深度解析对比中国和硅谷的AIGC赛道

文 |Jenny Xiao (肖文泉)、Jay Zhao

图片来源：由无界版图AI工具生成

去年12月，ChatGPT火爆出圈，资本和科技界迅速开始讨论AIGC技术的潜力和前景。而中国和硅谷很快成为了这场讨论的中心。

AIGC在硅谷持续升温，众多顶级VC纷纷发布相关行研。2022年9月，红杉资本发布了一篇叫做《生成式AI：一个创造性的新世界》的文章，指出AIGC应用将在未来几年大量落地，AI生成的文字、图片、视频将逐渐走入人们的生活。

今年春节刚过，腾讯研究院又推出《AIGC发展趋势报告2023：迎接人工智能的下一个时代》，预测未来五年10%-30%的互联网图像将由AI生成，AIGC市场到2030年可能达到1100亿美元的规模。

不少业内人士认为中国的AIGC产业处于发展的初期，底层技术和应用层面和国外还有较大的差距。虽然国内众多厂商开始布局AIGC，但是目前的商业模式还不成熟。技术层面的不足也限制了应用端的发展。

但事实上，中国是美国市场之外唯一一个拥有完整的AIGC产业链的国家。中国的AIGC产业很可能发展出和硅谷完全不一样的生态系统。

今天，我们就带大家来深入解析对比中国和硅谷的AIGC赛道，看看国内的AIGC行业和国外到底有什么区别，未来又会有什么样的发展趋势。

中国的AIGC底层技术

当全世界把目光放到了ChatGPT上时，中国的AIGC模型也正在飞速发展。

从AIGC模型数量上来看，全世界前十的AIGC模型研发者中，中国机构占了四个。其中有学院派的BAAI智源研究院和清华大学，也有产业界的百度和阿里巴巴研究院。顶级的西方AI机构谷歌、Meta还有OpenAI当然也榜上有名。值得一提的是，除了英美之外，虽然以色列有AI21，加拿大有Cohere，只有中国有多家机构在研发AI模型。

中国企业近几年在自主研发上下的功夫也为AIGC产业打下了基础。比如，百度的飞桨PaddlePaddle和华为MindSpore开源框架。这些框架和国外常用框架（比如TensorFlow和PyTorch）的不兼容可能会限制国产框架的发展，但是例如Ivy这样的框架转换器或许能成为中西方AI框架的桥梁。

在社区层面，在2013年开发出来的Gitee成为了号称“中国GitHub”的开源技术社区。如今，很多大模型都在Gitee上开源，比如中科院的紫东太初大模型。Gitee社区也吸引到了超过800万开发者用户。可见Gitee社区和国产框架都成为了中国AIGC发展不可或缺的软件设施。

在硬件层面，国产的芯片也称为了训练AIGC模型的常见之选。在训练2000亿参数的超大盘古模型的过程中，来自华为的团队调用了超过2000块华为昇腾910芯片。而2600亿参数的百度ERNIE 3.0 Titan还有千亿参数紫东太初模型也是在华为昇腾系列的芯片上训练出来的。

AIGC模型十大开发机构

从预训练语言模型的参数量来看，很多中国的模型其实并不比西方逊色。但是站在用户体验的角度，ChatGPT确实要领先于中国的语言模型，还有西方其他公司的模型。中国的开发者总能够赶上西方的领头羊，但是这个技术追赶的过程却需要2-3年。比如，OpenAI在2020年6月推出GPT-3模型，中国的智源、华为、百度在差不多一年之后才研发出了体量与之相当的模型，又用了一段时间才让模型的技能和GPT-3相媲美。

预训练语言模型参考量

在一定程度上，中国的AIGC底层技术也受益于西方的开源运动。在StabilityAI发布Stable Diffusion模型之后不久，国内的IDEA研究院封神榜团队很快就训练出了名为“太乙”的中文版Stable Diffusion。与原版的Stable Diffusion不同，太乙Stable Diffusion可以更好地理解中文的语言文化环境。

图注

蓝海vs红海：中美AIGC的发展阶段

在之前的一篇文章里，我们分析过美国的AIGC产业，提到了希望很多AIGC垂直领域已经杀成了一片红海。比如，文案编辑和市场营销领域的文字生成类产品已经有数十家创业公司在做了。图像生成类的产品在Stable Diffusion和DALLE-2出现之后也迅速开始卷了起来。

然而，中国的AIGC产业大多还是一片蓝海。两张市场地图对比不难看出中国的AIGC公司要比西方少得多，有些领域甚至还没有出现很多初创公司。

中国的AIGC市场地图

西方的AIGC产业是不是比国内要拥挤很多？