随着ChatGPT的火爆，人工智能生成内容（AIGC）展现了强大的技术实力，引得国内众多科技企业纷纷“亮剑”，不少企业发布了相关产品。热潮之下，一级市场上的私募股权（PE）与创业投资（VC）领域的投资人也纷纷将目光投向了AIGC赛道。《金融时报》记者据IT桔子数据统计，截至6月5日，今年以来，国内AIGC领域已发生32宗投资事件，合计投资金额55亿元，均已超过2022年全年的水平。
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AIGC行业目前正处于一个关键节点。应该如何把握ChatGPT所引领的AIGC变革，挖掘新的投资机会，并稳妥应对新技术带来的新风险，正成为摆在投资人面前的重要课题。
一级市场对AIGC关注度陡增
AIGC即AI Generated Content，是指利用人工智能（AI）技术来生成内容。公开资料显示，AIGC技术的基本原理是利用人工智能技术中的自然语言处理、机器学习、深度学习等技术，对大量的语言数据进行分析、学习和模拟，从而实现对自然语言的理解和生成。从内容形式上来看，生成式AI本质上是一种AI赋能技术，它尤其擅长两类任务。一是对于知识的搜集与整理、素材调用等高结构性、存在一定知识壁垒的任务；二是对于一些需要满足个性化的创意型工作，虽然AIGC目前还不能实现完全替代，但也可以从效率提升的角度实现部分替代。
当前，国内外科技企业在生成式AI领域多有布局。国内公司百度、腾讯等及国外公司谷歌、Meta、微软等均推出了生成式AI的应用产品。其中，Open AI推出的ChatGPT最为出圈。
AI正在成为吸引企业的新风口。企查查数据显示，仅统计企业名称、经营范围、产品名称包含关键词“人工智能”“AI”的企业，2023年以来，我国新增13.8万家人工智能相关企业，其中，一季度新注册11.4万家，同比增加24.9%。
而资本对风口的嗅觉更为灵敏。记者据IT桔子数据统计发现，早在2016年，国内AIGC赛道就有PE/VC机构布局，当年发生投资17宗；2019年至2022年，AIGC赛道投资事件98宗，投资金额合计328亿元。今年以来，截至6月5日，国内AIGC领域已发生32宗投资事件，合计投资金额55亿元，均已超过2022年全年水平。可见今年以来，一级资本市场对AIGC赛道的关注度大幅增加。
AIGC逐渐引领内容生产
人工智能的研究目的是使机器能够模拟人类的智能行为，从而扩展人类的能力。AI应用自深度神经网络发展时期开始，进入到飞速发展阶段，智慧能力愈发强大且迭代速度加快。未来AIGC的投资机会在哪？
“AI的市场是很大的，其与各个行业的结合，会带来颠覆性作用，很多行业的市场容量会被改写。”非凡资本合伙人胡小婧近日表示，AIGC已经逐渐成为引领内容生产的新形式，为内容生产的降本增效提供了更大的空间，也为内容的新形态创新提供了更多想象空间。
中交资本产业金融研究中心认为，AIGC产业链囊括了众多细分行业和赛道，蕴含了巨大的发展前景和投资机会。从投资视角来看，上游数据层的基础数据服务行业、上游算力层的AI算力芯片及其相关前沿技术和智算中心的建设运营、中游算法模型的中间层AI小模型和应用工具、下游应用层的“AIGC+行业”都可以为战略投资机构或财务投资机构提供较好的投资机会。
那么，哪些领域的AI应用能较快落地？国金证券研究所分析师认为，AI应用落地，一方面取决于应用领域公司的投入度，包括研发投入和资本开支等；另一方面也取决于应用领域的容错率，一般而言，试错成本低的AI应用领域往往更加容易落地。自下而上来看，投入度大且容错率高的应用领域往往落地进度较快。而有些领域尽管投入度很大，但容错率较低，这些领域AI应用落地一般需要更长时间。此外，对于那些投入度较小的领域来说，如果试错成本较高，那么应用则难以落地。有些行业可能容错率较高，但投入度小往往意味着应用落地的空间较小。将这两个评价维度结合便可以得到各行业应用AIGC能力矩阵，其中，在计算机领域中，办公套件、金融IT、企业服务等行业有望率先落地。
多地陆续出台引导政策
AIGC异军突起并被资本看好的背后，除了前期技术积累与ChatGPT带来的“引爆点”，同样还包括相关政策的推出、行业市场环境的影响等。
从政策面看，近日，北京、上海、深圳等地相继发布支持人工智能产业发展的政策文件，围绕打造拓展人工智能应用场景、加强相关领域人才高地建设等方面作出多方面部署，为打造人工智能产业良好生态提供了强有力的政策支撑。
5月30日，《北京市加快建设具有全球影响力的人工智能创新策源地实施方案（2023—2025年）》《北京市促进通用人工智能创新发展的若干措施》发布。这两项政策从鼓励与引导行业发展角度，围绕创新发展共性需求，旨在进一步统筹资源，全面推动人工智能自主技术体系建设及产业生态发展。
对此，创新工场董事长兼首席执行官李开复认为，上述政策的发布将为广大创新主体营造更优的创新创业生态环境，对于推动人工智能发展取得变革性、颠覆性突破具有重大意义。中科寒武纪科技股份有限公司董事长陈天石也认为，这些政策将促进大语言模型等通用人工智能技术的发展和商用落地，助力产业智能化升级，满足互联网、金融等行业的智能化需求，服务于智能客服、智慧营销、智慧教育等各类商用场景。
5月30日，上海发展改革委印发的《上海市加大力度支持民间投资发展若干政策措施》提出，要充分发挥人工智能创新发展专项等引导作用，支持民营企业广泛参与数据、算力等人工智能基础设施建设。
5月31日，深圳发布了《深圳市加快推动人工智能高质量发展高水平应用行动方案（2023—2024年）》，从强化智能算力集群供给、增强关键核心技术与产品创新能力、提升产业集聚水平、打造全域全时场景应用、强化数据和人才要素供给、保障措施6个方面，提出18项具体举措。
商业化仍处探索阶段
尽管AIGC发展前景广阔，但也存在着技术不成熟、版权不清晰、壁垒不够高、商业模式模糊等问题影响其商业化的进程，为投资带来一定的风险。
从AIGC在各行各业的实践应用看，虽然已经显现出极强的实用性，但其生成的内容依然存在一定风险，甚至还会出现明显的错误，用其进行内容创作时离不开人类的创意和把关。有报道显示，在某些对话场景下，AI会生成奇怪的、甚至违背社会道德常理的对话内容，经常被用户戏称为“一本正经地胡说八道”。
从政策规范看，国家互联网信息办公室发布的《生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿）》提出，国家支持人工智能算法、框架等基础技术的自主创新、推广应用、国际合作，鼓励优先采用安全可信的软件、工具、计算和数据资源。但是，生成式人工智能产品提供服务前需申报安全评估。
从投资角度看，投资人需要关注项目的技术团队、产品方案、技术门槛及限制等方面，AIGC模型的准确性也需要关注。
业内人士认为，目前，世界各国对AIGC风险的预判与防范均处于探索阶段，有赖于法律体系的进一步完善。对于国内AI公司来说，距离终点仍有漫长的道路要探索。大模型技术在为社会发展带来机遇的同时，也会带来许多治理挑战。下一步，不仅要营造创新生态，还需要重视防范风险。
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