一、人工智能的发展历程与 AIGC 的市场机遇
人工智能的发展经历了三次浪潮，从最初的逻辑推理和专家系统，到机器学习和深度学习，人工智能技术不断演进。AIGC 利用生成式 AI 技术，创造出多样化的内容，展示出巨大的商业潜力。AIGC 产业链可划分为基础层、模型层和应用层。预计到 2030 年，AIGC 市场规模将增至 9810 亿美元，推动全球经济增长 4.9 万亿美元，累计产生的经济影响达到19.9 万亿美元。
第一次浪潮（1950s-1970s）期间，研究主要集中在利用符号逻辑和推理来模拟人类智能，然而由于对技术能力的期望过高与实际进展之间的落差，到 70 年代中期，人工智能进入了“第一次 AI 之冬”。在第二次浪潮（1980s-2000s）期间，随着计算能力的提升和知识表示技术的发展，专家系统在 80 年代兴起，能够模拟特定领域的专家决策能力。90 年代，机器学习这一分支迅速崛起，使计算机能够从数据中学习并不断改进。第三次浪潮（2010s-至今）以来，现代人工智能技术广泛应用，如卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等，特别是在自然语言处理（NLP）领域的突破，例如 BERT 和 GPT 系列模型，使得机器在理解和生成自然语言方面取得了显著进展。
二、AIGC 产业链结构与未来市场增长展望
AI产业链可分为基础层、模型层和应用层三个层面。基础层提供 AI 运行所需的底层算力资源和数据资源。模型层负责开发和优化模型算法。应用层则涵盖针对企业的专用模型应用和针对个人用户的个性化服务。
■基础层:AIGC的快速发展推动算力需求激增，算力存储网络成为投资的主赛道。随着AIGC技术的快速发展，特别是基于Transformer的大模型对算力需求急剧增加，全球互联网巨头纷纷加大对AIGC基础设施的投资，以推动创新和保持竞争优势。GPU系统、HBM存储和高性能网络基础设施在AIGC计算中发挥着关键作用，满足了对高速并行计算的需求，成为硬件基础设施投资的主赛道。
■模型层：算法进步、性能成本优化与商业模式多元化的融合。AIGC技术的进步得益于生成算法、预训练模型和多模态技术的创新。在大语言模型的竞争中，性能和成本是两个核心要素，性能的提升和成本的降低使得AIGC的应用更加广泛。
■应用层：技术创新应用推动市场发展和行业变革。AIGC技术正推动ToC和ToB领域的创新与多元化应用，覆盖Chatbot、社交、游戏和内容创作等多个场景，并在企业层面提供提高效率、降低成本的解决方案。
三、AIGC 展现出巨大的商业潜力，将成为全球经济增长的重要推动力。
根据 IDC 的研究，到 2030 年，与商业相关的 AI 解决方案每投入 1 美元，预计将为全球经济带来 4.60 美元的直接和间接经济效应。预计到 2030 年，企业在采用 AI、将 AI 融入现有业务运营，以及向企业和消费者提供 AI 产品和服务的支出，将推动全球经济增长 4.9 万亿美元，累计产生的经济影响达到 19.9 万亿美元，占全球 GDP 的 3.5%。彭博情报预测，随着 ChatGPT 等 AIGC 应用的快速增长，AIGC 市场有望从 2022 年的 370 亿美元增长至 2032 年的 1.36 万亿美元，年均复合增长率达到 43%。
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