人類對信息獲取的癡迷可以追溯到早期人類為了生存和繁衍所形成的適應(yīng)性特征。信息獲取在進(jìn)化中發(fā)揮了重要作用，有助于提高生存和繁衍的機(jī)會。早期人類面臨各種風(fēng)險和挑戰(zhàn)，需要不斷地獲取和分析信息來判斷環(huán)境的安全性、資源的可用性以及潛在的威脅。那些能夠更快、更準(zhǔn)確地獲取和解釋信息的個體，更有可能在競爭中生存下來，將自己的基因傳遞給下一代。

所以從進(jìn)化的角度來看，人類對信息的獲取癡迷可以被視為一種適應(yīng)性特征，它有助于提高生存和繁衍的機(jī)會，促進(jìn)社會合作和學(xué)習(xí)，以及支持個體在競爭激烈的環(huán)境中脫穎而出。所以這就是人們?yōu)槭裁磿撩杂谛侣劇⒁曨l、朋友圈的本質(zhì)原因。

那么，這個和AIGC有什么關(guān)系呢？因為人們對內(nèi)容的獲取可以理解為一個剛需，從商業(yè)的角度來看，內(nèi)容的生產(chǎn)就是一個巨大的市場。

AIGC

AIGC 全稱為 Artificial Inteligence Generated Content（人工智能生產(chǎn)的內(nèi)容），是指 AI 通過海量現(xiàn)存數(shù)據(jù)（如文本、音頻或圖像）創(chuàng)建新內(nèi)容的技術(shù)。簡單來講，AIGC可以理解為一類工具，這些工具大大提高了內(nèi)容創(chuàng)作的效率，降低了創(chuàng)作門檻。就像交通工具，由于科學(xué)的進(jìn)步和發(fā)展，普通人也可以做到日行千里。

AIGC的發(fā)展

要了解AIGC，就要了解GC(Generated Content) 內(nèi)容生產(chǎn)的發(fā)展歷程。內(nèi)容創(chuàng)作的演變，有著這么幾個過程PGC-->UGC--->AIGC 。

PGC：PGC（Professional Generated Content）是指專業(yè)生成內(nèi)容，是由專業(yè)的內(nèi)容創(chuàng)作者或團(tuán)隊進(jìn)行創(chuàng)作、編輯和發(fā)布的內(nèi)容，如報紙、雜志、電視和電影等，具體點對應(yīng)CCTV、新華社等官媒，或是IT之家、36氪等垂直專業(yè)媒體。

UGC：UGC（User Generated Content） 是指普通用戶（非新聞媒體專業(yè)）生成內(nèi)容，UGC 的應(yīng)用場景包括社交網(wǎng)絡(luò)、在線論壇、博客、知識共享平臺等。具體對應(yīng)B站、小紅書、抖音、百度貼吧、朋友圈、個人公眾號、個人頭條號等。

AIGC：AIGC（Artificial Intelligence Generated Content） 是指人工智能生成內(nèi)容。AI 通過海量現(xiàn)存數(shù)據(jù)（如文本、音頻或圖像）進(jìn)行訓(xùn)練，在訓(xùn)練過程中，模型通過分析這些數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)語言的結(jié)構(gòu)、語法、詞匯以及不同上下文中的關(guān)聯(lián)。AIGC基于深度學(xué)習(xí)的語言模型，如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）或Transformer等。這些模型能夠捕捉語言中的復(fù)雜模式和關(guān)系，使其能夠理解和生成自然語言文本。它會根據(jù)已經(jīng)學(xué)到的語言規(guī)則、詞匯和上下文信息，以及輸入的指導(dǎo)，生成新的文本內(nèi)容。生成過程可能涉及選擇合適的詞匯、構(gòu)建語法正確的句子，甚至進(jìn)行創(chuàng)造性的組合，以滿足特定的內(nèi)容創(chuàng)作目標(biāo)。

目前誰在為AIGC付費

科技是第一生產(chǎn)力，科學(xué)的進(jìn)步發(fā)展提升了生成效率，提高了生產(chǎn)力。AIGC提升了內(nèi)容產(chǎn)生的效率，但是只有效率不一定能夠產(chǎn)生商業(yè)價值，還要真正的滿足人們實實在在的需求。

年初引爆全球的ChatGPT，通過免費注冊使用的ChatGPT為用戶上了一堂生成式AI的通識課程，直接刷新了全球?qū)IGC的認(rèn)知。隨后，當(dāng)用戶習(xí)慣（通過對話，就能使用一個“百科全書”機(jī)器人）養(yǎng)成之后，ChatGPT順勢推出收費的Plus版，用更為流暢（免費的需要排隊或者網(wǎng)絡(luò)異常）的服務(wù)吸引用戶的付費熱情。

我覺得ChatGPT對AIGC產(chǎn)品商業(yè)化是有一定的推動作用。以下是一些AIGC產(chǎn)品的收費情況(數(shù)據(jù)來源：剁椒TMT)：

但是免費嘗鮮的噱頭獲客，完成初期的用戶積累，然后進(jìn)行收費的模式貌似也是不是那么有效了。隨著大家對AI工具的使用，AIGC融入到工作流的過程，同樣也是一個對AI祛魅的過程。大家逐漸認(rèn)識到AI其實也是一個非常正常的工具。

AIGC未來的思考

C端用戶熱情都是短暫的，就像前段時間爆火的AI產(chǎn)品妙鴨相機(jī)的說產(chǎn)品負(fù)責(zé)說：“在AIGC時代，如果不能在第一天就向用戶收費，那么就永遠(yuǎn)都不可能收到用戶的錢。” 

就像之前流行過的AI頭像、AI對話機(jī)器人，都是玩幾天過過癮，新鮮感過了之后就很少再用了。C端的情況是批量涌入，快速退潮。

與消費級互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品相比，AIGC產(chǎn)品的經(jīng)濟(jì)成本并非邊際遞減，而是指數(shù)級上升。Midjourney 的創(chuàng)始人大衛(wèi)·霍爾茲 (David Holz)表示，大規(guī)模商業(yè)擴(kuò)展是未來發(fā)展的一個重要難題問題，這并不是用戶量擴(kuò)展的問題，而是算力支持的問題。目前Midjourney 只有數(shù)十萬用戶，已經(jīng)需要極高的算力來支持。如果用戶量達(dá)到 1000 萬人，那么世界上沒有足夠的算力來支持。Open AI的 CEO 山姆奧特曼也指出，調(diào)用運行 ChatGPT進(jìn)行聊天對話，每次回答的成本約為幾美分，因此未來將不得不因為計算成本問題暫停現(xiàn)在的免費模式。

此前有專家估計，GPT-3使用了上萬塊英偉達(dá)v100GPU,總成本高達(dá)2760萬美元，個人如果要訓(xùn)練出一個PaLM也要花費900-1700萬美元。以下是國外主要的AIGC預(yù)訓(xùn)練模型一覽表：

數(shù)據(jù)來源：《AIGC趨勢發(fā)展報告2023》

未來，能為AIGC付費的估計也是專業(yè)用戶或者B端用戶。

專業(yè)用戶有AI使用需求，但只為最好的軟件付費，比如軟件訂閱費用ChatGPT Plus 現(xiàn)有的盈利方式之一：每月向用戶收取 20 美元費用。

B端用戶，客戶本身已經(jīng)有自己的商業(yè)模式進(jìn)行變現(xiàn)，但是需要AI進(jìn)行加持賦能。比如：MaaS（Model as Service），適用于底層大模型和中間層進(jìn)行變現(xiàn)，按照數(shù)據(jù)請求量和實際計算量計算。還有就是本地定制化開發(fā)，愿意為進(jìn)行本地模型的訓(xùn)練費用買單。

最后

未來，人工智能生成的內(nèi)容（AIGC）領(lǐng)域?qū)⒂瓉砹钊思拥陌l(fā)展。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，我們可以期待著AIGC在多個領(lǐng)域帶來深遠(yuǎn)的機(jī)遇與變革。但是，隨著這些機(jī)遇的到來，我們也必須認(rèn)真應(yīng)對一系列挑戰(zhàn)，如確保內(nèi)容的真實性、解決倫理問題以及維護(hù)創(chuàng)作者的權(quán)益。總之，AIGC的未來發(fā)展將在不同領(lǐng)域引發(fā)巨大變革，為我們的生活帶來前所未有的便利和創(chuàng)新，未來的人們可能直接或者間接為它付費。