AIG:深度解析对比中国和硅谷的AIGC赛道

文：JennyXiao(肖文泉)、JayZhao

去年12月，ChatGPT火爆出圈，资本和科技界迅速开始讨论AIGC技术的潜力和前景。而中国和硅谷很快成为了这场讨论的中心。

AIGC在硅谷持续升温，众多顶级VC纷纷发布相关行研。2022年9月，红杉资本发布了一篇叫做《生成式AI：一个创造性的新世界》的文章，指出AIGC应用将在未来几年大量落地，AI生成的文字、图片、视频将逐渐走入人们的生活。

今年春节刚过，腾讯研究院又推出《AIGC发展趋势报告2023：迎接人工智能的下一个时代》，预测未来五年10%-30%的互联网图像将由AI生成，AIGC市场到2030年可能达到1100亿美元的规模。

不少业内人士认为中国的AIGC产业处于发展的初期，底层技术和应用层面和国外还有较大的差距。虽然国内众多厂商开始布局AIGC，但是目前的商业模式还不成熟。技术层面的不足也限制了应用端的发展。

但事实上，中国是美国市场之外唯一一个拥有完整的AIGC产业链的国家。中国的AIGC产业很可能发展出和硅谷完全不一样的生态系统。

今天，我们就带大家来深入解析对比中国和硅谷的AIGC赛道，看看国内的AIGC行业和国外到底有什么区别，未来又会有什么样的发展趋势。

中国的AIGC底层技术

当全世界把目光放到了ChatGPT上时，中国的AIGC模型也正在飞速发展。

从AIGC模型数量上来看，全世界前十的AIGC模型研发者中，中国机构占了四个。其中有学院派的BAAI智源研究院和清华大学，也有产业界的百度和阿里巴巴研究院。顶级的西方AI机构谷歌、Meta还有OpenAI当然也榜上有名。值得一提的是，除了英美之外，虽然以色列有AI21，加拿大有Cohere，只有中国有多家机构在研发AI模型。

IOST与Blocery达成深度合作 携手变革韩国农产品流通领域:据IOST官网消息，近日IOST与Blocery达成深度合作。通过本次合作，IOST将与Blocery共同依托区块链底层技术，携手变革韩国农产品流通领域，打造更多链接线下的优质应用，加速促进全球生态落地。

Blocery是一个连接农产品的区块链平台，专注于解决现有食品供应链的流通问题，目前已在韩国获得多项相关区块链技术专利，2017年以来一直与韩国政府保持紧密合作。Blocery母公司EzFarm是一家的韩国领先的农业科技公司，年销售额超1000万。EzFarm将农业与IT技术相结合，提供智慧农场、农场生产管理、农产品直销配送等平台服务。[2020/11/18 21:12:57]

中国企业近几年在自主研发上下的功夫也为AIGC产业打下了基础。比如，百度的飞桨PaddlePaddle和华为MindSpore开源框架。这些框架和国外常用框架的不兼容可能会限制国产框架的发展，但是例如Ivy这样的框架转换器或许能成为中西方AI框架的桥梁。

在社区层面，在2013年开发出来的Gitee成为了号称“中国GitHub”的开源技术社区。如今，很多大模型都在Gitee上开源，比如中科院的紫东太初大模型。Gitee社区也吸引到了超过800万开发者用户。可见Gitee社区和国产框架都成为了中国AIGC发展不可或缺的软件设施。

在硬件层面，国产的芯片也称为了训练AIGC模型的常见之选。在训练2000亿参数的超大盘古模型的过程中，来自华为的团队调用了超过2000块华为昇腾910芯片。而2600亿参数的百度ERNIE3.0Titan还有千亿参数紫东太初模型也是在华为昇腾系列的芯片上训练出来的。

ChainUP与区块链新媒体金星财经达成深度战略合作:近日，ChainUP与区块链新媒体金星财经达成深度战略合作。金星财经是全球社区化媒体平台，聚集了众多优质社区资源与用户，将从运营模式到内容输出进行创新。

本次金星财经使用的是ChainUP云媒体系统（ChainUP旗下媒体SaaS技术服务品牌），为金星财经提供媒体平台资讯、快讯、行情、圈子等核心技术服务，同时融合交易所、钱包、矿池等业务形态，助力金星财经打造完整的区块链媒体生态。

区块链技术服务商ChainUP拥有多家子公司及独立品牌，旗下包含钱包技术服务品牌HiCoin、交易所流动性服务商BitWind、区块链金融衍生品交易平台EXUP以及支持区块链创新技术发展基金ChainUP Capital。 ChainUP在全球化进程中除新加坡总部之外已建立日本、香港分公司，为更多优质企业提供区块链技术服务与支持。[2020/4/10]

AIGC模型十大开发机构

从预训练语言模型的参数量来看，很多中国的模型其实并不比西方逊色。但是站在用户体验的角度，ChatGPT确实要领先于中国的语言模型，还有西方其他公司的模型。中国的开发者总能够赶上西方的领头羊，但是这个技术追赶的过程却需要2-3年。比如，OpenAI在2020年6月推出GPT-3模型，中国的智源、华为、百度在差不多一年之后才研发出了体量与之相当的模型，又用了一段时间才让模型的技能和GPT-3相媲美。

动态 | 电研院南城分院成立，将为南城区块链等提供深度技术攻关等:金色财经报道，12月27日，电子科技大学广东电子信息工程研究院南城分院揭牌仪式在南城西平宏图科技中心举行。南城分院由电研院与南城街道办事处联合共建，将致力于为南城互联网、云计算、大数据、区块链、人工智能、5G 及新一代信息技术服务等数字产业提供深度的技术攻关、科技成果转化、科技创新、人才引进和产业聚集等服务。[2019/12/28]

预训练语言模型参考量

在一定程度上，中国的AIGC底层技术也受益于西方的开源运动。在StabilityAI发布StableDiffusion模型之后不久，国内的IDEA研究院封神榜团队很快就训练出了名为“太乙”的中文版StableDiffusion。与原版的StableDiffusion不同，太乙StableDiffusion可以更好地理解中文的语言文化环境。

蓝海vs红海：中美AIGC的发展阶段

在之前的一篇文章里，我们分析过美国的AIGC产业，提到了希望很多AIGC垂直领域已经杀成了一片红海。比如，文案编辑和市场营销领域的文字生成类产品已经有数十家创业公司在做了。图像生成类的产品在StableDiffusion和DALLE-2出现之后也迅速开始卷了起来。

动态 | 重庆市医疗保障局提出了医疗保障与区块链技术深度融合的研究课题:近日，重庆市智慧医疗保障研究中心在重庆大学正式揭牌。重庆市医疗保障局提出了医疗保障与大数据、人工智能、区块链等信息技术深度融合的重要研究课题。

重庆市医保局和重庆大学双方将围绕医保公共服务、精准管理等领域，结合大数据、人工智能、区块链等前沿技术，开展前瞻性、战略性、全局性研究；成立重庆市智慧医疗保障研究中心，在科研合作、咨询服务、人才培养等方面，推动战略合作向纵深发展。[2019/11/18]

然而，中国的AIGC产业大多还是一片蓝海。两张市场地图对比不难看出中国的AIGC公司要比西方少得多，有些领域甚至还没有出现很多初创公司。

中国的AIGC市场地图

西方的AIGC产业是不是比国内要拥挤很多？

这一方面是由于中国的底层技术要比美国落后几年，还不足以支持商业化落地。就在几年前，李开复老师在《AISuperpowers》一书里指出，中国虽然在AI技术层面不及美国，但是在应用端却走在了美国的前面。或许这一说法适用于预测型AI的时代，但是在生成型AI的时代，应用和底层技术结合得更紧密，中国在应用方面也可能要追赶美国的步伐。

分析 | BlockVC：比特币近期或面临中期深度回调:BlockVC最新报告显示，受Bitfinex&Tether被NYAG指控影响，USDT价格出现折价波动、平台资金出逃或推高Bitfinex上BTC溢价，恐慌情绪发酵是近期BTC上涨核心驱动力；

- BTC价格抬升过程中，市场整体交易情绪与风险偏好未有实质性提高，其他主流币及中小市值币种不跟随上涨，场内存量资金不足，Bitmex合约深度贴水，市场上行空间较小，下行风险较大；

- 链上转账量、币天销毁数与NVTS等基本面分析模型显示比特币近期或面临中期深度回调。[2019/5/6]

中国在应用层的滞后也是由国内B2B产业的特性决定的。西方的文字和图像生成类产品主要都是面向2B的市场的，而中国的B2B市场要比西方小很多，中国企业往往不愿意在软件上花钱，而更愿意去购买服务。这就极大地降低了初创公司想要进入2B类文字、图像生成SaaS赛道的意愿。我们未来在国内可能看到企业打着卖服务的旗号卖软件--用户的体验和买服务无异，而后端的服务却是由AI软件提供的。

另外，与美国横向SaaS模式不同，中国的AIGC的SaaS很有可能会采取纵向的发展模式。这种模式的特点在于，聚焦于特定的应用领域，比如电商、短视频、金融，而不是追求产品的通用化。这种发展模式弥补了中国在模型通用能力上的不足，也利用了在垂直领域积累的大量的专业数据。

同一个科技，不同的垂直应用

中国市场的独特性也决定了中国会发展出和西方不一样的AIGC生态系统和不一样的垂直应用。

这意味着中国的AIGC应用虽然比美国慢了一步，但是简单粗暴的“复制到中国”模式并行不通。还是拿文字生成领域来讲，中国高质量的数据集少、市场营销以视频形式为主、企业不愿意在软件上花钱，这就意味着类似于美国的Jasper.ai和copy.ai这样的文字生成的通用SaaS，在中国就很难获得很大的2B市场。

中国文字生成产品主要在做2C的业务，并且业务的性质也和美国很不一样。学术类写作、英文写作还有翻译成了中国文字类AIGC产品的重点。众多产品都提供这种服务，比如火龙果写作、秘塔科技还有写作狐。

在2B领域，中国的初创公司选择了专攻垂直领域，而不是追究产品的通用性。一个典型的例子就是澜舟科技。在研发出了孟子大模型之后，澜舟科技并没有继续追求模型的通用性，而是专攻金融领域的NLP分析服务。

中国的AIGC的另一个独特之处就是在AI视频领域有着比较强的竞争力。特别是虚拟人和短视频方面，中国的公司更加懂得结合实用性和娱乐性，而西方的公司的产品往往只有实用性。

我们就拿中国的小冰和英国的Synthethia虚拟人公司来做个对比。Synthethia做出来的虚拟人跟普通公司白领无异，而小冰生成的万科虚拟员工崔筱盼却长着一副明星脸。

中国的虚拟人产业近几年逐渐人们的视野。不论是清华大学首位虚拟学生“华智冰”，还是冬奥会上谷爱凌的虚拟分身，每次虚拟人的亮相都能够引起舆论关注。比起专注于2B赛道的西方公司，中国的AIGC公司因为要做2C的业务，所以特别懂得吸睛引流。

咪咕的谷爱凌虚拟人分身在2022年冬奥会上首秀

虽然目这个产业的商业模式还不成熟，但是技术上一旦有了突破，中国公司的市场营销能力将成为其强大的国际竞争力。

但与此同时，中国在AIGC开发工具领域的初创公司甚少，比如在AI代码生成，还有零代码、少代码的工具领域基本上没有什么创业公司。这可能是因为开发工具领域语言、文化隔阂小、政策约束少，像GitHub这样的西方公司可以比较容易进入中国市场。而中国企业在B2B、B2D产品制作能力上的不足也让中国的开发工具产品很难和西方大厂竞争。

中国的AIGC将何去何从？

说了这么多，我们在最后想对中国的AIGC产业做出三大预测，供大家参考。

一是，中国会重点发展AIGC的底层技术，形成自主的模型和基础设施。近些年美国政府对华的一系列科技制裁，让国内的各大公司担忧自己哪一天会不会也成为美国的打击对象。想要维持AIGC领域的发展，中国的企业和学术研究院必须要投入更多的研发费用，投入到真正的核心技术研发上，形成独立的产业链。

二是，由于中国国内市场的局限性，出海是很多2B的AIGC企业的必然之选。在AIGC领域，已经有一些初创公司打造出了国际化的企业形象，进入了东南亚、欧洲、北美等海外市场。AI语音助手创业公司赛舵科技研发出了多语种的AI语音生成系统，涵盖了超过20种东南亚语言和方言。而高领资本和GGV投的AI模特公司ZMO.ai在中国成立，相继在美国和加拿大成立了办公室，打入北美市场。

ZMO.ai生成的AI模特

ZMO.ai生成的AI模特

ZMO.ai生成的AI模特

三是，政策监管和法律伦理问题将成为AIGC发展的一个重要挑战。去年12月，国家互联网办公室发布《互联网信息服务深度合成管理规定》，进一步规范AIGC产出的文字、图像和视频内容，规范了个人信息在深度合成中的应用。此前，不少AIGC公司都陷入了侵犯产权、个人信息和产出虚假内容的尴尬境地，包括OpenAI的代码生成软件Codex也因为抄袭GitHub开发者的代码而被告上法庭。如何能在发展技术的同时，遵守法律法规、伦理原则，成为AIGC企业面对的一大难题。

写在最后

硅谷之外，中国的AIGC产业已经开始崛起。不论是从技术发展还是投资创业的角度来看，中国的AIGC产业相当活跃。中国的AIGC公司面临着和西方公司同样的挑战，比如寻找成熟的商业模式、发展下一代AIGC技术，还有遵循法规伦理。与此同时，中国的AIGC也要面对额外的压力，比如美国政策的打击还有技术层面的不足。

跟互联网和移动手机时代一样，中国的AIGC生态必定和西方不一样。当美国的AIGC公司重点发展B2B业务的同时，中国公司很有可能会首先进入电商、物流还有大消费市场，并且很有可能在国际市场上和西方企业一争高下。

中国的AIGC还处于萌芽期。未来，AIGC产业必将改变我们的生活，中国企业也一定能够加入这股浪潮。

注：本文作者为硅谷LeonisCapital风险投资基金JennyXiao(肖文泉)和JayZhao?

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