AIGC 发展趋势

最近这一轮 AIGC 热潮引发关注，有一篇重要的文章起到了推波助澜的作用，红杉资本两位合伙人与 GPT-3（AI 模型）联合撰写《Generative AI: A Creative New World》。

在这篇文章中，将 AI 划分为了传统的 “分析型 AI” 和 “生成型 AI”。前者常常用于内容推荐算法，分析已经存在的东西；后者则用于创造，生成新的东西。AI 绘图、AI 写代码以及上面介绍的 AI 实时生成游戏剧情，都是生存型 AI 的技术结果。

这篇文章认为当下的市场阶段，平台层开始巩固，模型继续变得更好、更快、更便宜，以及模型的使用趋向于免费和开源，应用层的创造力爆发的时机已经成熟，正在孕育一款生成型 AI 的杀手级应用。

该文章认为，“正如移动通信通过 GPS、相机和随身连接等新功能催生出了新类型的应用，我们预计这些大型模型将激励新一波生成型 AI 应用的诞生。正如十年前移动通信的拐点为少数几个杀手级应用创造了一个市场缺口一样，我们预计杀手级应用也将出现在生成型 AI 当中。如今，比赛正在激烈进行当中。”

作者尝试预测了下各个领域的应用爆发时间表。

AIGC 在游戏产业商业化的被看好的原因包括：一是游戏产业的吸金能力天然强大；二是游戏是最为复杂的艺术创造形式，也是体验最为丰富的艺术形式；三是 AIGC 在游戏环境中的行动空间更大，世俗约束相对较少。

生成型 AI 在游戏产业的商业化前景首先体现在降本方面，比如游戏美术师可以在数小时内生成高品质图片，以往用手绘可能需要数周的时间完成，更具有变革性的是，AI 可以通过学习美术师的风格来迭代创作，实时生成无尽的变种图片。