AI绘画是AIGC重要分支和投资视角如何看待-aigc导航|ai导航

AI绘画AIGC的重要分支,跨模态生成是该项技术发展的关键节点,AIGC是基于生成对抗网络GAN,大型预训练模型人工智能技术,通过已有数据寻找规律,并通过适当的泛化能力生成相关内容的技术,可以看做是继PGCUGC之后的内容产出方式,AI绘图属于AIGC技术场景中的分支。

AI绘画是AIGC重要分支和投资视角如何看待

商业化潜力尚待发掘,有望参与10%-30%的图像内容生成工作,当前AI绘画的用户付费意愿不强,60%的用户从未在AI绘画相关方面付费,在C端付费形式刺激度较低的情况下,未来B端或将成为AI绘画软件的核心客户,但同时,AI绘画也面临版权问题,绝大多数原创作品的版权拥有者会介意AI提取自身作品的部分元素,从市场规模来看,未来五年或将有10%-30%的图片内容由AI参与生成,相应或将有600亿以上的市场规模。

跨模态或更进一步,下一代互联网望成AI绘画关键着力点,以VR设备等新型硬件为入口的下一代互联网,2D向3D的转换对于内容量的需求或成指数级上升,这其中AI将成为重要辅助。

GAN模型和NeRF模型均已能实现单张2D图像向3D模型的生成,并且动态,场景,光影效果等3D图像所需的要素均已有了明显进步。

我们可以得出一个结论,随着技术周期的到来,AI很可能掀起下一波技术领域的重大转折,科幻作品里看到的故事离我们越来越近,从投资视角来看,机会和风险是并存的。

(一)市场机会:哪里会产生价值。

1,AI基础设施提供商可能是市场上较大赢家,因为基础设施可以获得经过整个生成式AI堆栈较多的流水和营收。

2,更垂直的专业化AI,当前模型有了用户反馈系统定向训练,有助于AI应用产品的诞生。

3,更好客服机器人,机器翻译,创意生成等AI应用。

4,鉴于AI对资本,人才要求都很高,未来很有可能发生AI垄断。

(二)市场风险。

大模型刚开始流行,创业初始成本不低,这考验团队的融资能力,同时,训练成本持续上升,团队商业化能力不够的话,难以参与持续竞争,较后,目前大模型的商业模式有待持续探索来看,目前市面上应用程序差异性缺乏,付费获客效率和留存率难以维持等。

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