2023，AIGC“钱景”如何？
于惠如
摘要：AIGC的确火了，Open AI的估值已达290亿美元，一年之内翻了一倍。大厂争先入局的同时，不少创业公司也想“先占个地”。只是在投资人看来，无论是AIGC领域的技术还是商业模式，目前都还不够性感。
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作者|于惠如 编辑|罗丽娟
去年，生成式AI（AIGC）成为继NFT、元宇宙、Web3之后，又一个火出圈的风口。
2022年8月31日，一幅名为《太空歌剧院》的绘画作品在美国科罗拉多州举办的新兴数字艺术家竞赛中斩获一等奖，因参赛者Jason Allen此前没有绘画基础，而是利用AI绘图软件MidJourney创作，这幅作品随即引发了舆论风暴。
12月初，Open AI发布了对话式 AI——ChatGPT，很快ChatGPT持续发酵并风靡全网。从敲代码、写诗、写小说......ChatGPT 表现了惊人的对话能力。上线五天，注册人数超过一百万。
12月16日，Science杂志发布了2022年度科学十大突破，AIGC正是其中之一。
再一次，大厂、机构都将AIGC写入2023年科技趋势预测中，它成为人们公认的下一个科技革命的开端。
创业者们热情涌入，但VC的钱并不好拿。
风来了
2021年底，无界AI的创始团队研究AI绘画时，并没有预计到几个月后AI绘画、AIGC等概念能火出圈。
那时，他们觉得Open AI做的事情“非常有意思”，并决定亲自去做这件事。经过几个月的筹备，2022年5月，他们自己的AI绘画app——无界版图正式上线。
短短几个月时间，无界版图平台上迅速吸引了上百万用户。“不管是用户增长还是其它方面，它（AIGC）的确是一个热点。”无界AI联合创始人马千里说。
在无界AI立项AI绘画项目、招兵买马、搭建平台期间，国内外，AIGC行业也在以令人惊讶的速度迭代着。
在国外，去年2月，谷歌推出AI绘画工具Disco Diffusion；7月，AI生成算图工具MidJourney向公众开放Open Beta版本；同一个月，Open AI推出新模型DALL-E2，并进行公测；8月，Stability AI推出文生图模型Stable Diffusion且正式开源。
而在国内，以中文为基础的文生图产品也逐渐有了热度。
上半年，被外界冠以国内首批AI生成式平台之一的TIAMAT开始在抖音、小红书等社交媒体上发布文生图产品，掀起了AI绘画的第一波热潮；8月，百度发布AI艺术和创意辅助平台文心一格，被认为是降低了中文世界用户使用AI绘画的难度。
AI绘画的源头可以追溯到多年以前，但在业内看来，2021年、尤其是2022年，AI文生图行业才“起风了”。
那么，这股风来自哪里？
没有人否认技术演进的作用。早期的AI绘画，需要输入的参数复杂、生成时间长、结果却不能令人满意。近年来，NLP（自然语言处理）技术不断提升，绘图技术得以突破。
算力、算法模型等基础设施的建设加速了大模型的生产迭代，为AIGC的广泛应用打下了基础。
而去年以来，国外备受关注的DALL-E2、Stable Diffusion大模型的开源，为AIGC的火爆出圈贡献了最大力量。基于这些大模型，AIGC得以迅速发展。
其中，文生图是在开源模型生态里面，发展最快的一个例子。
“AIGC的本质是内容与场景，需要算法、数据和算力共同生成。”马千里告诉全天候科技，Stable Diffusion开放了其已经训练好的模型，再一次降低了AIGC的门槛。
上游的大模型，比如Stable Diffusion就像一棵科技树，它的开源让许多下游的AIGC企业发现，自己可以在这棵树上生长新枝叶，站在巨人的肩膀上进行二次创作。
AIGC的火爆，让内容创作的门槛降低，不仅能够提高内容创作效率，还可以重塑内容创作行业的生产方式。
在马千里看来，让行业之风吹进百姓家的是AIGC的传播渠道非常平民化。“去年10月、11月，小红书、抖音上出现了AI绘画潮，每个人都可以去学怎么做出漂亮的图片。”
“烧钱”游戏
AIGC的确火了。
ChatGPT的用户注册数量在一周内突破了百万。据知情人士本月初的消息，人工智能研究实验室Open AI的估值已达290亿美元，一年之内翻了一倍。
大厂之外，不少创业公司也先后入局，想“先占个地”。
“这是一个跨时代的东西，未来市场空间巨大。而且现在是早期，在我们成本可控的范围内，我们愿意去接触、了解。我现在就是抱着在投资web3领域软件的（心态），先进来站个脚。”做元宇宙空间搭建生意的董超向全天候科技表示。
在他看来，拥有技术、游戏背景，还有一帮志同道合的朋友，“为什么不去做呢？”
尽管时有涌入者，但在从业者看来，当前，AIGC仍属于烧钱游戏。在未来很长一段时间内，AIGC可能都是一门赔本赚吆喝的生意。
强如Open AI，也需要雄厚的资本来支撑大量工程技术人员的人力成本，以及训练模型时硬件设备的消耗。而在聆心智能创始人黄民烈看来，Open AI的资本投入在中国很难复制。
不止一位AIGC从业者告诉全天候科技，Stable Diffusion模型开源后，文生图生意的门槛降低了很多，而这些AI绘画公司推出的产品严重同质化。
更令人沮丧的是，仍然没有能够跑通的商业模式和可行的变现方式供AIGC企业选择。
在商业化上面，百度的文心一格推出了付费版本，采用积分制，用户通过消耗积分可以使用一格生成图片，下载后允许个人使用和合法合规范围内的商用用途。
营销与创造平台是他们面向B端用户时选择的两种主流方式。
“很多公司都有营销需求，现在营销活动也很‘卷’，用AIGC参与营销活动是目前比较有新意的玩法。”马千里介绍说，目前，无界AI已经和都市快报、温州市龙湾区政府、诸老大、若态集团、大象安全套等多个客户开展了营销合作。
此外，无界AI也与部分游戏企业合作，让这些企业用它的工具画广告。类似于一种To B的SaaS服务商业模式。
To C赛道上，大部分平台采用“一定免费使用次数+付费点数”的模式，这是业内认为的最简单且最可持续的一种模式。比如：无界AI、DALL-E2、盗梦师等都是在免费生成一定数量的作品之后，再按照量进行收费。但在产品严重同质化的情况下，C端用户的付费意愿极低，单纯依靠上述商业模式很难赚钱。
海外独角兽企业Jasper.AI是少数面向C端且曾获得不错营收的公司，它依靠着订阅费在2021年创造了4000万美元的收入，预估2022年收入为9000万美元。
但随着2022年底ChatGPT的横空出世，这款免费AI文本生成工具的火爆可能对Jasper.AI造成不小的冲击。毕竟 Jasper.AI的技术底层和ChatGPT一样，是OpenAI的GPT-3。
也有企业暂时不考虑走大众路线。
“我们是一个区块链Layer2结合AIGC的技术团队。目前已经推出文本作画的微信小程序，定位面向C端，但我们不会做大规模的市场投放，因为我们自有的算力有限，如果做大规模市场投放，就要烧钱。”星图比特创始人张炯说，公司目前更多的还是针对B端企业或机构的合作，例如香港图灵人工智能交响乐团。未来，星图比特将会寻求更多的营销、影视、动漫、音乐等企业合作伙伴。
张炯告诉全天候科技，ChatGPT虽然达到了出圈的效果，但也付出了“血亏”的代价。“一个人跟它对话一次，就要花几美分成本，单次看起来不贵，但架不住人多。”
在星图比特的规划表中，To C是写在融资之后的项目。因为“它需要烧很多钱。”
“没有资源、没有长久的资金去烧它，你做这个就是白忙活。”董超说。
让子弹再飞一会
“这个事情很难，但百度必须要做。”2022年末，百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏在内部信中谈及AI领域新的技术进展时表示。
在市场潜力及空间上，AIGC也不容小觑。第三方市场机构Gartner预计，到2025年，AIGC将占所有生成数据的10%，有潜力产生数万亿美元的经济价值。
沙利文联合头豹研究院发布的《2021年中国对话式AI市场报告》称，2021年，中国对话式AI市场规模为82.7亿元，到2026年，这一数字有望增长至265.8亿元，年复合增长率高达26.3%。
尽管AI绘画在社交平台上火出圈，并且市场前景广阔，但国内资本圈却达成“谨慎”的共识。
除了号称是国内首家生成式AI平台的TIAMAT于去年10月完成数百万元天使轮融资，无界AI、6pen、盗梦师等创业公司均未有凭借AI绘画斩获融资的消息。值得一提的是，投资TIAMAT的是一家美元基金。
“大的机构我们基本都有在接触，但现在仍然处于尽职调查阶段，没有敲定。其实国内资本对这个领域是非常冷静的，他们大量调研，却并未出手。”一位AIGC创业者对全天候科技说。
马千里提到，很多投资机构对AIGC行业都充满了好奇，“但据我观察，人民币资本远没有美元资本迅捷，国内尚没有大机构对这个领域出手，可能需要头部机构领投起到标杆作用，我希望无界AI能成为标杆对象。”
国内资本的谨慎，多源于对行业泡沫的担忧。银杏谷资本企服高级投资经理钟伟成曾在接受采访时表示：“大多数的AI绘画应用，本身技术门槛不高，都是在国外的Disco diffusion、Stable diffusion开源模型上改改就拿来用了，图像生成的可控性还远远没有达到商用的水平。”
2022年下半年国内数藏圈的崩盘也让资本圈更为谨慎。
张炯认为，去年上半年所谓的数字藏品低门槛创业很带坏风气 ，“很多创业者连自己做的事都没搞清楚就涌入，出现了劣币驱逐良币的状态，对行业不是好事情。但AIGC不一样，毕竟与算法相关的创业门槛还是比较高的，我也对这个行业的未来更有信心。”
“本来我们有接触资方，也有资本早期愿意给我们投资，但5月份数藏圈崩了，他们觉得我们也是搞数藏的。受狗屁数藏的影响，搁浅了，这真是冤大了，我们怎么可能是搞数藏的？”长期在区块链领域摸爬滚打的董超对全天候科技说。
“我理解有很多人把AIGC和数藏联系在一起，是有很多公司在赶着风口炒作。但AIGC本身是一种趋势，可以说是对传统内容生成彻底的颠覆。”他补充说。
商业化落地推进艰难的同时，落地过程中版权、内容合规等问题也不容忽视。
而版权问题，自AI绘画诞生以来，争议就从未停止过。不久前，Midjourney的子程序nijijourney无视版权，大量收集个人画师们的图片用于训练模型的事情在社交媒体上闹得沸沸扬扬。目前，行业尚未讨论出一套行之有效的解决方案，但创业者们仍在努力尝试。
在生成内容和结果可控性方面，创业公司需要被动等待Stable Diffusion等大模型的迭代。
“AIGC这个行业还处在非常早期的阶段。需要一个教育用户的过程，得给他们一段了解的时间。”张炯说。
（文中董超为化名）
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