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AI绘画爆火
幕后开发公司成新晋AI独角兽
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在AI绘画小程序中，用户只要输入关键词或是上传一张图片，不到一分钟时间，便可以生成一张绘画图片。
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图/抖音平台
🎨早在2022年初，AI绘画界的热度就在社交媒体上悄然升温，虽一度被高昂的成本所冷却，但随后的转折点却让局面焕然一新。随着海外巨头StableDiffusion的开源之举，行业迎来了技术革命的曙光，无数基于该模型的应用如雨后春笋般涌现，打破了推广的瓶颈。🚀
目前，市场上的主流AI绘画模型包括：Google的Disco Diffusion，Open AI的DALL-E 2，Meta的Make-A-Scene，以及StabilityAI的Stable Diffusion。
其中，Diffusion为去噪扩散模型，可以说是当前最前沿的技术。其工作原理是获取图像数据，并对图像逐步施加噪点，直至图像被破坏变成完全的噪点，然后再逆向学习从全噪点还原为原始图像的过程。从AI的角度来看，它看到的先是一幅布满噪点的画面，再将画面一点点变清晰，最后成为一副画作。
值得注意的是，Stable Diffusion为开源代码，而Open AI和Google目前暂没有开放自己的人工智能模型。
公开资料显示，Stable Diffusion开源模型背后是一家成立时间仅有两年多的初创公司——Stability AI。其首席执行官Emad Mostaque毕业于牛津大学，获数学和计算机科学硕士学位，此前曾在多家对冲基金担任分析师。
今年10月份，Stability AI宣布获得1.01亿美元融资，领投公司为以支持开源著称的Coatue、Lightspeed以及OShaughnessy Ventures。市场估算，此轮融资后，Stability AI的估值已达10亿美元，成为新晋独角兽。
Stability AI表示，所筹资金将用于开发图像、语言、视频、音频和3D等多模态开源模型。此外，这笔资金还将用于吸纳更多的人才，预计明年公司员工将从100人增加到约300人。
浙商证券认为，AI绘画是AIGC重要的应用分支。近两年包含扩散模型在内的关键技术取得突破，技术可用性显著提高，技术转化为生产力的契机产生。随着Stable Diffusion等应用破圈，用户接受度和参与度持续提高，适用行业不断拓展，未来B端、AI绘画+3D的商业化潜力值得期待。
02
元年开启
产业链仍有诸多待开发蓝海领域
所谓AIGC（AI Generated Content），即基于人工智能技术自动生成内容的新型生产范式。其技术主要涉及两个方面：自然语言处理NLP和AIGC生成算法。其中，自然语言处理是实现人与计算机之间如何通过自然语言进行交互的手段。
总的来说，“AI+新型内容生成方式”，是AIGC的两大核心关键词。
从互联网内容生产方式的发展历程来看，大致经历了PGC（专家生成内容）——UGC（用户生成内容）——AIGC（AI生产内容）三大阶段。AIGC作为全新的内容生成方式，在创意、表现力、创作速度、迭代、传播等方面都具有显著的技术优势。
最初，AIGC可生成的内容形式以文字为主，经过2022年指数级的发展增速，目前，除了AI绘图，AIGC技术可生成的内容形式已经拓展到了包括文宇、图像、视频、语音、代码、机器人动作等多种内容形式。
2022年也因此被称为“AIGC元年”。红杉资本9月份发布的一篇文章提到，生成式AI，让机器开始大规模涉足知识类和创造性工作，这涉及数十亿人的工作，未来预计能够产生数万亿美元的经济价值。
而AI绘画作为AIGC第一个破圈的落地应用，有望达到五六百亿规模。国泰君安分析师预测，未来五年，或将有10％-30％的图片内容由AI参与生成，相应将有600亿以上的市场规模。
根据中关村大数据产业联盟此前发布的《中国AI数字商业展望2021-2025》报告预计，至2025年，中国AI数字商业核心支柱产业链规模将达到1853亿元，未来五年的复合增长率约为57.7％。
就AIGC而言，其产业链涉及到硬件、NLP、算法算力、应用、数据提供与处理等多个环节，而当前的产业布局基本集中在算法和应用开发环节，这也意味着在AIGC产业链上下游还有诸多可开发的蓝海领域。
03
商业化尚需时日
不过，随着AIGC的爆火，争议也随之而来。
总体来看，劳动力替代、版权争议、技术缺陷、政策监管，是AIGC目前面临的主要问题。
百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏在今年百度世界大会上提到，AIGC将迎来三个发展阶段：第一阶段为“助手阶段”，AIGC辅助人类进行内容生产；第二阶段为“协作阶段”，AIGC以虚实并存的虚拟人形态出现，形成人机共生局面；第三阶段为“原创阶段”，AIGC将独立完成内容创作。
不过，相对于“抢饭碗”的担忧，业内人士更愿意将AIGC视作“文科生的工业革命”，更大的意义在于“解放人类”而非“替代人类”——替代重复、基础的低端创作，提升效率是最直接的影响。
但另一方面，在AIGC发展的初期阶段，必然需要大量的模型学习，也必然经历从模仿到创新的过程。目前，对于AI生成的内容著作权属于谁仍未有明晰的界定。
智源研究院运营副院长刘江在《亮见》中提到，AI版权问题的复杂性主要表现在两个方面：一是AI要基于数据进行创作，在数据基础上进行训练，但是数据的收集、使用、确权、商用等目前在法律上还很不清晰。二是从贡献来讲，需要有一个合适的利益分配机制，但现在还是缺乏的。因此，相关法律法规在未来需要不断进行完善，才能更好地推动AI行业进一步发展。
中国信通院今年发布的《人工智能生成内容（AIGC）白皮书》指出，随着AIGC应用的不断拓展，国绕公平、责任、安全的争议也日益增多，AIGC在技术算法、企业管理、政策监管方面仍然存在诸多困难和挑战。
04
国内市场“后来居上”
“伴随着技术的进步，AI将做从0到1真正有想象力的事。”华泰证券研究所认为，人脑的知识图谱有限，当PGC、UGC的生产潜力被逐步消耗，AI技术将弥补数字世界内容消耗与供给的缺口。
一个新赛道兴起，最先瞄准的总会是资本。
在激烈的海外市场中，已经跑出了成功商业化的案例。除了Stability AI，主打文字生成的AIGC公司Jasper AI此前也宣布完成了1.25亿美元的A轮融资，估值达到15亿美元。
此外，Open AI已实现千万美元量级的收入；Stability AI全渠道日活用户超1000万，Dream Studio上线的第一个月，收入就已达数百万美元；Jasper AI 2022年收入预计将超9000万美元……
相较于海外市场的“神仙打架”，国内创投圈要稍微慢一些。截至目前，国内可以公开查询到的已进入融资阶段的AI绘画初创公司，只有TIAMAT。其他同类型平台比如6pen、draft.art、大画家Domo、盗梦师等，均未进入融资阶段。
浙商证券认为，和国外类似，国内的AIGC参与主力分为了两类：一是相关行业内已有一定规模的公司，多为龙头；二是初创公司。
前者的代表为百度，8月发布了AI艺术和创意辅助平台文心一格，其使用的是百度自主研发的产业级知识增强大模型——文心大模型。后者的代表则为AI绘画大热产品——TIAMAT，TIAMAT背后为初创团队，成立于2021年，由上海科技大学孵化，一年内就积累了可观的社区用户和商业客户，已获得DCM数百万美元天使轮融资。
我国AIGC产业链划分图/《AIGC/AI生成内容产业展望报告》
“参见互联网发展的历史，未来规模较大的公司很可能通过自研或者收购融合多种技术，提供更优的体验，打通不同场景，连接创作者、消费者、供应商等各方。”浙商证券认为，产业集中度将不断提升，AIGC也将集成进入元宇宙的复杂系统。
而在资本市场，11月中旬以来，投资者对于上市公司在AIGC方面的布局问题在集中涌现。
据全景路演数据，关于AIGC的投资者提问共100条，多集中于11月15日之后出现，主要集中在完美世界、中文在线、拓尔思、首都在线、科蓝软件等上市公司。
招商证券研报指出，相较海外，我国AIGC相关应用还处于早期阶段，目前我国AIGC相关标的主要有视觉中国、蓝色光标、中文在线、昆仑万维等。
其中，视觉中国拥有广泛数据集和图片素材，目前提供4亿张图片、3000万条视频和35万首音乐等可销售的各类素材，是全球最大的同类数宇版权内容平台之一。依托海量资源，更方便进行深度学习算法的训练和优化，在模型训练中具有独特优势，有望构筑AIGC竞争力。
蓝色光标在2020年发布了自主研发的全新智能营销产品销博特。2021年，销博特全新上线了AI易稿模块，用户只需输入公司、产品、行业、标题四项关键内容即可一键生成新用草稿。
近期，蓝色光标进一步推出“创意画廊”，利用AIGC算法试生产不同风格的抽象画作，该模型的诞生标志着公司AIGC所涉领域进一步拓展，能力范围从原有AI写作拓展到AI绘画。
图/AIGC产业链及重点公司一览
浙商证券提到，总的来看，对于AIGC投资，首先可以关注拥有相关应用产品和场景的公司；其次，AIGC+3D作为动态数字内容辅助创作工具，或可显著降低游戏、影视、VR/AR行业的制作成本，利好相关厂商；此外，AIGC和AI绘画依赖自然语言处理、计算机视觉和人工智能技术，可关注拥有相关技术储备的厂商。
本文源自：全景财经
作者：全小景
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