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百万年薪职位,千亿美元赛道,AIGC大爆发我能怎么赚钱?

百万年薪职位,千亿美元赛道,AIGC大爆发我能怎么赚钱?

科技



  新智元报道  

编辑:Aeneas 好困
【新智元导读】AIGC火爆出圈,搅动了全球市场。有机构预测,2030年的市场规模将达到1100亿美元。而反应快的玩家,已经在布局这个赛道了。

整个2022年,AIGC火成了现象级的词汇。
到了今年,更是有人靠着AIGC拿到了百万年薪。
除此之外,小扎在自家平台上官宣,Meta将组建顶级AI团队,All in AIGC。
马斯克那边也传出消息,据说正忙着DeepMind挖一位叫Igor Babuschkin的大佬,成立AI实验室,开发ChatGPT的「替代品」。
大厂纷纷入局,AIGC实火。而它背后,是一个几年后千亿美元的市场。

万物皆可AIGC


去年,红杉资本就在研究报告中指出,到2030年,文本、代码、图像、视频、3D、游戏都可以通过AIGC生成,并且达到专业开发人员和设计师的水平。
到了今年,我们眼睁睁地见证了这一预测逐渐成真。比尔盖茨说,聊天机器人等AI新技术的出现,意义不亚于个人电脑和互联网的诞生。
美国银行认为,到2030年,AI利用数据的能力会使世界经济增长高达15.7万亿美元,而全球的人工智能市场到2026年可能达到9000亿美元。
根据商业咨询机构Acumen Research And Consulting预测,若考虑下一代互联网对内容需求的迅速提升,2030年AIGC市场规模将达到1100亿美元。

那么,AIGC的商业落地何以成为可能?

其实,靠的都是底层技术的突破。最开始,传统的AI绘画采用的是GAN,但结果输出效果不敢恭维。直到2021年,OpenAI团队开源了深度学习模型CLIP,以及7月出现的Diffusion,AI产生图片和文字的效果才有了大的飞跃。

2022年4月,OpenAI发布的DALL-E 2生成的人像和图片已经效果惊人,而到了8月,Stability AI发布的Stable Diffusion模型,更是取得了质的突破,AIGC的作品,已经完全可以媲美专业画师。

击败人类获得艺术大奖的AIGC作品《太空歌剧院》

而在AI生成视频方面,Meta、谷歌已经纷纷发布了模型。

去年9月,Meta发布了AI生成视频工具Make-A-Video,具有文字转视频、图片转视频、视频生成视频三大功能。

谷歌也紧随其后,发布了Imagen Video和Phenaki。其中Phenaki可以通过文字生成一段情节完整、连贯的视频。

B站up主「秋之雪华」发布的《夏末弥梦》,是全球首个由AI绘制、AI配音的动画,一经发布就震撼了广大网友。

来源:秋之雪华

AIGC商业化的潜力如此之大,但究竟有哪些落地场景呢?

从融资角度来看,目前AIGC有3个商业化的方向:

  • 第一个方向是通过AI生成文字,比如自动写邮件和文案。
  • 第二个方向是利用AI生成绘画,主要技术是结合多模态神经语言模型CLIP和图像扩散模型Diffusion,仅需提供一些关键字描述即可。
  • 第三个方向是AIGC的底层技术模型开发,Stable AI是这个方向的顶流之一。

而这些方向,都可以指向丰富的应用场景,其中非常有代表性的领域,就是游戏、电商、广告传媒。

游戏

开发游戏周期长、成本高,通常需要花费几年时间和上千万资金,好在AIGC可以极大提高游戏的开发效率。
具体来说,游戏中的剧本、人物、头像、道具、场景、配音、动作、特效、主程序未来都可以透过AIGC产生。

AIGC技术

在游戏中的应用

AI生成文字

剧情设计、游戏剧本、情节叙事

AI生成图像

人物、头像、道具设计

AI生成音频

人物配音、音效、音乐

AI生成影片

游戏动画、人物动作、特效

AI生成3D

人物3D模型、游戏场景

AI生成代码

地图编辑器、游戏代码

AIGC技术在游戏中的应用
AIGC的加入,让游戏开发者的所需的时间和成本大幅降低。根据竞核对一位开发者的采访,现在为一张图片生成概念图的时间,已经从3周下降到了1个小时,减少了120比1。
现在,他们只需要画出动画的轮廓,然后由成本较低的AI「画师」大军完成耗时的工作,为动画胶片上色、填充线条即可。
甚至,已经有游戏开发商开始让玩家通过AIGC自己创建头像。玩家只需要自己描述,就能生成头像的图片。
在关卡设计上,AIGC工具可以瞬间生成一个1920年艳舞时代的纽约的世界,或者是神秘的刀锋战士式的未来,或者是托尔金式的幻想世界。
根据AIGC在文字和图像方向的推进速度,以上应用在五到十年之内应该可以实现。
现在,已经有不少游戏大厂开始着手开发AI作画、NLP等大模型了;而中大型游戏厂商则积极接入已有大模型,为游戏生成流程打造专属的小模型。

电商

当前,随着数字技术的发展和应用、消费模式的转变和升级,沉浸式购物体验将逐渐成为电商领域发展的新方向。
AIGC正可用于商品三维模型、虚拟人主播乃至虚拟货场的构建,通过和AR、VR等新技术的结合,实现视听等多感官交互的沉浸式购物体验。
比如,基于商品在不同角度下拍摄的图像,利用视觉算法,就可以生成商品的三维模型和纹理,让客户可以在线上进行虚拟观看、试穿等行为。
根据电商平台数据显示,三维购物的转化率平均值约为70%,较行业平均水平提升了九倍左右。
广告传媒
另外,AIGC作为新型的内容生产方式,可以为媒体的内容生产全面赋能。
比如AI可以基于算法自动编写新闻,帮助媒体更快、更智能化地生产内容;AI还可以通过视频字幕生成、视频锦集、视频拆条、视频超分等智能化剪辑工具,帮助我们实现智能视频剪辑。
而在新闻播报中,已经出现了越来越多的AI合成主播,新华社、中央广播电视总台、人民日报社等媒都推出了「新小微」、「小C」等虚拟新闻主持人。

AI手语主播在与央视新闻主播朱广权进行互动
在传媒领域,AI绘画、AI合成视频、AI文字创作等工具,都将大大提高创意素材的生成效率。
可以看到,AIGC产业生态的加速,会带我们走向「模型即服务」的未来。
目前,AIGC的应用主要在三大层——基础层、中间层、应用层。
  • 基础层主要是由预训练模型的技术投入,主要代表为上游基础设施提供方如Open AI、Stability AI等;
  • 中间层是垂直化、场景化、个性化的模型和应用工具;
  • 应用层即面向C端的用户的文字、图片、音视频等内容生成服务等。

初创公司的三大挑战

可以说,AI绘画、AI聊天等AI服务能力强大的背后,离不开预训练大模型的支持。
然而,大模型就意味着更高计算资源以及高效的平台进行训练和推理。据报道,ChatGPT的训练使用了成百上千张GPU卡,单次训练成本450万美金,整体训练成本高达1200万美金。
甚至,对于那些想要入局的新玩家来说,更是有三个挑战不得不去面对:
  • 前期投入大
数据、算力、算法是驱动AIGC发展的三驾马车,要实现AIGC的发展,这三者缺一不可,但每一项的发展,都需要企业投入大量的资金,尤其是前期的硬件投资更是占企业投入资金的大多数。
  • 算力要求高
从AI生成图片到AI生成视频要用到大量数据训练模型,对算力要求呈指数级的提升,同时也需要快速高效的方式来处理数据集。
  • 缺乏成熟的算法模型
市场上模型过多,缺乏被广泛验证的成熟模型,模型的好坏及算法调优的经验决定了产出内容的质量。
即便是以AI绘画走红全球的新晋独角兽公司Stability AI,也是如此。
2022年8月,由Stability AI推出的开源AI模型Stable Diffusion,可以说是AI图像生成发展过程中的一个里程碑。
借助这一模型,任何人只需要提供一段文字描述,就有机会创作出任意风格的绘画作品。不仅如此,对于开发者来说,Stable Diffusion的运行速度也非常快,并且有资源和内存的要求也很低。
然而,想要训练这类机器学习基础模型,却不那么容易。因为你不仅需要一个具有数千张显卡的高性能计算集群,而且还需要能有效利用该集群的软件。
据报道,Stable Diffusion这样的模型训练起来也非常困难,需要使用超过5400个NVIDIA A100 GPU训练,共花费15万个GPU小时,仅训练模型就花了60万美元。
为了解决这一问题,Stability AI在2022年11月的时候正式宣布,选择亚马逊云科技作为首选云计算供应商。
在Amazon SageMaker(AWS的端到端机器学习服务)及其模型并行库的加持下,Stability AI的模型训练时间和成本减少了58%。
与此同时,通过使用SageMaker托管的基础设施和优化库,Stability AI能够使其模型训练具有更高韧性和性能。这些优化和性能改进适用于具有数百或数千亿参数的模型。
无独有偶,美国明星AI创企Hugging Face,最近也将自己的开源工具集成进了Amazon SageMaker。
如此一来,不仅可以帮助Hugging Face加速构建生成式AI应用的大型语言模型和大型视觉模型的训练、微调和部署,而且也让云计算客户可以针对特定用例进一步优化其模型的性能,同时降低成本。
综上所述,我们不难看出,AIGC大模型的训练和推理,往往是需要强大的「AI软件工具和平台」的支持的。

为何做出如此选择?

在这场热潮中,亚马逊云科技从未缺席。
据了解,亚马逊云科技目前已经联合了相当多的行业客户,共同探索AIGC的落地场景,并尝试打造可商业化和可复制的行业应用案例。
作为全球最大的公有云供应商,亚马逊云科技于2017年在re:Invent全球大会上推出了全球首个用于机器学习的集成开发环境(IDE)Amazon SageMaker。
借助这项完全托管的机器学习服务,开发人员、数据科学家、还是商业分析师都能够快速、轻松地准备数据,并在规模上构建、训练和部署高质量的机器学习模型,然后直接将模型部署到生产就绪托管环境中,大大降低了机器学习的使用门槛。
在IDC评估的8家供应商中,亚马逊云科技凭借其机器学习旗舰产品Amazon SageMaker强大的功能、不断提升的交付能力以及在保持开源方面的领先优势,被IDC列入「领导者」阵营,并居于图中最高最远位置。

来源:IDC
具体来说,亚马逊云科技具有以下优势:
  • 计算资源丰富
户无需前期硬件投入,即可随时使用。
  • 自研芯片性价比高
自研的AI加速芯片WS Trainium和AWS Inferential ML,在提供高性能解决方案的同时,还可为用户节省高达50%的训练成本,以及70%的推理成本。
  • 超大规模工作负载时成本最优
用户可以在Amazon SageMaker中使用托管式Amazon EC2 Spot实例轻松训练机器学习模型。与按需实例相比,使用托管的Spot实例可以将成本优化高达90%。
  • 拥有广泛验证的算法模型
Amazon SageMaker JumpStart提供了350多种内置算法、预训练模型和预构建的解决方案模板。不仅有着Stable Diffusion和Bloom这种最先进的模型,同时还提供如TensorFlow、PyTorch、Hugging Face和MXNet等SOTA的开源模型,并且可以实现一键部署。

大会报名

为了帮助大家更深入了解和探索AIGC,揭秘AIGC的概念及火爆出圈背后的驱动力,了解AIGC的商业化落地机遇及关键趋势洞察,以及探索AIGC在游戏、广告、电商等领域的创新实践。
亚马逊云科技将于2023年3月9号14:00-18: 00举办「AIGC创新实践在线大会」,以AIGC+游戏解锁新场景,AIGC+电商提供新体验,AIGC+广告媒体创造新内容入手,分享行业应用场景及最佳实践。
目前,大会报名正在火热进行中,感兴趣的朋友可以扫描下方二维码或点击底部「阅读原文」进行申请。
报名链接:https://www.awsevents.cn/AIGC0309/registerSignUp.aspx?s=8208&smid=17001



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