據(jù)了解，作為元宇宙概念的另一個分支，AIGC（人工智能生成內容）意味著新一輪范式轉移的開始，是繼UGC、PGC 之后新型利用AI技術自動生成內容的生產(chǎn)方式。

AIGC概念具備投資價值嗎？未來發(fā)展趨勢如何？機構認為：

內容生產(chǎn)從UGC向AIGC過渡，AIGC內容形態(tài)從文字向圖片發(fā)展。

AIGC、NFT和VR是元宇宙和Web3.0的三大基礎設施，隨著數(shù)據(jù)積累、算力提升和算法迭代，人工智能在逐步滲透在寫作、編曲、繪畫和視頻制作等創(chuàng)意領域。1）內容生產(chǎn)：相比于PGC，UGC具有供給量充足、快速試錯、優(yōu)勝劣汰等優(yōu)勢，成為當前內容生產(chǎn)的主要形態(tài)。而AIGC將這些優(yōu)勢深化，并進一步提高了供給量。2）內容形態(tài)：游戲領域的UGC仍不成熟，文字領域的AIGC日趨成熟，由此推演，圖片和視頻領域的AIGC化即將到來。

Diffusion成為新一代圖像生成主流模型，帶動AIGC進入新篇章。

技術進步和模型優(yōu)化是AI發(fā)展的主要動力，AIGC的重要技術也從NLP、GAN向Diffusion過渡。GAN是傳統(tǒng)的圖像生成模型，并廣泛應用于圖像修復、文字轉圖片等領域。然而GAN具有訓練不穩(wěn)定、樣本大量重復相似等問題。2022年，Diffusion逐步流行，其圖像質量明顯優(yōu)于GAN模型，并采用開源模式，帶動本輪圖片領域AIGC熱潮。

海外平臺開啟商業(yè)化嘗試，AI素材平臺、AI配圖具有無限可能。

海外擁有大量AI繪畫相關公司，并且開始多樣化的2B和2C商業(yè)化嘗試。RosebudAI即將上線的以AI生成為基礎的素材攝影平臺，在廣告行業(yè)采用率高。巴比特用AI配圖代替?zhèn)鹘y(tǒng)的付費版權庫圖片，并且可以為自己生成的AI圖片實行區(qū)塊鏈認證。新的技術帶來更多的商業(yè)化可能。

風險提示：技術發(fā)展不及預期;商業(yè)化進程不及預期。