百万年薪职位,千亿美元赛道,AIGC大爆发我能怎么赚钱? |
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新智元报道 编辑:Aeneas 好困 【新智元导读】AIGC火爆出圈,搅动了全球市场。有机构预测,2030年的市场规模将达到1100亿美元。而反应快的玩家,已经在布局这个赛道了。 整个2022年,AIGC火成了现象级的词汇。 到了今年,更是有人靠着AIGC拿到了百万年薪。万物皆可AIGC 去年,红杉资本就在研究报告中指出,到2030年,文本、代码、图像、视频、3D、游戏都可以通过AIGC生成,并且达到专业开发人员和设计师的水平。 到了今年,我们眼睁睁地见证了这一预测逐渐成真。比尔盖茨说,聊天机器人等AI新技术的出现,意义不亚于个人电脑和互联网的诞生。 美国银行认为,到2030年,AI利用数据的能力会使世界经济增长高达15.7万亿美元,而全球的人工智能市场到2026年可能达到9000亿美元。 根据商业咨询机构Acumen Research And Consulting预测,若考虑下一代互联网对内容需求的迅速提升,2030年AIGC市场规模将达到1100亿美元。那么,AIGC的商业落地何以成为可能? 其实,靠的都是底层技术的突破。最开始,传统的AI绘画采用的是GAN,但结果输出效果不敢恭维。直到2021年,OpenAI团队开源了深度学习模型CLIP,以及7月出现的Diffusion,AI产生图片和文字的效果才有了大的飞跃。 2022年4月,OpenAI发布的DALL-E 2生成的人像和图片已经效果惊人,而到了8月,Stability AI发布的Stable Diffusion模型,更是取得了质的突破,AIGC的作品,已经完全可以媲美专业画师。 击败人类获得艺术大奖的AIGC作品《太空歌剧院》 而在AI生成视频方面,Meta、谷歌已经纷纷发布了模型。 去年9月,Meta发布了AI生成视频工具Make-A-Video,具有文字转视频、图片转视频、视频生成视频三大功能。 谷歌也紧随其后,发布了Imagen Video和Phenaki。其中Phenaki可以通过文字生成一段情节完整、连贯的视频。 B站up主「秋之雪华」发布的《夏末弥梦》,是全球首个由AI绘制、AI配音的动画,一经发布就震撼了广大网友。 来源:秋之雪华 AIGC商业化的潜力如此之大,但究竟有哪些落地场景呢? 从融资角度来看,目前AIGC有3个商业化的方向: 第一个方向是通过AI生成文字,比如自动写邮件和文案。 第二个方向是利用AI生成绘画,主要技术是结合多模态神经语言模型CLIP和图像扩散模型Diffusion,仅需提供一些关键字描述即可。 第三个方向是AIGC的底层技术模型开发,Stable AI是这个方向的顶流之一。AIGC技术 在游戏中的应用 AI生成文字 剧情设计、游戏剧本、情节叙事 AI生成图像 人物、头像、道具设计 AI生成音频 人物配音、音效、音乐 AI生成影片 游戏动画、人物动作、特效 AI生成3D 人物3D模型、游戏场景 AI生成代码 地图编辑器、游戏代码 AIGC技术在游戏中的应用 AIGC的加入,让游戏开发者的所需的时间和成本大幅降低。根据竞核对一位开发者的采访,现在为一张图片生成概念图的时间,已经从3周下降到了1个小时,减少了120比1。 现在,他们只需要画出动画的轮廓,然后由成本较低的AI「画师」大军完成耗时的工作,为动画胶片上色、填充线条即可。 甚至,已经有游戏开发商开始让玩家通过AIGC自己创建头像。玩家只需要自己描述,就能生成头像的图片。 在关卡设计上,AIGC工具可以瞬间生成一个1920年艳舞时代的纽约的世界,或者是神秘的刀锋战士式的未来,或者是托尔金式的幻想世界。初创公司的三大挑战 可以说,AI绘画、AI聊天等AI服务能力强大的背后,离不开预训练大模型的支持。 然而,大模型就意味着更高计算资源以及高效的平台进行训练和推理。据报道,ChatGPT的训练使用了成百上千张GPU卡,单次训练成本450万美金,整体训练成本高达1200万美金。 甚至,对于那些想要入局的新玩家来说,更是有三个挑战不得不去面对: 前期投入大 数据、算力、算法是驱动AIGC发展的三驾马车,要实现AIGC的发展,这三者缺一不可,但每一项的发展,都需要企业投入大量的资金,尤其是前期的硬件投资更是占企业投入资金的大多数。 算力要求高 从AI生成图片到AI生成视频要用到大量数据训练模型,对算力要求呈指数级的提升,同时也需要快速高效的方式来处理数据集。 缺乏成熟的算法模型 市场上模型过多,缺乏被广泛验证的成熟模型,模型的好坏及算法调优的经验决定了产出内容的质量。 即便是以AI绘画走红全球的新晋独角兽公司Stability AI,也是如此。为何做出如此选择? 在这场热潮中,亚马逊云科技从未缺席。 据了解,亚马逊云科技目前已经联合了相当多的行业客户,共同探索AIGC的落地场景,并尝试打造可商业化和可复制的行业应用案例。 作为全球最大的公有云供应商,亚马逊云科技于2017年在re:Invent全球大会上推出了全球首个用于机器学习的集成开发环境(IDE)Amazon SageMaker。 借助这项完全托管的机器学习服务,开发人员、数据科学家、还是商业分析师都能够快速、轻松地准备数据,并在规模上构建、训练和部署高质量的机器学习模型,然后直接将模型部署到生产就绪托管环境中,大大降低了机器学习的使用门槛。 在IDC评估的8家供应商中,亚马逊云科技凭借其机器学习旗舰产品Amazon SageMaker强大的功能、不断提升的交付能力以及在保持开源方面的领先优势,被IDC列入「领导者」阵营,并居于图中最高最远位置。 |
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