市场定义：
AIGC，指利用自然语言处理技术（NLP）、深度神经网络技术（DNN）等人工智能技术，基于与人类交互所确定的主题，由AI算法模型完全自主、自动生成内容，从而帮助传媒、电商、影视、娱乐等行业进行文本、图像、音视频、代码、策略等多模态内容的单一或跨模态生成，以提升内容生产效率与多样性。
终端用户：
金融、传媒、元宇宙等行业组织的产研与业务部门、政府部门
甲方核心需求：
AIGC最核心的能力，就是内容生成。经过训练的AI算法模型，能够超越人类创意、效率，相对高质量地规模化生成海量数字化内容。一方面，AIGC可降低海量数字内容的生成成本，将人类从简单且重复、基础性工作中解放出来，聚焦更具创造性的方面；一方面，在人类进行内容创作的过程中，AIGC能够快速生成大量相关内容，帮助人类扩充、寻找创作灵感，或者基于所提供的信息，夯实创作基础。
比如，在传媒领域，部分新闻内容的自动抓取与生成、标题或摘要的自动化生成；在营销领域更具智能的客服机器人，能够更温和、人性化的回答客户常见问题甚至跳跃性问题及非常规问题；在元宇宙领域，可基于智能算法和知识图谱，让数字人更加智能地与人类进行交互。
作为人工智能应用的重大突破，AIGC正在改变甚至颠覆数字内容的生产与消费方式，在Web 3的大背景下，有望成为继PGC、UGC之后的主要内容创作来源。但国内的AIGC整体上还处于相对早期的阶段，不同细分领域的技术及应用落地进度不尽相同。如何基于预训练大模型形成面向不同行业的、可落地的产品及解决方案，是当前AIGC领域发展的关键。具体如下：
- 在大模型能力方面，企业需要经过调优的垂直化行业大模型，以很好地支撑上层垂直化应用。 GPT-3、BERT、Florence、DALL·E 2等通用预训练大模型虽然拥有巨量参数，并拥有良好的泛化能力，但在面对不同行业、领域的具体应用场景时，由于缺乏具体行业的行业语料集，并且未面向特定行业的应用场景对模型做进一步调优，因此，其模型对特定行业应用场景的性能指标很可能并不理想。因此，经过行业化调优和行业语料训练的大模型，才能更好地支撑甲方的具体上层应用。
- 在落地应用方面，企业需要端到端的AI落地应用服务，确保大模型能够在具体业务场景下，可产生符合预期的实际应用价值，提高组织在特定场景中的生产效能。 一方面，AI六十余年的发展历程已经证明，从模型到高质量的生产与实践，AI工程化能力非常重要。但大多数企业往往并不具备从需求的原点出发，到模型的设计、数据标注与模型训练、模型部署及迭代优化的AI闭环落地能力，无法确保大模型真正贴合自身应用场景，实现价值落地；另一方面，很多企业同样也不具备基于大模型进行上层应用开发的能力，预训练大模型虽已经过设计和训练，但由于还需要行业化的二次优化与训练，并且需要结合应用场景进行实际业务应用开发，因此仍旧对企业的AI闭环能力提出了一定要求。
除此之外，甲方还有以下期望需求：
针对甲方的期望需求，厂商还应具备以下可选能力：
入选标准说明：
1. 符合AIGC市场定义的厂商能力要求；
2. 近一年在AIGC市场中付费客户数5家以上；
3. 近一年该市场相关营业收入规模在100万元以上。
- 在底层能力方面，企业需要生成算法、预训练大模型的迭代更新，以提供更优的底层算法支撑。 预训练模型是人工智能科技巨头在GAN、Transformer、Diffusion、CLIP等基础生成算法的基础上，进行融合、扩展、训练而来的，新一代的基础生成算法在模型架构、精准度方面往往表现更优，例如Diffusion替代GAN成为图像生成领域的主流算法。预训练模型的迭代与突破，在参数量、算力要求、模型效果方面可能会取得更优的综合效能，例如Open AI GPT模型1.0-3.5的持续迭代，抑或是LLaMA以更小体量取得了可能比GPT3更好的模型表现。基础生成算法、预训练大模型的迭代，虽然可能会引发算法效果的质变，但因为需要庞大的人才队伍、巨量资金支持以及长时间积累，往往是只有国内外科技巨头能够覆盖。
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厂商能力要求：文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-495250.html
厂商需同时具备以下能力，以帮助各行业组织实现具体场景的应用落地：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-495250.html
- 厂商具备基于开源预训练模型，结合行业语料及NLP等技术针对性优化出具有优秀可控性的特定领域大模型的能力。 一方面，厂商需要能利用行业know how，结合自身在AI领域的技术积累，微调通用预训练大模型。另一方面，能够充分利用自身在特定行业的数据和语料积累，在微调后的大模型基础上，结合行业化、场景化数据进行进一步训练，以提升大模型针对特定行业及应用场景的模型表现，生成符合一定要求和标准的内容，训练出真正适合特定行业及应用场景的专业大模型。
- 厂商需要具备出色的AI工程化能力及行业服务经验，能够AI落地全链路服务，灵活适配用户需求。 厂商需要丰富的行业经验，能够进行场景抽象和数据准备，在此基础上进行算法设计、模型训练、模型评估与调优、模型部署的全链路能力，并且需要在模型部署上线后，根据行业应用场景的实践，不断进行模型优化，确保模型结果可控，从而让AI大模型的“生成能力”不断接近应用要求，产生真正的业务价值。
- 厂商需要有基础生成算法、预训练大模型的迭代和突破能力，能够为中层的大模型行业化、上层的行业应用提供支撑。 厂商需要在自身的技术积累的基础上，对现有Transformer、CLIP等基础生成算法以及GPT、BERT、Florence、DALL·E 2等各模态预训练大模型进行深入拆解与思考，提出新的改进思路和方向并进行验证、训练，或者更适合某种语言类型的大模型，以便在模型效果上进行持续突破，进而给行业模型、上层应用提供更多更好的选择，帮助改进模型的应用价值与效果。
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