中国当前AIGC情况并不乐观

AI一直是热门科技领域之一，而在2022年，事情发生了质变，AIGC也就是生成式AI技术开始火爆！传统的决策式AI已经不能满足人们对于创造力的需求，但生成式AI却可以帮助人类创造出更多惊艳的作品。连续发生了令人印象深刻的三件事：Al预测了几乎所有可能的蛋白质结构（约2亿个）， AI绘画惊艳打败专业画师夺得大奖头筹和ChatGPT的高情商聊天。这些事件预示着生成式AI正在成为新风口。

新型训练技术降低数据成本

以前人类训练AI大多是用大量格式化标注数据，靠人工一个个打标，成本高昂。如今，研发者们干脆开发新技术，让AI去学习互联网上已经存在的大量图像文本一一对应的数据。由于数据成本低了、数据量大了，并且由于数据非标准化，也让训练出的模型具有更泛化能力。这样训练出来的模型也叫“大模型“，能够根据文本提示从海量素材中缝合创作出天马行空的作品，比如火焰构成的元素猫，而不是在已有图片上进行简单模仿、修改。

生成式AI带来新挑战

虽然生成式AI技术发展很快，但也面临许多挑战。其中最主要的是硬件支持问题。大模型训练还需要依赖进口GPU显卡，但英伟达A100显卡以及未来更高级别的显卡已经禁售了。此外，国内替代GPU技术目前最领先的指标只能达到A100的一半左右，并且设计能力在持续迭代中。这就导致在硬件上无法给到AI企业满意的性能支持。权宜之计是国内大厂往往会选择强化大模型在某个产业上的落地，而不是追求琴棋书画样样全能。

中国当前AIGC情况并不乐观

中国当前AIGC情况并不乐观。除了硬件支持问题外，在人才和资金方面也存在问题。由于参数量和训练样本量跟此前的AI拉开了好几个量级，训练一次费用比造卫星还贵。这也是为什么电力转化为算力的效率那么关键的原因。而在中美内卷态势下，核心技术也只能等国产高制程代工厂的崛起了