chatgpt引发巨大关注之后，国内各种大模型产品集中迎来了一个爆发期。

3月16日，百度ceo李彦宏正式公布百度大语言模型产品“文心一言”，之后，4月10日，商汤科技发布“日日新sensenova”大模型，4月11日，阿里巴巴集团董事会主席兼ceo张勇正式宣布大模型“通义千问”将接入阿里系所有产品，同日，字节旗下的飞书宣布将推出ai助手“my ai”，4月17日，昆仑万维和奇点智源合作自研的“天工”3.5启动邀测，此外，京东宣布将在今年发布“chatjd”……

(资料图片仅供参考)

随着这一系列动向，以chatgpt为代表的aigc概念也随之热度大涨。aigc即生成式人工智能（ai generated content），利用人工智能技术来生成内容，整合了人工智能、大数据、云计算、5g等多个技术领域，可以在创意、表现力、迭代、传播、个性化等方面发挥技术的优势。除了类chatgpt，aigc 其他细分行业也吸引大量参与者，国内外公司纷纷参与布局。

《经济观察报》的一篇报道表示，“多位受访者透露，6月底之前，国内或将有50种类chatgpt的产品问世，到年底，国内aigc战局中的‘参赛者’，甚至可能达到上百家。”基于aigc市场的快速扩容，4月11日，国家互联网信息办公室就《生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿）》公开征求意见，在该领域的监管立法方面走在了前面，这种提前研判、提前介入、提前监管一定程度上也是基于对生成式人工智能即将迎来快速发展期的预判。

iimedia research（艾媒咨询）数据显示，预计2023年中国aigc行业核心市场规模为79.3亿元，2028年将达2767.4亿元。

监测数据显示，2014年-2023年2月全球aigc及相关产业投融资规模约1938亿美元，成为资本布局的热门赛道。chatgpt的出现无疑为人工智能领域带来了新的生机和动力，它极大的讨论量和关注度迅速提升了大众对aigc的认知，人们开始讨论哪些国内产品能脱颖而出，开始忧虑哪些职业会被抢走“饭碗”……

热潮之下，也有不少人在思考该领域中国与世界领先水平的差距，在人工智能领域对应用的重视以及对基础研究的欠缺。chatgpt火爆之后引来了诸多跟随者，有人认为chatgpt的出现证明了技术路线的可行性，国内加快追赶步伐也不算晚；但也有人认为，着眼未来，要想真正在人工智能领域占得一席之地，仅仅跟随无疑是不够的。

在本轮chatgpt引发的生成式人工智能热潮里，国内的企业看似落后了一步，但是实际上，在整个大的人工智能领域，我国的发展也已经颇有建树。以专利为例，2018-2023 年 4 月 10 日的统计显示，我国在人工智能专利公开数量上处于绝对领先地位，远超美、日韩等其他国家。

天眼查数据显示，截至今年4月19日，我国人工智能相关企业已达到269.7万家，企业数量最集中的省份是广东，超过40万家，山东也有近20万家，企业数量排名全国第4位。

人工智能产业是典型的融合交叉产业，从2021年的一项统计看，我国人工智能企业核心技术分布中，计算机视觉技术占比最高，达到34%；其次是数据挖掘与机器学习，占比分别为18%和17%。

也因此，相比文本对话，国内ai企业在图像视觉领域的发展更突出一些，比如商汤此次发布的“日日新sensenova”大模型体系下不仅有语言大模型，ai文生图创作、2d/3d数字人生成、大场景/小物体生成等一系列生成式ai模型及应用也是商汤大模型技术突破的最新动向。从目前已经公布的大模型产品或研发计划来看，各个企业也根据自身优势有所侧重，并加速向应用层落地，比如阿里巴巴要将所有产品接入千问大模型，进行全面改造；金山办公宣布其生成式人工智能应用“wps ai”将搭载在金山办公新一代在线内容协作编辑工具轻文档上，未来将嵌入金山办公全线产品。百舸争流的新赛道上，依托自身优势找准发力点是关键。

艾瑞咨询的监测统计显示，相较2021年，2022年我国人工智能产业资本市场投资金额整体缩水，但投资标的更加丰富，孵化出aigc、元宇宙、虚拟数字人等新投资赛道，认知与决策智能类企业也吸引更多关注，智能机器人、自动驾驶两类无人系统是融资的热门赛道。

天眼查以“人工智能、生产制造、先进制造”为关键词进行筛选统计显示，2022年该领域共有167家企业有融资记录，所涉业务主要关键词包括计算机视觉及深度学习技术、人机协同解决方案、人脸识别技术与产品、图像识别技术、ai医学影像、文本信息处理、智能声纹类识别、自动驾驶等等。

人工智能无疑在未来还有着巨大的想象空间和广阔的应用场景，德勤发布的《全球人工智能发展白皮书》曾预测，2025年全球人工智能驱动的相关行业市场规模预计达到6.4万亿美元（约合人民币43万亿元）。当前，国内外诸多公司都在加快研发产品进程，以期抢占新市场。

不过，人工智能属于典型的长周期、高投入行业，目前aigc在各行业的应用落地仍处于早期探索阶段，诸多的人工智能相关企业只有在当下的“火热”中保持理性、对自身发展有科学的谋划才能行稳致远，找到自己在市场中的比较优势和一席之地。

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