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一文详解ChatGPT产业链

来源:图灵教育
时间:2023-06-14 09:42:42

什么是AIGC,与ChatGPT的关系?

AIGC的全称是AIGC-Generated Content,人工智能生产内容。

也就是说,使用人工智能技术自动生成内容,包括文本、图片、音频、视频、代码等。人工智能绘画、人工智能写作、人工智能对话、人工智能播客、人工智能搜索引擎等都属于人工智能的分支。

在AIGC技术的应用模式中,有一种模式是文本生成,而ChatGPT是文本生成的代表产品之一。

过去,传统的人工智能倾向于分析能力,但现在人工智能正在通过大量的训练数据和算法模型生成新的内容,自动生成文本、视频和其他形式的内容。

AIGC代表了人工智能技术发展的新趋势,也将带来内容创作的新变化。例如,智能数字内容双胞胎能力、智能数字内容编辑能力、智能数字内容创建能力。

AIGC的核心命门

从ChatGPT的模型演变来看,它经历了三次-收集反馈数据→训练奖励模型→PPO成功的关键原因有四个:

  • 基座模型能力强(Instruct GPT);
  • 大参数语言模型(GPT 3);
  • 高质量的真实数据(精标多轮对话数据和比较排序数据);
  • 性能稳定的强化学习算法(PPO 算法)。

可以发现,ChatGPT依赖于GPT模型,而GPT模型需要依靠微软Azure超级计算中心提供计算能力培训。同样,我们也可以认为,ChatGPT和其他AIGC行业仍然与计算能力、算法模型和应用程序的基本框架密不可分。

AIGC模型有大量的参数和数据参与培训,因此对计算能力基础设施的要求很高,这使得大型工厂的规模优势更加突出。例如,ChatGPT选择微软Azure云服务,Stability AI选择亚马逊AWS云服务。目前,阿里巴巴、腾讯、百度、商汤等国内主要计算能力提供商。

除此之外,模型的组成还需要强大的人工智能团队和财务支持。人工智能团队不仅需要建立模型,还需要根据行业趋势不断优化和升级模型;大型模型计算能力要求高,模型培训需求超过1000万美元。

据Open 人工智能计算,自2012年以来,全球头部人工智能模型训练计算能力需求每3-4个月翻一番,头部训练模型每年计算能力增长10倍,而ChatGPT训练阶段计算能力消耗约为3640PF-days(即 1 PetaFLOP/s 效率跑3640天)。据估计,GPT-3.训练费用预计为每次500万美元。

华西证券认为,AIGC领域的龙头企业将逐步建立自己的障碍,其余的初创企业将依靠龙头企业进行应用。例如,游戏公司可以使用大型模型在NPC中生成自然对话。

由此可见,AIGC产业链将分为技术提供商和应用开发者。

AIGC多场景快速落地

目前,AIGC的典型应用是以自然语言描述为输入,生成各种模式的数据。包括:文本、代码、图像、语音、视频、3D模型、场景、音乐等。

在文本生成方面,AIGC可以更好地完成结构化写作、推荐相关内容、帮助润色等非结构化内容,广泛应用于虚拟男/女友、心理咨询等聊天机器人中。剧情续集、营销文本、文本互动游戏等应用尚未实现大规模应用。预计未来一天,AIGC的最终稿件可以与甚至超越人类相媲美。

在图像生成方面,算法模型不断迭代,AI 绘画水平不断提高。广泛应用于图像编辑工具中,如去除水印、提高分辨率和特征滤镜。根据要求生成功能图像,如绘画、海报和模型图像,生成和发展也接近成熟。然而,与专职艺术家、设计师和摄影师的产品设计作品存在一定差距。

音频生成的发展相对成熟,消费和企业应用正在传播。目前,AIGC已广泛应用于语音克隆、生成虚拟人的特定歌曲/广播等文本生成的特定语言,包括作曲和编曲的音乐/歌曲生成,并代表企业和应用Deepmusic、网易-有智能创作平台等。AI 降噪去除压缩和采样过程中的噪声仍需改善,人工智能作曲不再机械化,未来值得期待。

在视频生成方面,AIGC已广泛应用于删除特定主题、生成特效、跟踪编辑等视频属性编辑。视频变脸等视频部分编辑预计将在不久的将来大规模应用。目前,视频作品的自动生成还没有实现,远离根据个人梦想定制电影和系列。

其他应用领域包括游戏、代码、3D等。代码补充生成相对成熟,大量应用已经实施;游戏操作策略生成、NPC逻辑和情节生成需要进一步改进;3D生成仍处于早期阶段,尚未实现大规模应用。相关领域的更智能化将成为未来的增长方向。

各种应用场景可以从这些基本模式的生成任务中衍生出来。随着AIGC技术的发展和人们想象力边界的扩大,这些场景将继续增加。

AIGC使C端使用门槛较低,但B端仍然是AIGC的主要商业模式。C端的付费逻辑是有效获取信息,替代表达,扩大用户创造力;B端的主要原因是它可以为企业节省大量的成本和劳动力成本。

最近,微软、谷歌等全球软件互联网制造商大力投资AIGC,开始探索应用突破。AIGC已经到了两年前自动驾驶的应用突破拐点,预计2023年将成为AIGC的新年。

传统商业时代,驱动力是产品本身,互联网商业时代,驱动力是用户流量、数字商业时代、消费升级(场景元素、体验元素、服务元素)和数字技术同步驱动,以互联网、物联网、大数据、人工智能为核心,加快商品、营销、服务、供应链数字化转型,为用户提供更高效、更好的体验。

作为AI数字商业的探路者,AIGC有望开启下一个数字商业模式的新篇章!