AI绘画，成为了AIGC出圈的第一个落地产品。

01、AI绘画爆火

幕后开发公司成新晋AI独角兽

从9月份一幅名为《太空歌剧院》的AI绘画作品获得了一场艺术比赛的金奖，到AI绘画小程序的爆火，AI绘画完成了从出圈到社交裂变的过程。

AI绘图工具Midjourney创作的《太空歌剧院》

根据“意间AI绘画”公布的数据，其小程序平台自2022年9月30日上线到2022年11月12日，用户由0增长到了117万人，其中，11月11日单日用户增加65.7万人。

意间AI绘画是由上海亘聪信息科技有限公司发布的一款AI绘画创作平台，团队来自英伟达、阿里巴巴等企业，专注于模型研究、算力优化等人工智能方向。

在AI绘画小程序中，用户只要输入关键词或是上传一张图片，不到一分钟时间，便可以生成一张绘画图片。

随着小程序的爆火，短视频平台抖音也迅速上线了AI绘画特效，用户上传照片或点击屏幕，只需几秒钟时间便可以生成二次元动漫风格的图片。

抖音平台数据显示，截至12月6日，该特效已经超2428.4万人使用，并迅速飙升至特效潮流榜TOP1。

图/抖音平台

其实早在2022年年初，AI绘画便在社交平台上引起过小范围的狂欢，但由于成本较高，推广范围也因此受到了限制。直到海外公司StableDiffusion开源后，行业获得了关键性技术的突破，许多基于StableDiffusion模型的应用纷纷入局。

目前，市场上的主流AI绘画模型包括：Google的DiscoDiffusion，OpenAI的DALL-E2，Meta的Make-A-Scene，以及StabilityAI的StableDiffusion。

其中，Diffusion为去噪扩散模型，可以说是当前最前沿的技术。其工作原理是获取图像数据，并对图像逐步施加噪点，直至图像被破坏变成完全的噪点，然后再逆向学习从全噪点还原为原始图像的过程。从AI的角度来看，它看到的先是一幅布满噪点的画面，再将画面一点点变清晰，最后成为一副画作。

值得注意的是，StableDiffusion为开源代码，而OpenAI和Google目前暂没有开放自己的人工智能模型。

公开资料显示，StableDiffusion开源模型背后是一家成立时间仅有两年多的初创公司——StabilityAI。其首席执行官EmadMostaque毕业于牛津大学，获数学和计算机科学硕士学位，此前曾在多家对冲基金担任分析师。

今年10月份，StabilityAI宣布获得1.01亿美元融资，领投公司为以支持开源著称的Coatue、Lightspeed以及O'ShaughnessyVentures。市场估算，此轮融资后，StabilityAI的估值已达10亿美元，成为新晋独角兽。

StabilityAI表示，所筹资金将用于开发图像、语言、视频、音频和3D等多模态开源模型。此外，这笔资金还将用于吸纳更多的人才，预计明年公司员工将从100人增加到约300人。

浙商证券认为，AI绘画是AIGC重要的应用分支。近两年包含扩散模型在内的关键技术取得突破，技术可用性显著提高，技术转化为生产力的契机产生。随着StableDiffusion等应用破圈，用户接受度和参与度持续提高，适用行业不断拓展，未来B端、AI绘画+3D的商业化潜力值得期待。

02、元年开启

产业链仍有诸多待开发蓝海领域

所谓AIGC(AIGeneratedContent)，即基于人工智能技术自动生成内容的新型生产范式。其技术主要涉及两个方面：自然语言处理NLP和AIGC生成算法。其中，自然语言处理是实现人与计算机之间如何通过自然语言进行交互的手段。

总的来说，“AI+新型内容生成方式”，是AIGC的两大核心关键词。

从互联网内容生产方式的发展历程来看，大致经历了PGC(专家生成内容)——UGC(用户生成内容)——AIGC(AI生产内容)三大阶段。AIGC作为全新的内容生成方式，在创意、表现力、创作速度、迭代、传播等方面都具有显著的技术优势。

最初，AIGC可生成的内容形式以文字为主，经过2022年指数级的发展增速，目前，除了AI绘图，AIGC技术可生成的内容形式已经拓展到了包括文宇、图像、视频、语音、代码、机器人动作等多种内容形式。

2022年也因此被称为“AIGC元年”。红杉资本9月份发布的一篇文章提到，生成式AI，让机器开始大规模涉足知识类和创造性工作，这涉及数十亿人的工作，未来预计能够产生数万亿美元的经济价值。

而AI绘画作为AIGC第一个破圈的落地应用，有望达到五六百亿规模。国泰君安分析师预测，未来五年，或将有10%-30%的图片内容由AI参与生成，相应将有600亿以上的市场规模。

根据中关村数据产业联盟此前发布的《中国AI数字商业展望2021-2025》报告预计，至2025年，中国AI数字商业核心支柱产业链规模将达到1853亿元，未来五年的复合增长率约为57.7%。

就AIGC而言，其产业链涉及到硬件、NLP、算法算力、应用、数据提供与处理等多个环节，而当前的产业布局基本集中在算法和应用开发环节，这也意味着在AIGC产业链上下游还有诸多可开发的蓝海领域。

03、商业化尚需时日

不过，随着AIGC的爆火，争议也随之而来。

总体来看，劳动力替代、版权争议、技术缺陷、政策监管，是AIGC目前面临的主要问题。

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