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        OpenAI可能會(huì)破產(chǎn)?郭明錤:無(wú)需擔(dān)心,AIGC已是明確趨勢(shì)【附AIGC行業(yè)投資機(jī)會(huì)分析】

        評(píng)論

        圖片來(lái)源:攝圖網(wǎng)


        (資料圖片)

        今日早間,有媒體發(fā)布報(bào)告稱 OpenAI 可能正處于潛在的財(cái)務(wù)危機(jī)之中,或2024年底破產(chǎn)。而天風(fēng)國(guó)際分析師郭明錤表示,不用去擔(dān)心“媒體報(bào)導(dǎo)OpenAI可能破產(chǎn)”。AI/AIGC已是明確的趨勢(shì),但產(chǎn)業(yè)的變化將會(huì)創(chuàng)造新贏家與輸家。

        值得注意的是若AI/AIGC無(wú)法創(chuàng)造可持續(xù)獲利的商業(yè)模式,產(chǎn)業(yè)對(duì)AI/AIGC的投資可能會(huì)放緩,其中一個(gè)觀察指標(biāo)為微軟未來(lái)兩個(gè)季度對(duì)AI/AIGC的資本支出展望與相關(guān)業(yè)務(wù)的獲利狀況。

        AIGC已經(jīng)成為一個(gè)明確的趨勢(shì)。人工智能在全球商業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用越來(lái)越廣泛,正在改變著商業(yè)運(yùn)作和商業(yè)模式。人工智能技術(shù)的快速發(fā)展和不斷創(chuàng)新,使得企業(yè)能夠更好地利用數(shù)據(jù)和算法來(lái)進(jìn)行決策和優(yōu)化業(yè)務(wù)流程。從自動(dòng)化生產(chǎn)到智能客服,從數(shù)據(jù)分析到市場(chǎng)預(yù)測(cè),AIGC正在幫助企業(yè)提高效率、降低成本、提升創(chuàng)新能力。

        ——產(chǎn)業(yè)鏈剖析:分類細(xì)致,賽道多

        AIGC產(chǎn)業(yè)可大致分為基礎(chǔ)設(shè)施層、模型層及應(yīng)用層,目前中國(guó)AIGC產(chǎn)業(yè)整體層級(jí)尚不夠完整,模型層成為當(dāng)前關(guān)鍵卡口。在一定程度上限制了上下層級(jí)的發(fā)展。

        基礎(chǔ)設(shè)施層:主要分為數(shù)據(jù)層、算力層、計(jì)算平臺(tái)、模型開(kāi)發(fā)訓(xùn)練平臺(tái)和其他配套設(shè)施。

        模型層:即垂直化、應(yīng)用化、場(chǎng)景化的模型和應(yīng)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(kāi)源基礎(chǔ)模型、非開(kāi)源基礎(chǔ)模型和模型托管平臺(tái);中間層模型有人類互動(dòng)反饋、大模型調(diào)整和個(gè)性化模型。

        應(yīng)用層:即面向C端用戶的文字、圖片、音視頻等內(nèi)容生成服務(wù),按不同的價(jià)值創(chuàng)造邏輯,可分為生產(chǎn)可直接消費(fèi)內(nèi)容、結(jié)合底層系統(tǒng)生產(chǎn)高附加值內(nèi)容、提供內(nèi)容生產(chǎn)輔助工具、用于提供體系化解決方案四類。在這四類中,目前我國(guó)落地及變現(xiàn)進(jìn)展最快的是生產(chǎn)可直接消費(fèi)內(nèi)容這一賽道。

        目前,我國(guó)AIGC產(chǎn)業(yè)已涌入了互聯(lián)網(wǎng)大廠,AI公司、生態(tài)場(chǎng)景鏈公司。研究機(jī)構(gòu)等多類參與者。由于產(chǎn)業(yè)發(fā)展相對(duì)有限,目前各類玩家間區(qū)別相對(duì)有限。在我國(guó)的AIGC產(chǎn)業(yè)中,應(yīng)用層是最適合初創(chuàng)企業(yè)進(jìn)入的部分,因此目前應(yīng)用層的企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)也是最為激烈。

        ——算力層和中間層潛在市場(chǎng)規(guī)模巨大

        當(dāng)下一級(jí)市場(chǎng)中AIGC企業(yè)按技術(shù)架構(gòu)下的產(chǎn)業(yè)鏈分布來(lái)看,84%布局算法層,11%處于算力層,只有5%布局平臺(tái)層,算法層競(jìng)爭(zhēng)度高,算力層競(jìng)爭(zhēng)度小。同時(shí)算法層下的中間層企業(yè)僅占15%,相較于算法層另外兩個(gè)細(xì)分領(lǐng)域來(lái)說(shuō)分布是較少,但該領(lǐng)域可以通過(guò)技術(shù)和內(nèi)容生成賦能各行各業(yè),其潛在市場(chǎng)規(guī)模是巨大的。

        ——算力層供需失衡,需求拉動(dòng)投資

        AIGC對(duì)算力的需求指數(shù)級(jí)增長(zhǎng),算力供需已經(jīng)失衡,需求拉動(dòng)下算力層將有較大投資空間。

        ——中間層投入成本低,收入回報(bào)好

        從投入成本和回報(bào)情況來(lái)看,中間層和應(yīng)用層的投入成本低,商業(yè)回報(bào)較好。較高的投入回報(bào)比也會(huì)吸引企業(yè)和大量投資。

        百度創(chuàng)始人、董事長(zhǎng)兼首席執(zhí)行官李彥宏認(rèn)為生成式AI將催生新產(chǎn)品、新業(yè)態(tài),會(huì)有很多創(chuàng)業(yè)和投資,大模型時(shí)代*的機(jī)會(huì)在于應(yīng)用層。他曾表示,在應(yīng)用層,將會(huì)出現(xiàn)全新的、十倍于現(xiàn)在微信和抖音的創(chuàng)業(yè)機(jī)遇。

        前瞻經(jīng)濟(jì)學(xué)人APP資訊組

        更多本行業(yè)研究分析詳見(jiàn)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院《中國(guó)AIGC產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景預(yù)測(cè)與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報(bào)告》。

        同時(shí)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院還提供產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)、產(chǎn)業(yè)研究報(bào)告、產(chǎn)業(yè)規(guī)劃、園區(qū)規(guī)劃、產(chǎn)業(yè)招商、產(chǎn)業(yè)圖譜、智慧招商系統(tǒng)、行業(yè)地位證明、IPO咨詢/募投可研、IPO工作底稿咨詢等解決方案。在招股說(shuō)明書(shū)、公司年度報(bào)告等任何公開(kāi)信息披露中引用本篇文章內(nèi)容,需要獲取前瞻產(chǎn)業(yè)研究院的正規(guī)授權(quán)。

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