AIGC市场的新变化与乐观前景

在过去的一年半里，AIGC（人工智能生成内容）市场经历了显著的变化。阿里云的徐栋分享了他对这一市场的乐观态度，并指出了客户需求和市场动态的一些重要转变。这些变化不仅表明AIGC技术的不断成熟，也反映了客户对这项技术的认知和期望的演变。
预期管理与模型选择的转变
徐栋提到，过去客户对于AIGC技术的预期通常是将其视为独立完成任务的“pilot”，而不是辅助性的“copilot”。这种高预期导致了对模型准确率的极高要求。然而，随着时间的推移，客户逐渐认识到AIGC技术的实际应用价值，并开始调整预期，更加注重实际效用而非完美准确率。这一转变使得一些客户在选择模型时，主动从高参数模型（如千亿参数模型）转向较小的模型（如14B甚至7B参数模型），因为他们明确了自己的需求并寻求性价比更高的解决方案。
这种变化不仅反映了客户对AIGC技术的理解更加深入，也说明市场对于模型性能和成本的平衡有了更为理性的态度。客户不再盲目追求大模型，而是根据实际需求选择合适的模型，这使得AIGC技术在更多场景中得以落地应用。
多样化场景与To C市场的崛起
徐栋还指出，AIGC市场正在从以生产力工具为主的To B应用，逐渐扩展到更多的To C场景。过去，To B应用的融资较为容易，因此大多数AIGC技术应用集中在企业级市场。然而，随着基础模型能力的提升和性价比的提高，To C市场的融资开始增加，促使更多面向消费者的应用场景出现。
例如，智能硬件市场的快速发展就是一个显著的例子。智能穿戴设备、带摄像头和语音功能的小型设备等产品，纷纷在应用中加入了AI元素。淘宝上的消费电子产品类别中，带有“AI”或“智能”标签的产品越来越多，显示出消费者对这些智能功能的强烈需求。这种趋势不仅反映了AIGC技术在消费市场的潜力，也展示了其在提高产品竞争力和市场接受度方面的价值。
需求分层与市场细分
AIGC市场的另一个重要变化是需求的分层。徐栋指出，不同应用场景对AIGC技术的准确率要求有所不同。一些场景需要高精度的幻觉控制，而另一些场景则对准确率要求较低。这样的需求分层使得AIGC技术可以更有针对性地应用于不同领域，提高了技术的适用性和有效性。
例如，在审核环节，通过AIGC技术对前端链路进行大幅提效，体现了技术在提高效率和优化流程方面的潜力。这样的应用场景尽管对模型的精度要求不高，但通过提升操作效率，依然为企业带来了显著的价值。
乐观前景与未来展望
总的来说，徐栋对AIGC市场的乐观态度主要基于以下几点：
客户预期的调整：客户对AIGC技术的预期更加理性，注重实际效用和性价比。
市场场景的多样化：AIGC技术正在扩展到更多To C场景，特别是在智能硬件市场中展现出巨大潜力。
需求的分层：不同应用场景对AIGC技术的需求不同，市场开始细分，使得技术应用更加精准有效。
未来，随着AIGC技术的进一步发展和市场的不断成熟，预计会有更多创新的应用场景出现，推动技术在各个领域的广泛应用。同时，随着客户对技术认知的不断加深，AIGC技术将在更多实际业务中发挥关键作用，为企业和消费者带来更多价值。