2023年初，ChatGPT的爆火讓人工智能以新的形態再度進入廣泛大眾視野。此后，百度發布首個大語言模型“文心一言”、阿里巴巴加碼以“通義千問”為基礎的產品布局，藍色光標宣布全面用AI代替外包，短短數月，國內AIGC賽道風云不斷。
乘著東風，不少企業利用生成式AI極大降低了內容生產成本，提高了輸出效率，在降本增效的當下為企業實現了快速賦能。除此之外，利用AIGC生成的虛擬數字人、虛擬客服也在應用于電商、互聯網等多種領域。據了解，在ICT、媒體、金融、零售貿易等行業，AIGC的應用率均值已經高達88%。
那么面對紛繁復雜的現狀和AIGC的爆發式增長，企業應當如何挖掘AIGC的奧秘，有效應用于經營管理，為實現高質量、可持續發展插上翅膀？站在當下的時間點上，我們認為有必要對AIGC的快速發展做一個總結和討論，以應對即將到來的新機遇。
7月7日，TopMarketing 舉辦《AIGC風起，如何把握破局關鍵》專題直播，有米云VP、品牌市場負責人刁龍受邀分享，與百度商業研發總監兼商業AIGC負責人劉林、筷子科技創始人陳萬鋒圍繞“AIGC”展開了專題互動。
嘉賓主題分享
以下為本次直播采訪精彩片段實錄：
Q：首先第一個問題想問一下三位，目前國內AIGC處于怎樣的產業生態或市場環境？它滿足了哪些需要？又能夠激發哪些新需求？
劉林：從產業現狀來看，據不完全統計，國內已經發布的大模型超過80個，可以說我們真正進入了“百模大戰”的新時代。所以站在當下的時間點去預估前景，AIGC未來十年會迎來一個高速蓬勃的發展期。一些媒體也在預測，2023年AIGC的整體市場規模可達170億元，2023-2025年是我國AIGC市場規模增長的第一階段，預估增長率在25%左右，到2025年市場規模能夠達到約260億元人民幣。屆時整個行業的生態完善到應用層蓬勃發展，會促進整個產業快速增長，復合增長率預計超過70%，所以AIGC的前景可以說是非常巨大的。
目前來看，AIGC大多數應用于企業服務，為客戶提效賦能。像百度的文心一言以及正在內測的多種內容生產工具，都是AIGC應用的例證，它們作為營銷新場景下對創作者生產力工具的變革，不斷作用于營銷側鏈路提效和范式革新。在未來，AIGC還會向越來越多的領域滲透，并利用大模型與數字經濟、實體經濟進行深度融合，如應用于城市發展、金融科技，從而真正地服務于社會。
陳萬鋒：是的，我最近在與大家交流的過程中也在想，AIGC可能在短期內會被高估，但長期來看是被低估的，也就是說它的影響一定會越來越大。我發現目前很多品牌創始人還不愿意深入了解AIGC，但我們需要意識到一點：做品牌就是內容，當AIGC發展壯大以后，首當其沖的其實就是內容營銷。所以作為技術公司，我們目前也在研究如何從內部提效，包括運用Copilot的工具去做代碼協同。
另外從產業來看，相對于底層模型公司，我們主要致力于與用戶走在一起，擁抱新場景，去利用AI以提升十倍、百倍的速度實現最終的價值。那么對于應用層公司來說，未來應用的交互甚至是工作方式都可能會發生改變，我們覺得最重要的就是與用戶、客戶場景站在一起，不斷改善工作流，去匹配當下的用戶習慣。
刁龍：我認為AI的發展其實近似物理學的發展，起初垂直分散于各個領域，發展到現在因為有了關鍵性的節點——LLM大模型和多模態的出現，由此顛覆所有垂直領域，成為一種基礎，而AIGC就是在這基礎上的應用。
目前來看AIGC對于商業組織的用處，我認為更多的還是降本增效。無論是營銷部門的創意生產、電商部門的直播數字人，或是CRM部門的智能客服，他們的訴求點其實都是降本增效。基于這個訴求，衍生了對各個垂類的應用工具的需要，進而傳導到對大語言模型公司的巨大需求。資本涌入的商業化路徑的前期一定是狂熱的，接下來它會逐漸走向冷靜，但需求不會改變，因為降本增效是永恒的命題。
Q：目前部分行業巨頭已經相繼推出大模型等工具，AIGC發展如火如荼，在這一充滿機遇的賽道上，企業應當如何把握機會，用好這些工具？
劉林：這點我認為很重要，因為很多品牌主對于當前的AIGC技術還處于觀望的初期狀態。
第一我認為企業要對現有的技術具有一定的了解，有助于他們更好地理解如何利用新技術改變原有的生產模式和營銷生態，并將他們運用于自己的業務當中；
第二是要明確自身的業務需求和目標。想清楚企業希望通過AIGC實現什么，是提升市場營銷效率、改進產品的設計，還是優化運營效率。
第三是要選擇一個可信賴有能力的平臺。保證平臺對企業所在的行業和市場有深入的理解，才能夠為其提供針對性的洞見和建議。
Q：在6月20日推出AIGC營銷創意平臺“擎舵”，在其面向市場半個月后，能否談談您的感想？
劉林：擎舵平臺發布半個月后，我們走訪了全國代理商客戶并溝通了一些核心代理商，發現大家對平臺的關注度和認可度是很高的。
一方面從效率上來講，市場對成本管控比較關注，而擎舵對生產效率和成本控制能夠帶來非常大的提升；另一方面在效果上，通過我們的后臺監控也能夠直接看到利用擎舵帶來的顯著的點擊轉化。
擎舵最大的好處就是能夠直白地為客戶呈現AIGC與業務的結合形式，包括文案、海報、視頻怎么去生成，這也是在現階段快速提升客戶對AIGC技術、產品認知水平的方式。
Q：下面一個問題給到筷子科技陳總。您認為AIGC對營銷行業的影響波及會有多大？它會產生哪些方面的影響？其最核心的價值或發力點在于什么？
陳萬鋒：我認為最終的影響應當是全方位的?？梢哉f未來從品牌0到1初創、到產品尋找賣點、到包裝設計、內容生成和投放，全鏈路都會涉及AIGC的輔助。AIGC在其中的作用在于提效和提質。
另外我們發現很多人會預先假設AI或自動化生成的內容會拉低質量，但我認為只要人能夠與機器更好協同，其實是可以做出更加優質的東西。過去很長一段時間，品牌在做內容的時候，一線團隊有時就像機器，在做很多缺乏思考的重復性勞動。這是因為大量內容的內卷，占據了他們專注于思考策略的時間。現在有了AI介入，它能夠幫助我們做更多執行，為人留出了更多思考的機會，反而會促進內容質量的提高。
至于核心發力點，我認為在目前這個階段，還是需要企業相關人員積極融入AIGC到現有的項目中，多去嘗試和摸索，把它變成一個助手類的工具，基于此進行不斷迭代。
Q：預想在未來如果人們過于依賴AIGC，對于自己的思考和AIGC給出的答案，我們該如何更好地抉擇？
陳萬鋒：我認為這是一件好事。它其實就和不同的人聚在一起進行頭腦風暴一樣，只會影響但不會決定我們最終的營銷決策。我覺得這中間或許可以加入一些PK或測試機制，可能AI運算時涉及的數據量更大，它可以把我們帶出封閉的“盒子”，但品牌最終還是需要明確自己想要的是什么，不要被它帶偏了。
Q：AIGC風起后，市場上相關文生文、文生圖等應用如雨后春筍涌現。在大模型領域已經有諸如GPT-4、GPT-5這樣的出彩者，您認為未來在應用層面有可能出現以生成式AI為核心的領軍企業嗎？這樣的企業需要具備哪些特質？
陳萬鋒：未來應用場景會百花齊放，那么垂直賽道里是一定會涌現出一批領先者。我認為這樣的企業需要具備三個特質：第一是明晰應用場景，并打磨出優質的產品，為客戶提供實際價值；第二，無論模型層還是應用層都具有一個很重要的共性——數據集。其實應用層本身就是最好的提煉集，通過收集垂直賽道的數據集，可以在未來和大模型公司或開源模型合作，做更進一步的學習；第三就是要不斷地迭代，推陳出新。
Q：“利他”是一切“未來生意”的價值基礎和價值歸屬。“利他主義”是有米云的企業發展價值觀，能否談談對“AI中的利他主義”的認識與見解？
刁龍：利他協作本身就是現存組織中的必要條件。我們可以看到行業數字化以來，相互依存共同發展的趨勢愈發明顯，僅從電商與營銷廣告的結合來說，我們作為營銷大數據平臺和新電商商家、品牌、MCN機構、DP、Martech等各方聯系都越來越緊密。所以一個商業組織在這種環境下，沒有利他精神是很難做下去的。
那在AI領域也是一樣，AI能夠幫助人實現生產力的提升，同時這種協作也會對人提出更高的要求。在AI的助力下，人需要發揮自己與生俱來的靈感判斷、同理心等要素，并逐步強化，從而與機器實現和諧共生。在這種相互依賴之下，人與機器的生產關系也隨之發生變化。
而在人與組織之間，未來也并不需要衡量我幫你做了什么具有實際意義的事情，因為很多具體執行的環節都可以被AI替代。
最后人與人之間，由于很多事實層面的利他能夠利用AI來解決，所以未來更多是要基于人類最底層的認知、判斷、觀點去“利他”，也就是在你們的文化交流中注入越來越多知識型的內容。
Q：了解到有米云同步面向海外客群推出了跨境電商廣告情報平臺和選品工具，在出海過程中是否觀察到海外AIGC有什么不同玩法？如何打造本土企業的獨特創新優勢？
刁龍：因為海外AIGC發展得相對更早，所以他們關注的問題已經不僅僅局限于商業層面，而是擴展到了安全倫理和道德方面，這個可以在之后重點聊一聊。
至于如何打造本土企業的創新優勢，我認為中國企業的商業利用空間其實是很大的。一方面現有的品牌客戶或商家一個月需要生產上千條短視頻，AI能夠實現批量化生產，節省更多人力成本。另外針對中國出海企業難以招到合適的外國主播這一痛點，也可以通過數字人來解決，或許它們能夠做得更具感染力。另一方面中國內容電商市場與海外相比其實是非常領先的，中國企業要充分利用內容電商的廣闊市場，實現對海外的降維打擊。
所以總的來看，不論是本土企業，還是做跨境電商的品牌，最重要的就是要在龐大的市場需求中，找到明確的需求場景進行細分定位，并把這樣一個場景做到極致，才能夠更好地發揮自身優勢。
Q：下面一個問題面向三位嘉賓。國內AIGC版權問題并未實現明確規范，如何應對AIGC帶來的安全、倫理方面的挑戰？
劉林：在版權這方面，各國之間其實存在不同的看法和意見。我們目前要做的就是關注各方的使用情況，盡量規避可能的風險；另外及時關注法律法規的公布，以便及時調整。
陳萬鋒：這是一個大的話題，我覺得聚焦在場景上主要關注以下幾個方面：
一是數據集。過去的大數據模型，在應用過程中的數據往往來源于學習時輸入的數據；但AI模型在學習完后，與原本的數據集其實已經基本脫鉤了。所以在這種情況下我們需要考慮放什么樣的預訓練數據進去，對這些內容要進行確認。
二是產出版權。目前在美國也有一些看法認為，以后AI版權可能無法受到相應保護。因為AI產出的東西并不能為人署名，而版權又需要署名。所以我們會認為當日后AIGC應用于商業化需要分賬時，可以通過某種方式將利益給到原有數據集的原創方。如果這個能夠解決，也許版權的形態會隨之發生改變。
刁龍：剛才兩位嘉賓提到了版權問題，我想補充一下關于安全的問題。
對于AI如何調教，目前的討論其實很多，整體分為兩個觀點。第一是從外部專門訓練出一個AI來監管GPT-4；另外也有觀點表示，試圖從理解AI運作過程的本身去解決。例如OpenAI就自身建立了一個AI去監督GPT-4，在監督的過程中，可能就能夠發現相關的安全隱患，并提出建議停止GPT-5的開發，更專注于解決目前的安全問題。
我認為AI最終還是要符合人的價值觀，我們需要持續關注“AI到底要往哪里去”這一命題。
Q：據各位觀察，在AIGC興起后，行業格局會發生怎樣的變化？如何看待AIGC未來的商業化發展趨勢？
劉林：
第一是交互方式的巨大變化，會影響用戶需求表達的豐富性和完整性，從而使得營銷經營的路徑發生變化。
第二是對商業系統的沖擊。原有的商業系統呈漏斗形狀，未來可能會向扁平化發展，那么對于內容的生產和服務資源的整合，端到端的服務分發也會發生非常大的變化。這樣反過來也可以讓企業進一步地拓展資源和服務的邊界，提升線上服務的效率。
陳萬鋒：剛才劉總有講到“百模大戰”的現狀，其實很多企業現在的想法就是怕落下。雖然說AIGC能夠給大家的生活帶來更多便利，但站在行業格局來看，有多少家能夠快速有效地利用AI賦能企業運營，真正步入AIGC時代？那么趕不上的就很有可能會落后甚至消失。反過來對傳統企業來說，也許當他們在今天去使用AI，很可能成長得會比專業技術公司還要快，這是很有趣的一點。
刁龍：如果是純做AI的公司，競爭格局一定會越來越激烈，因為有大量的創業公司和大廠其實都在入局。另一方面中國的AI產品服務價格可能相較于海外更低，而硬件成本又太高，所以在這一領域大廠擁有絕對優勢，未來很有可能會形成贏家通吃的局面。
如果是深入到AIGC垂直領域的公司，我認為會有很大發展。像很多原來因為成本高，難以通過人力實現的地方可以用AI來解決，那么就會為初創的新公司提供發展機遇。
我認為AI的發展其實就類似于歷史上語言的誕生，我們會沿著這條路越走越遠，AI也會逐漸普及，并逐漸運用于各種商業領域。
