AIGC浪潮正在重新点燃AI玩家们的希望。过去几年，AI战争主要集中在视觉AI和自动驾驶领域，但随着AI四小龙的式微，自动驾驶的发展也放缓了，导致AI的发展陷入了一个关键节点。幸运的是，代表着AIGC应用的NovelAI和ChatGPT变得越来越成熟，不仅在科技行业引起了轰动，还开始在普通用户中流行起来。可以说，2023年的AI行业更多地基于生成式AI进行竞争。然而，在人们热衷于AI绘画可能取代画师的同时，科技巨头们仍在审慎思考AIGC的真正价值所在。尽管目前没有人能预测AIGC的未来，但从谷歌的恐慌和微软的投资来看，围绕AIGC展开的战役已经打响。

AIGC与“工业废水”一词并不新鲜。早在2018年的佳士得拍卖会上，由AI绘制的肖像画作《埃德蒙·贝拉米》就以43万美元的价格拍出，甚至超过了同时拍出的安迪·沃霍尔作品。而最近一轮AIGC的热潮，部分源于AI画作《太空歌剧院》在美国科罗拉多州艺术博览会上获得的金奖。与稍显粗糙的《埃德蒙·贝拉米》相比，这幅画作的笔触更加精致，可以说在短短5年内，AI绘画实现了质的飞跃。AI生成作品质量的提升使其逐渐走出科技圈，开始受到更广泛的大众关注和尝试。与过去通过行业推动技术发展不同，AIGC更多地以普通用户为动力，更加接地气。在去年上半年，围绕AI绘画展开了一轮激烈的争论，争论的焦点是AI绘画是否会让画师失业。当时，AI的支持者们充满渴望地寻找素材，一遍又一遍地进行实验，试图证明AI绘画不逊于人类。画师们则以专业角度审视AI画作，挑出不足之处。一位美术专业学生告诉我，在NovelAI最火的时候，各种AI画作充斥着微信群和朋友圈，有些作品可能在结构和透视上有缺陷，但也有一些风景画很难找出毛病。他说：“每天看着那些自以为了不起的人炫耀他们制作的AI画作，真的让人受不了。”这种不安和焦虑，与摄影技术诞生后西方画家们的共同感受非常相似，但相比于摄影的开创，AIGC对画师的冲击似乎更加明显。据他透露，当AI绘画火起来后，学院领导紧急召开了一次会议，讨论未来的教学方向，试图将AI辅助创作纳入教学范畴。但他和其他同学都心知肚明，如果AIGC继续以这种速度发展，它的角色可能不仅仅是“辅助”。幸运的是，内容创作者的焦虑与AIGC的商业化落地是两回事。尽管AIGC创作现在很火热，但在内容消费领域却相对冷清。尽管Gartner预测到2025年，AIGC将占据生成数据的10％，但其中大部分都是所谓的“工业废水”——数量庞大但没有实际价值。业内人士指出，目前AI绘画的商业应用场景有限，更多用于寻找创作思路。他们说：“一些美术外包团队可能会使用AI生成一些简单的素材，或者个人画师可能会用它来应付一些私人约稿，但不可能用于正式商业订单。”相比之下，注重文字输出的ChatGPT可能有更广阔的应用场景。但无论是绘画、文字还是视频，即使找到了内容创作的路径，也需要解决“谁来消费内容”这一核心问题。换句话说，AIGC仍然需要一座桥梁来连接内容创作者和消费者两端。

AIGC目前似乎还没有找到明确的定位，背负着“行业杀手”的期望。AIGC的火爆引起了国内互联网玩家的敏锐注意，腾讯推出了“QQ小世界AI画匠”，百度推出了AI绘画应用“文心一格”，字节在抖音上推出了AI绘画特效，生成式AI开始成为平台创作者的工具。然而，与严肃的内容创作和算法模型深入研究相比，这些玩家更多地是在尝试开源模型，生成的内容也相对简陋，整体更像是实验性的“玩具”。举个简单的例子，当“QQ小世界AI画匠”发布后，确实有很多用户热衷于使用，QQ空间和QQ群也充斥着各种AI画作。但随着用户新鲜感的消失，它的热度也迅速下降，众多用户生成的作品也像之前提到的“工业废水”一样流失。与其说是AIGC应用，不如说是一场热潮过后的短暂营销活动，与网易云年度歌单和抖音宝宝特效等活动别无二致。换句话说，对于广大用户而言，玩具类的AIGC应用很难真正留住用户，大多数用户在短期密集的体验之后就会失去兴趣。这也许是AIGC无法像短视频和直播带货等“常青树”一样始终活跃在互联网语境中的原因——AIGC在某种程度上解决了内容创作的问题，但并未建立起新的商业秩序。面对这一局限，科技巨头们显然不会坐以待毙，将AIGC工具化似乎成为了解决之道。以微软为例，最近的一系列举措似乎意味着加速AIGC的发展。微软不仅宣布计划将ChatGPT整合到自己的搜索引擎Bing中，还试图将其融入自己的Office生产力套件中。此前有媒体报道称微软正在商讨向ChatGPT背后的OpenAI注资数十亿美元的计划。

微软将ChatGPT嵌入搜索引擎的目的是为了挑战谷歌在搜索领域的主导地位。而将ChatGPT应用于Office的核心是为了提高工具服务的效率，满足用户在生产力方面的需求。虽然通过AI提升生产力并非新鲜事，例如Adobe在Photoshop中引入了基于机器学习的“Select Subject”功能，许多影视团队也会使用AI来筛选特定素材。然而，这些应用都只是将AI作为优化工作流程的工具，实际的内容创作仍由员工完成。与之不同的是，工具化的AIGC除了辅助用户生产内容外，还承担了部分创造性的工作，其想象空间远大于前者。然而，现阶段的AIGC似乎很难完全替代人工。无论是硬件故障和版权风险等问题，还是生成式AI的成熟程度，都可能无法满足商业化的要求。即使是ChatGPT这样行业领先的模型，有时也会给出错误的回答。另一方面，尽管AIGC的相关算法模型随着技术的演进会变得越来越成熟，但正如“中文屋悖论”所描述的那样，AI所展现的智能并不能等同于真正的人类智能。AI无法真正具备人类的思维逻辑和共情能力。换言之，尽管AIGC可以替代大量劳动密集型的内容生产工作，但在需要深度思考或涉及文艺领域时，AIGC始终缺乏“灵魂”。这也是AIGC难以弥合的鸿沟。

尽管AIGC无法完全取代UGC，但在提升生产力和承接大量尾部UGC生产工作方面，仍存在结构性机会。然而，AIGC作为AI的“变种”，或多或少都存在AI的“遗传病”。对于长期专注于AI的科技巨头们来说，即使拥有相对成熟的产品或技术积累，但如何将其与不同行业的差异化内容生产需求结合起来，仍然是一个问题。以百度为例，其拥有百家号和好看视频两个内容生态，AIGC的工业化创作能力很可能在资讯内容、文章配图、TTV（图文内容生成视频）等场景得到体现。如果不从现有业务的角度审视百度潜在的AIGC落地场景，即使是一直讲AI故事的百度也显得有些力不从心。再看走技术路线的OpenAI，由于缺乏相应的落地平台，他们只能不断地寻求合作伙伴——除了与微软的合作外，ChatGPT还与资讯平台BuzzFeed达成了合作，为其提供技术支持。最近，谷歌开发了一种能够从文本生成高保真音乐的AI模型，但并不打算对外发布。换言之，现阶段的AIGC仍处于初级阶段，正在摸索中。而且，无论当下AIGC概念多么火热，互联网上的讨论核心始终是那几款明星产品。国内企业虽然积极参与，但真正取得成果的玩家却很少。有业内人士指出，像ChatGPT这样的产品需要大量顶尖人才，而且需要大量的资金和时间积累。对初创企业来说，要在这个领域分一杯羹非常艰难，盲目进入可能会陷入“重复造轮子”的困境。也许资本对故事听得够了，除了客观的技术差距，国内的创投圈经历了AI四小龙、元宇宙、芯片等热潮之后，对AIGC的态度似乎更加谨慎。因此，尽管微软、谷歌、百度等长期专注于AI的科技巨头拥有相对成熟的产品或技术积累，但如何将其与不同行业的差异化内容生产需求结合起来仍然是一个问题。在国外，微软试图以百亿美元投资OpenAI，但国内的AIGC投资和融资氛围相对冷清。这也可以理解，因为目前AIGC领域的讨论主要集中在几款明星产品上。国内虽然参与积极，但真正取得成果的玩家很少。归根结底，抛开一些蹭热度炒概念的玩家，当下的AIGC仍处于试错、探索的阶段。头部企业在争夺市场份额，而腰部企业则在追赶。这种局面还将持续一段时间，直到有企业找到适合自己的模式，AIGC才能进入更加快速发展的下半场。