传媒暴涨!人工智能做视频,AI成精能否一夜暴富?

如果你要问笔者今年人工智能赛道什么最火,AIGC肯定是其中之一。简单来说,AIGC就是一种利用人工智能技术自动生产内容的技术,本质上是使用神经网络、神经符号人工智能等先进技术将需求转化为相应供给的过程。Science杂志发布的2022年度科学十大突破中,AIGC也毫无悬念的入选。

 

 

AIGC的代表作肯定就是ChatGPT了,这款由美国人工智能研究公司OpenAI开发的聊天机器人,可以陪你聊天南海北,写检讨、写情书、写段子,样样精通。这也引得上百万人注册,笔者也跟风体验了一把,然后惊呼:

 

 

AI成精了。

 

 

在资本市场中,AIGC概念股也横空出世,虽然板块指数最近有下跌的趋势,但是也丝毫止不住投资者对其的热议。毕竟,有讨论才会有热度,有热度才会有想象的空间。

 


 

AIGC概念股涨跌情况

 

 

相关玩家们一刻也没闲着,在AIGC这条赛道上加速布局。比如百度(HK 9888)正在筹划新一轮组织架构调整,重回内容市场,并发布了新一代AIGC营销内容生产工具,让创新提效变得更简单。

 


 

此外,抖音、QQ等大型社交平台也纷纷也推进了AI作画等新应用,在布局AIGC上可谓不遗余力。而不少创业者们,更是来这里大浪淘沙,相较于上述大厂们有成熟的产品做载体,创业者们大多是基于OpenAI这类底座厂商进行二次开发,准备打造差异化的产品和应用场景。

 

 

但是这条赛道真的有想象中那么美好吗?玩家们都赚到第一桶金了吗?笔者带你一探究竟。

 

 

一、凭什么能出圈?

 

 

玩过ChatGPT的朋友都知道,ChatGPT的交互界面十分简洁,仅有一个输入框,AI能根据你的输入内容精准的进行回复,而且它强大的专业能力,足以支撑网友们提出的稀奇古怪的问题。

 

 

这可以算是AIGC里程碑式的胜利,而其背后,离不开强大的技术支撑。

 

 

AIGC的底层技术,主要涉及了两个方面,一个是自然语言处理(NLP),另一个就是AIGC的生成算法。先说前者,它作为实现人与计算机通过自然语言交互的手段,经历了三个发展阶段后,如今神经网络已经成为当前NLP的主要方法的核心。

 

 

而ChatGPT的出现,绝对是开启了NLP领域的新篇章,因为其几乎可以覆盖各个自然语言交互领域,例如信息检索、聊天机器人、对话系统、文本生成等等。不得不感叹,技术对生产力的驱动是永无止境的。

 


 

自然语言处理三阶段

 

 

而后者AIGC生成算法,主流的是生成对抗网络GAN和扩散模型,其技术原理笔者就不在这里过多介绍,但值得一提的是,模型的精确度肯定是更高,而且模型的背后离不开大数据的支持,举个简单的例子,OpenAI主要使用的公共爬虫数据集有着超过万亿单词的人类语言数据集。

 

 

另外,据数据披露,ChatGPT的总算力消耗约为3640PF-days(即每秒一千万亿次计算,要运行3640个整日),这是多么惊人的算力。

 


 

与ChatGPT聊天内容(图片来源于网络)

 

 

所以总结下来,ChatGPT爆火的背后,高质量人工标注数据+万亿级别的学习和迭代+强大的算力,三者相辅相成,缺一不可,也正应了那句话:没有随随便便的成功。

 

 

二、如何更好地掘金?

 

 

对于身处AIGC的一众玩家来说,出圈或许是他们想要的第一个结果,接下来,如何更清晰地描绘出商业化路径,才是最关键的一步。

 

 

从笔者的观察来看,也许最能实现商业化的,或许是AI绘画。为什么这么讲呢?

 

 

首先从技术的成熟度来说,AI绘画是基于深度学习技术的,一般可以分为四个步骤,即加噪点、去噪点、复原图片和作画。用户可以通过输入不同的词汇,比如艺术家的风格、色彩搭配、构图方式等等,AI就能给你相应的画作,而且在质量和效率相较前些年已经有了长足的进步。AI画作的获奖或许是最好的体现。

 


 

AI画作《太空歌剧院》

 

 

既然有了相对成熟的技术作为保障,就需要玩家们在商业化的道路上多加思考了。据视觉中国披露的信息看,其拥有AIGC技术储备和素材资源,曾在元视觉艺术网发行过相关作品,但是能产生的营收却非常少。如果我们把下游分为ToC/ToB/ToG,笔者觉得,To B或将成为未来的突破口。

 

 

怎么讲?对于C端用户而言,在新技术、新产品诞生的早期,往往除了狂热的爱好者,大部分用户的付费意愿不是那么强烈,主要都是通过免费软件尝鲜

 

 

而对于B端用户,则或许机会更多。如广告、设计等行业均有可以预见的应用情景,并且能够挖掘出较为可行的商业模型,付费的可能性和水平相对更高。或者干脆就是提供基础产品+云服务,通过API提供基础模型能力,并让玩家们在各行各业中寻找应用场景,不失为一种好的方法。

 


 

B端的变现方式

 

 

三、还需一步一个脚印

 

 

聊到这里,揭开AIGC神秘的面纱后,你可能对AIGC已经有更进一步的了解了。

 

 

但目前必须要承认的事实是,AIGC仍处于初步探索的阶段,生成的内容不稳定,生成的质量出现了参差不齐,算法还需要不断进步,如何让AI充分的理解客户们真正想向其输入的真实思想,还需要在实践中不断摸索。

 

 

然而,AIGC的本质,笔者理解是从实验室到产业化落地的通道和基石,只有把地基打牢,才能不至于地动山摇。

 

 

给AIGC一点时间,未来AI的创造力或许会让我们一次次感到恐惧。

 

 

但正如巴菲特的那句名言,别人恐惧时我贪婪,未来能正在洞察商业化机会的大厂或者创业者们,绝不会放过任何一个贪婪的机会。

 

 

注:本文不构成任何投资建议。股市有风险,入市需谨慎。没有买卖就没有伤害。

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