、中國中文信息學會等單位向工業界和學術界發布了面向智能內容生成的倫理規制宣言——《推進智能寫作健康發展宣言》。2022年，國家網信辦、工信部、公安部聯合發布《互聯網信息服務深度合成管理規定》。

多地政府也出臺相關政策，鼓勵AI產業發展。如深圳印發的《深圳市加快推動人工智能高質量發展高水平應用行動方案（2023—2024年）》，北京市印發的《北京市加快建設具有全球影響力的人工智能創新策源地實施方案（2023-2025年）》。四川省成都市經濟和信息化局對《成都市關于進一步促進人工智能產業高質量發展的若干政策措施（征求意見稿）》公開征求意見，從促進人工智能算法發展、推動人工智能能級提升、構建人工智能產業生態三方面進行了明確。

分析人士認為，隨著相關管理政策、支持政策的推出，將進一步指引未來AIGC行業的發展方向，促進行業長期健康發展。而日后相關政策的傾斜，也將使得AIGC行業發展的可持續性增強，在未來一段時期內保持穩定的增長趨勢。

發展掣肘仍存

不過，AIGC發展掣肘仍存。

首先是AI迭代速度快、淘汰快、門檻高。得益于多模態大模型的出現，AIGC融合性創新成為可能，使得眾多廠家紛紛扎堆大模型。對此，分析人士認為，對于AIGC背后的通用大模型市場，雖然當前入局者眾多，但未來或走向高度集中。AI大模型在上線之前需要進行預先訓練才能大幅提升其通用性。因此，AI大模型需要的參數量和數據量十分龐大。以ChatGPT為例，從最初參數量只有1.17億個的GPT-1，到了GPT-3其參數規模就已快速增長到1750億個。如今人工智能模型體量已升至驚人的萬億級參數規模，形成了較強的技術壁壘，只有深耕AI賽道的大公司才具備入場的資格。

其次，從準確性上看，盡管AIGC在各行各業的實踐應用已經顯現出極強的實用性，但其生成的內容依然有著不精確的風險，有時甚至會出現明顯的錯誤。

再次，隨著人工智能技術的不斷迭代，用戶隱私、內容歧視和模型研發是當前深度生成應用的三個重要風險點，人們對數據安全、隱私保護、知識產權的歸屬等需求也將進一步提升。如何平衡好監管與技術進步，是重要課題。

目前，我國AIGC還處于發展的初期階段，相關領域的技術開發、資金投入、人才培養、規則制度等對建立AIGC良好生態缺一不可。對于中國的AI公司來說，未來仍有漫長的道路要探索。

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