会议主要讨论的核心内容 大模型发展现状 - 从去年开始,基于大模型的AI创新浪潮带来了新的颠覆性技术 [1] - 大模型如GPT-4、Solar、Cyno等的持续发展,让市场对全新的内容产权方式有了更多想象 [2] - 大模型工程研究的突破,使AI原生应用迎来快速发展 [2] - 大模型供给端的资源投入和市场投资回报需求,使AIGC进入更加务实的阶段 [2] AIGC生产力工具的应用场景 - 大语言模型擅长解释文本数据和处理一般性任务,可以用自然语言表达需求 [3] - 专家级AI模型如Stable Diffusion和Dolly在艺术想象等任务上能力持续精进,与大语言模型具有互补特性 [3] - 多模态大模型正在向大语言模型和专家模型的融合发展,实现更有价值的输出 [3][4] - 生产力工具的价值在于提高内容生产效率,而非单纯追求技术创新 [7][8][9] 生产力工具的商业化分析 - B端市场相较C端,成本收益更加明确,以生产力为核心的场景最值得期待 [8][9] - C端用户难以克服Prompting的技术门槛,付费意愿较低,公司正在探索B端商业模式 [8][9] - B端用户具备专业性,可以克服大模型可控性差的缺陷,生产内容有较大杠杆效应 [9][10] - 新媒体运营、电商、广告等行业对AIGC生产力工具接受度较高 [10][11] 生产力工具的竞争格局 - 国内外互联网巨头纷纷布局AIGC生产力工具,如字节、腾讯、Meta、Google等 [21][22][23][24][25] - 国内外新兴AIGC创业公司如Runway、Canva等也在积极发展 [24][25][26][27] - 竞争格局上,短期内产品力和执行力更重要,中长期技术能力和生态建设是关键 [33][34][35] 问答环节重要的提问和回答 问题1 提问者提问 提问者对AIGC生产力工具在广告行业的应用场景和价值有何看法 [30] 回答者回答 - AIGC生产力工具可以降低广告投放门槛,提高广告素材转化率,为广告主带来更高ROI [30] - 国内外互联网公司如Meta、Google、百度已在业绩中体现AIGC工具带来的增量收入 [30][31] 问题2 提问者提问 对AIGC生产力工具的市场空间和竞争格局有何预判 [31][32][33][34][35] 回答者回答 - 初期行业快速扩张,各参与方都能获取份额实现快速增长 [32] - 中长期关注产品落地能力、切换成本和生态建设,这些是核心竞争力 [33][34][35] - 大厂凭借自身生态优势可能具有先发优势,但中小垂直厂商也有机会 [34][35] 问题3 提问者提问 对于投资者而言,哪些公司在AIGC生产力工具领域值得关注 [36] 回答者回答 - 国内互联网巨头如字节、腾讯等在AIGC工具商业化方面值得关注 [36] - 垂直厂商如美图在生产力工具方面的进展也值得关注 [36]