人類對(duì)信息獲取的癡迷可以追溯到早期人類為了生存和繁衍所形成的適應(yīng)性特征。信息獲取在進(jìn)化中發(fā)揮了重要作用，有助于提高生存和繁衍的機(jī)會(huì)。早期人類面臨各種風(fēng)險(xiǎn)和挑戰(zhàn)，需要不斷地獲取和分析信息來判斷環(huán)境的安全性、資源的可用性以及潛在的威脅。那些能夠更快、更準(zhǔn)確地獲取和解釋信息的個(gè)體，更有可能在競爭中生存下來，將自己的基因傳遞給下一代。

所以從進(jìn)化的角度來看，人類對(duì)信息的獲取癡迷可以被視為一種適應(yīng)性特征，它有助于提高生存和繁衍的機(jī)會(huì)，促進(jìn)社會(huì)合作和學(xué)習(xí)，以及支持個(gè)體在競爭激烈的環(huán)境中脫穎而出。所以這就是人們?yōu)槭裁磿?huì)沉迷于新聞、視頻、朋友圈的本質(zhì)原因。

那么，這個(gè)和AIGC有什么關(guān)系呢？因?yàn)槿藗儗?duì)內(nèi)容的獲取可以理解為一個(gè)剛需，從商業(yè)的角度來看，內(nèi)容的生產(chǎn)就是一個(gè)巨大的市場。

AIGC

AIGC全稱為Artificial Inteligence Generated Content（人工智能生產(chǎn)的內(nèi)容），是指 AI 通過海量現(xiàn)存數(shù)據(jù)（如文本、音頻或圖像）創(chuàng)建新內(nèi)容的技術(shù)。簡單來講，AIGC可以理解為一類工具，這些工具大大提高了內(nèi)容創(chuàng)作的效率，降低了創(chuàng)作門檻。就像交通工具，由于科學(xué)的進(jìn)步和發(fā)展，普通人也可以做到日行千里。

AIGC的發(fā)展

要了解AIGC，就要了解GC(Generated Content) 內(nèi)容生產(chǎn)的發(fā)展歷程。內(nèi)容創(chuàng)作的演變，有著這么幾個(gè)過程PGC-->UGC--->AIGC 。

PGC：PGC（Professional Generated Content）是指專業(yè)生成內(nèi)容，是由專業(yè)的內(nèi)容創(chuàng)作者或團(tuán)隊(duì)進(jìn)行創(chuàng)作、編輯和發(fā)布的內(nèi)容，如報(bào)紙、雜志、電視和電影等，具體點(diǎn)對(duì)應(yīng)CCTV、新華社等官媒，或是IT之家、36氪等垂直專業(yè)媒體。

UGC：UGC（User Generated Content）是指普通用戶（非新聞媒體專業(yè)）生成內(nèi)容，UGC 的應(yīng)用場景包括社交網(wǎng)絡(luò)、在線論壇、博客、知識(shí)共享平臺(tái)等。具體對(duì)應(yīng)B站、小紅書、抖音、百度貼吧、朋友圈、個(gè)人公眾號(hào)、個(gè)人頭條號(hào)等。

AIGC：AIGC（Artificial Intelligence Generated Content） 是指人工智能生成內(nèi)容。AI 通過海量現(xiàn)存數(shù)據(jù)（如文本、音頻或圖像）進(jìn)行訓(xùn)練，在訓(xùn)練過程中，模型通過分析這些數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)語言的結(jié)構(gòu)、語法、詞匯以及不同上下文中的關(guān)聯(lián)。AIGC基于深度學(xué)習(xí)的語言模型，如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）或Transformer等。這些模型能夠捕捉語言中的復(fù)雜模式和關(guān)系，使其能夠理解和生成自然語言文本。它會(huì)根據(jù)已經(jīng)學(xué)到的語言規(guī)則、詞匯和上下文信息，以及輸入的指導(dǎo)，生成新的文本內(nèi)容。生成過程可能涉及選擇合適的詞匯、構(gòu)建語法正確的句子，甚至進(jìn)行創(chuàng)造性的組合，以滿足特定的內(nèi)容創(chuàng)作目標(biāo)。

目前誰在為AIGC付費(fèi)

科技是第一生產(chǎn)力，科學(xué)的進(jìn)步發(fā)展提升了生成效率，提高了生產(chǎn)力。AIGC提升了內(nèi)容產(chǎn)生的效率，但是只有效率不一定能夠產(chǎn)生商業(yè)價(jià)值，還要真正的滿足人們實(shí)實(shí)在在的需求。

年初引爆全球的ChatGPT，通過免費(fèi)注冊(cè)使用的ChatGPT為用戶上了一堂生成式AI的通識(shí)課程，直接刷新了全球?qū)IGC的認(rèn)知。隨后，當(dāng)用戶習(xí)慣（通過對(duì)話，就能使用一個(gè)“百科全書”機(jī)器人）養(yǎng)成之后，ChatGPT順勢(shì)推出收費(fèi)的Plus版，用更為流暢（免費(fèi)的需要排隊(duì)或者網(wǎng)絡(luò)異常）的服務(wù)吸引用戶的付費(fèi)熱情。

我覺得ChatGPT對(duì)AIGC產(chǎn)品商業(yè)化是有一定的推動(dòng)作用。以下是一些AIGC產(chǎn)品的收費(fèi)情況(數(shù)據(jù)來源：剁椒TMT)：

但是免費(fèi)嘗鮮的噱頭獲客，完成初期的用戶積累，然后進(jìn)行收費(fèi)的模式貌似也是不是那么有效了。隨著大家對(duì)AI工具的使用，AIGC融入到工作流的過程，同樣也是一個(gè)對(duì)AI祛魅的過程。大家逐漸認(rèn)識(shí)到AI其實(shí)也是一個(gè)非常正常的工具。

AIGC未來的思考

C端用戶熱情都是短暫的，就像前段時(shí)間爆火的AI產(chǎn)品妙鴨相機(jī)的說產(chǎn)品負(fù)責(zé)說：“在AIGC時(shí)代，如果不能在第一天就向用戶收費(fèi)，那么就永遠(yuǎn)都不可能收到用戶的錢。” 

就像之前流行過的AI頭像、AI對(duì)話機(jī)器人，都是玩幾天過過癮，新鮮感過了之后就很少再用了。C端的情況是批量涌入，快速退潮。

與消費(fèi)級(jí)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品相比，AIGC產(chǎn)品的經(jīng)濟(jì)成本并非邊際遞減，而是指數(shù)級(jí)上升。Midjourney 的創(chuàng)始人大衛(wèi)·霍爾茲 (David Holz)表示，大規(guī)模商業(yè)擴(kuò)展是未來發(fā)展的一個(gè)重要難題問題，這并不是用戶量擴(kuò)展的問題，而是算力支持的問題。目前Midjourney 只有數(shù)十萬用戶，已經(jīng)需要極高的算力來支持。如果用戶量達(dá)到 1000 萬人，那么世界上沒有足夠的算力來支持。Open AI的 CEO 山姆奧特曼也指出，調(diào)用運(yùn)行 ChatGPT進(jìn)行聊天對(duì)話，每次回答的成本約為幾美分，因此未來將不得不因?yàn)橛?jì)算成本問題暫?，F(xiàn)在的免費(fèi)模式。

此前有專家估計(jì)，GPT-3使用了上萬塊英偉達(dá)v100GPU,總成本高達(dá)2760萬美元，個(gè)人如果要訓(xùn)練出一個(gè)PaLM也要花費(fèi)900-1700萬美元。以下是國外主要的AIGC預(yù)訓(xùn)練模型一覽表：

數(shù)據(jù)來源：《AIGC趨勢(shì)發(fā)展報(bào)告2023》

未來，能為AIGC付費(fèi)的估計(jì)也是專業(yè)用戶或者B端用戶。

專業(yè)用戶有AI使用需求，但只為最好的軟件付費(fèi)，比如軟件訂閱費(fèi)用ChatGPT Plus 現(xiàn)有的盈利方式之一：每月向用戶收取 20 美元費(fèi)用。

B端用戶，客戶本身已經(jīng)有自己的商業(yè)模式進(jìn)行變現(xiàn)，但是需要AI進(jìn)行加持賦能。比如：MaaS（Model as Service），適用于底層大模型和中間層進(jìn)行變現(xiàn)，按照數(shù)據(jù)請(qǐng)求量和實(shí)際計(jì)算量計(jì)算。還有就是本地定制化開發(fā)，愿意為進(jìn)行本地模型的訓(xùn)練費(fèi)用買單。

最后

未來，人工智能生成的內(nèi)容（AIGC）領(lǐng)域?qū)⒂瓉砹钊思?dòng)的發(fā)展。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，我們可以期待著AIGC在多個(gè)領(lǐng)域帶來深遠(yuǎn)的機(jī)遇與變革。但是，隨著這些機(jī)遇的到來，我們也必須認(rèn)真應(yīng)對(duì)一系列挑戰(zhàn)，如確保內(nèi)容的真實(shí)性、解決倫理問題以及維護(hù)創(chuàng)作者的權(quán)益?？傊珹IGC的未來發(fā)展將在不同領(lǐng)域引發(fā)巨大變革，為我們的生活帶來前所未有的便利和創(chuàng)新，未來的人們可能直接或者間接為它付費(fèi)。