《中国AIGC商用场景趋势捕捉指北》| 亿欧智库

“生成式人工智能是一种颠覆性的技术，它可以生成以前依赖于人类的工件，在没有 人类经验和思维过程偏见的情况下提供创新的结果。”

AIGC（生成式人工智能）定义

生成式人工智能，将彻底改变人机交互的关系，并创造新的产能输出结构。它将在第四维度实现与人的思维同调，继移动设备以人类外器官形态存在以来，AIGC将以外脑的形式存在于人类认知中。

AIGC已经站在巨人肩膀之上

AIGC数据、算法、算力核心特征下，其商业化土壤必然建立在数字化基础之上。国内数字化市场历经8年发展，企业上云意识进入高认同阶段，超过50%的企业将业务或路上或已经部署在云端，这其中又有超过90%的企业开始了数字化转型的设计规划，这意味着数字资产、数据驱动、业务数字原生程度大幅加深，AIGC可成活的土壤越牢固，目前至少有46.5%的企业具备了应用AIGC的基础环境。

AIGC商业化天花板，肉眼可见的高涨

中国企业市场中，规模以上（营收在10亿以上，人员规模1000人以上）企业的数字化嗅觉不仅表现在对数字化理解和数字系统的实践中更加迅捷，在面对能够快速融入业务的新技术时也表现出超前的敏锐度。在企业整体的数字化转型投入中，规模以上企业对AIGC的投入预判为4.6%的均值，对AIGC的试错意愿表现出较高的热情。随着AIGC的不断成熟、商业化场景的不断丰富，这一投入比例还会持续增加，预计在未来三年AIGC的实际营收规模将突破1000亿人民币，并保持20%以上的年复合增长率，既快又稳的全面商业落地。

AIGC商业化施展拳脚的舞台已然就绪

国内AIGC的商业舞台，在市场的早期阶段，主要以规模以上的民营企业为主。以零售、制造和科技互联网为主体的行业化渗透优势开始凸显。

一方面这些行业拥有海量的业务数据（特别是能够通过公开资源获取相对精准数据），能够为AIGC提供坚实且丰富的训练基础；

 一方面这些行业的产业链相对成熟且链条长度大，场景足够离散，有大量的基于个人的个性化诉求。AIGC在足够业务数据的支撑下， 能够大幅提升人与产业链上下游的整体效率，且针对个性化诉求大幅提高服务精度。行业天然的商业化诉求迫切且旺盛，AIGC的落地相对容易。

AIGC商业架构层次——细分小模型能拿走近一半产业链价值

短期来看，以OpenAI为代表的基础大模型发展迅猛，国内以百度、 阿里为代表的基础大模型也快速进入市场，基础大模型正在不断重塑、拓宽服务应用的边界，将会占据产业价值链的主要部分。其次则是与SaaS的紧密相关的业务层，已经涌现大量基于各自领域小规模数据、垂直业务特征， 训练出的如图形设计Artboost、 客服小冰等领域小模型。它们将分走价值链中直接面向企业业务赋能的部分。再次则是基于大模型和领域小模型之间的行业、场景大模型，虽然此层级代表性品牌较少，但随着行业性数据和行业专家在供应商和企业用户之间高度融合、规则标准日益完善的条件下，会有一部分机构拿走中间层价值。

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