從GPT-4、文心一言再到Copilot，AIGC的長期價值被逐漸确立

圖檔來源@視覺中國

文 | 數科星球，作者 | 苑晶，編輯 | 十裡香

動蕩和富有戲劇性的一周行将結束，在本周，百度釋出文心一言、OpenAI釋出GPT-4、微軟釋出Microsoft 365 Copilot。圍繞科技圈，人們的話題從贊歎GPT-4的強大、百度的股價再到打勞工命途多舛，可謂跌宕起伏、目不暇接。

客觀上，AIGC正在重構人們的辦公、娛樂乃至生活方式。正如我們早先預計的那樣，這場AIGC浪潮才剛剛開始。

（以下所謂AIGC指AI Generated Content即人工智能内容生成技術，目前該技術已在文字、音樂、圖像、視訊等領域得到應用，并在行業内誕生了不少專注于此的技術型公司）。

01 不同行業内的短期影響

從短期來看，AIGC對一些行業的改變是立竿見影的。

對軟體開發行業的影響：

在年初，人們對GPT的判斷仍是，它對語境了解不深入、缺乏實際程式設計經驗，以至于無法替代程式員的工作。但時隔幾周，這種看法就被重新塑造。某企業内部首席科學家對數科星球（ID：digital-planet）這樣提及：“在代碼檢測，效率提升是明顯的，以前可能我需要一百個人，現在需要十個人就夠了”。

在這位高管看來，至少在軟體行業，低端開發工作将更多地被取代，取而代之的是，内容生成、内容策劃、資料分析師等工作可能更有前景。

對教育教育訓練行業的影響：

在我們和不同行業的從業者對答後，發現AIGC對教育教育訓練的影響度極為快速和深遠。“我們的産品被很多做教育訓練的人買了，比如西班牙語教育訓練機構這種”，一位創業者表示。在教育訓練行業，AIGC的使用者越來越多，老師們正在讓生成課件等教學資源更加高效，而且，在其中，不少人還發現了個性化對學生比對教學資源的方式。

此外，在媒體與廣告行業，AIGC由于可快速生成大量的文章、視訊、圖檔等内容極大提升了相關從業者的工作效率；

在遊戲行業，AIGC還可以被用于遊戲場景、角色、任務等元素的生成，為遊戲開發提供更高效、更豐富的創作工具，同時也可以提高遊戲的可玩性和趣味性；

在消費零售行業，該技術被用于自動生成商品描述、推薦語等内容，幫助零售商提高商品銷售效率和客戶滿意度；

在制造和工業行業，AIGC技術可以幫助制造和工業行業生成産品設計、模拟和測試資料，進而提高産品品質和生産效率。

02 不同行業内的長期影響

GPT-4一經釋出，展示了其在圖檔語義了解等多模态場景下的優勢。“看到GPT-4能了解圖檔，我覺得挺驚訝的”，一位投資人對數科星球（ID：digital-planet）這樣說。在他看來，以往計算機在圖檔語義了解上進展龜速，而目前，該項技術已經可以識别顔色、形狀、紋理、深度和透視等諸多要素。

更為關鍵的是，深度學習算法還能自動識别對象、場景和行為資訊，這點在未來應用組智能駕駛、安防監控、醫學影像分析等都有極大的想象力。“雖然目前，抽象概念、情感意圖和文化等還有所欠缺，但這已經是巨大的進步了”，一位從業者分析。就趨勢來看，影響圖檔語義了解的準确性雖還有複雜場景或光照條件等因素制約，但對比過去的“龜速”，突破确實肉眼可見。

“我看到他們在ChatGPT裡加了很多‘專科語料’，以至于能在更多場景中解決更多的事”，一位投資人這樣說。在他看來，加入“語料”的結果是，有更多使用者參與到産品之中，而在這個過程中生成了更多資料，形成了更大的使用者-資料飛輪。

暴力計算、思維鍊、多步推理是目前GPT的特色。不過，這個類型的軟體似乎存在發展上限，一些行業内人士對此的回應是；“即便是加入了多模态（包括文字在内的，圖檔、視訊等），它根本上還在資料中‘空轉’，未來還應和實體世界連接配接”。

與微軟不同的是，谷歌将走出一條AI+實體世界的新路。因後者在物聯網、傳感器等方面着大量積累，以至于，在未來谷歌或将在改造實體世界上貢獻非凡。在其中，一些場景被描述為：利用人工智能算法對工業生産過程進行優化，以提高生産效率和品質和利用人工智能算法對城市交通進行管理和排程，以提高交通效率和減少擁堵等。

如果把視角拉回至GPT，會發現，其圖像描述、視訊字幕、語音識别和對話系統領域均存在應用場景。在以上基礎上，由于計算機将對語言表達有更精準了解，結合多模态資料，智能客服、智能家居、醫療等行業的智能化将有巨大飛躍。

目前，在數科星球（ID：digital-planet）所關注的項目和投資機構中，得到的最多表述是；“Domain Model（領域模型）會進一步釋放AIGC的市場空間”。由于Domain Model具有在軟體中實作特定業務領域實作對象和規則的能力，這樣一來，開發人員便可以依據此更好地了解業務需求進而轉化為代碼實作。

另外，在預訓練模型中資料流的輸入、輸出分離技術也可進一步提高AIGC的通用性和靈活性，從另一個角度而言，也降低了其部署難度。（從技術角度上，之前大模型中存在資料不比對、模型泛化能力不足等問題，如若将輸入、輸出分離，可以讓不同行業使用相同模型和算法，這樣一來，則降低了大模型在進入細分市場的門檻和成本，也利于這類公司擁有更多的市場佔有率和更強的競争力）。

03 中國企業在AIGC的破局機會

目前，在國内，AIGC同樣發展迅速，文心一言的刷屏便可見一斑。較之GPT與文心一言，網絡上雖有不同意見，實際上，數科星球（ID：digital-planet）認為，國内的AIGC行業正是因為焦慮的産生反而更加有前景。

在産品上，國内企業仍有較強競争力，這展現在三個方面：

在技術突破上，仍有一些跨行技術可用于AIGC的彎道超車：

“我覺得對于中國來說還有一個利好，那就是我們在并行計算上的優勢”，一位從業者這樣說。在近日，硬體不足的問題受到了廣泛關注，甚至有文章稱發生了“幾個專家搶一塊卡”的事情。在一些人看來，如若将分布式計算技術應用至AIGC領域，則可通過在多台計算機并行子任務的方式提升速度和效率，而不用依賴單節點計算性能。

“對于這個問題，你可以了解成這是一個成本效益關系，比如如果3090、4090顯示卡隻有好顯示卡的1/2性能，但成本更低的話，那麼異構計算就有可能成為現實，并有一定經濟性”，一位從業者表示。（對比來說，3090和4090顯示卡的硬體設計在記憶體帶寬、記憶體容量有瑕疵，并不具備Tensor Cores和Sparsity等技術，但如果任務規模較小或要求不是很高，3090和4090顯示卡也可以作為替代選擇。）

還有，在國内，AIGC的應用場景仍然廣闊。

“在RPA領域，AIGC可以滿足軟體自動化在邏輯層輸入的相關需求”，一位從業者表示。在他看來，AIGC可以幫助RPA系統更好地處理複雜、結構化和非結構化資料，進而提高自動化程度和準确性。其次，AIGC可以通過分析和學習資料，實作更加智能化的RPA自動化流程，進而提高效率和降低成本。另外，AIGC還可以實作跨系統、跨部門和跨業務領域的資料共享和整合，進而實作更加全面的RPA自動化。

可以說，AIGC對于RPA行業來說是一項重要的技術進步，它将帶來更高效、更智能、更全面的自動化流程，為企業帶來更多的商業價值。

目前，在國内，諸如RPA行業的需求還有很多，而這一點也是國内AIGC能夠最終崛起的重要參數之一。在一些人看來，AIGC由于有着天然的對To C的友好度，使得其在諸如SaaS等行業賦能場景頗多。“我們的SaaS相當于美國的1/7，在這1/7裡大多數數字化需求又有80%在國營公司中，我認為AIGC是能夠進一步推動這些企業進行數字化的”，一位投資者表示。（本文首發钛媒體APP）