AI 內容創(chuàng)作成本大幅降低且耗時更短，相較傳統(tǒng)方式優(yōu)勢顯著
目前 OpenAI 定價最高的文字模型達芬奇（基于 GPT-3）為每 750 詞約 0.02 美元
（折合約 0.14 元人民幣）；而主打“AI 生成文案”的獨角獸 Jasper 以類 SaaS 服務形式
收費，根據(jù)官網顯示，每月生成 10 萬字的價格約 82 美元，折合每 1000 字約 5.57 元人
民幣，而閱文集團 2021 年內容成本為 17.74 億元（每 750 字 37 元）；
在圖像生成領域，Open AI 透露其 DALL-E2 模型的圖片智能編輯及生成服務的價
格，超過免費額度數(shù)量的圖片收費為每 460 張圖片 15 美元，折合每張圖片約 0.22 元人
民幣。目前國內外 AIGC 繪畫創(chuàng)作平均耗時已達到分秒級，創(chuàng)作效率較人工優(yōu)勢明
顯。
近日，OpenAI 推出 ChatGPT 付費訂閱版 ChatGPT Plus，每月收費 20 美元，而包含
Synthesia、Jasper、runway 等 AIGC 初創(chuàng)公司相繼推出細分領域的收費服務，未來 AIGC 產
業(yè)生態(tài)有望加速構建，并形成更加清晰的 AI 商業(yè)化應用路徑。
2021年中國人工智能市場規(guī)模達2058億元,預計到2025年將達到5460億元,2021-2025年復合增 長率約27.63%,未來有望加速釋放人工智能產業(yè)動能
科技大廠有望將 AI 技術應用 到業(yè)務生態(tài)中,有望推動在線辦公,搜索引擎等應用場景的滲透率提升, 2030 年市場空間可達 2175.58 億元
ChatGPT將海量訓練數(shù)據(jù)與Transformer框架結合,在GPT模型的基礎上通過RLHF模型提升交互聊天能力,實現(xiàn)了對自然語言的深度建模,AIGC核心技術框架
Otherside AI術采用 OpenAI 的 GPT-3 協(xié)議AI 郵件寫作;Copy AI通過 AI 寫作廣告和營銷文案;Jasper Ai人撰寫營銷推廣文案以及博客等各 種文字內容
百度文心通過文字描述生成圖片;騰訊優(yōu)圖完成對于人像面部的3D建模;阿里巴巴Lubanner自動完成素材分析 摳圖 配色等設計;剪映通過文字生成視頻
聆心智能提供AI驅動的高質量數(shù)字療法等解決方案;瀾舟科技 彩云科技 秘塔科技 香儂科技 感知階躍 影譜科技 帝視科技 標貝科技 知覺之門 倒映有聲 紅棉小冰
指南站在組織如何布局和落地 MLOps 的視角,以模型的高質量,可持續(xù)交付作為核心邏輯,系統(tǒng)性梳理 MLOps 概念內涵,發(fā)展過程,落地挑戰(zhàn)等現(xiàn)狀
AI框架演進步入深化階段;AI框架已形成較為完整的技術體系;AI框架是應對智能經濟時代的技術利器;全球AI框架繁榮發(fā)展
深度合成內容迎爆發(fā)式增長,2021年新發(fā)布的深度合成視頻數(shù)量較2017年已增長10倍以上;深度合成激發(fā)了新內容創(chuàng)造力的同時,也帶來了新的威脅
AI成為數(shù)字經濟時代的核心生產力;人工智能于各環(huán)節(jié)提升經濟生產活動效能;人工智能產業(yè)發(fā)展將打開新一輪城市與區(qū)域競爭變局
探索可解釋的替代性機制,多舉措共同實現(xiàn)可信,負責任AI;引導,支持行業(yè)加強可解釋AI研究與落地;增強算法倫理素養(yǎng),探索人機協(xié)同的智能范式
AI 數(shù)字商業(yè)生態(tài)是數(shù)字商業(yè)生態(tài)的一個組成部分,是人工智能技術與數(shù)字商業(yè)生態(tài)融合的產物,加快促進傳統(tǒng)商業(yè)的數(shù)字產業(yè)化升級
AI芯片主要承擔推斷任務,終端芯片需要針對特殊場景進行針對性設計以實現(xiàn)最優(yōu)解方案,實現(xiàn)有時間關聯(lián)度的三維處理能力
云原生AI開發(fā)平臺融合了成熟的人工智能開發(fā)框架以及云原生工具靈活調用云資源,高效部署云應用的能力,幫助企業(yè)開發(fā)者提高算法模型的開發(fā)效率
對中國AI+安防行業(yè)進行研究分析，詳細梳理了AI+安防的概念界定、供給需求、商業(yè)模式、競爭格局與戰(zhàn)略發(fā)展路徑，以及行業(yè)發(fā)展趨勢與建議
AI 中臺是實現(xiàn)智能化能力普惠的必備基礎設施，負責構建企業(yè)的 AI 生產力，一般包括 AI 技術服務平臺、AI 研發(fā)平臺、AI 管理運行三大核心
報告對中國人工智能基礎層行業(yè)進行研究分析，詳細梳理了人工智能基礎層的概念界定、組成部分、供給需求、市場規(guī)模、行業(yè)發(fā)展趨勢與建議等
報告從人工智能全球態(tài)勢、認知智能產業(yè)生態(tài)、技術融合、典型案例與未來趨勢等方面開展了產業(yè)技術分析，由五大篇章組成
人工智能（AI）的發(fā)展從感知階段進入認知和預知階段，AI的發(fā)展已經滲入到多個應用領域，數(shù)字孿生城市的發(fā)展產生了深度的融合，推動了AI在認知和預知層面的創(chuàng)新與發(fā)展
