随着数字内容供给需求不断增长，生成式人工智能(AIGC)技术在今年不断落地，推动数字经济与实体经济进一步融合。AIGC为人类的技术视野打开全新一角。如今，人人都在谈论AIGC，企业也越发重视数据的重要性，大模型带动了算力需求的几何级提升。如何有效运用大模型，让AIGC技术落地实体产业，众多科技企业都在积极探索与实践。

比尔·盖茨：生成式AI已达极限 下一个突破是可解释AI

比尔·盖茨近日接受德国Handelsblatt采访时表示，虽然OpenAI内部包括奥特曼在内的很多人，都相信GPT-5将明显优于GPT-4，但他认为，有很多理由相信，当前生成式AI已经达到极限。

资料显示，相比大模型军备竞赛，比尔·盖茨更看好AI Agent。他曾说，在不久的将来，任何网民都可以拥有一个AI Agent。Agents不只会改变每个人与计算机交互的方式，还会颠覆软件行业，这将是从输入命令到点击图标之后，最大的计算革命。

生成式人工智能AIGC(Artificial Intelligence Generated Content)是人工智能1.0时代进入2.0时代的重要标志。

GAN、CLIP、Transformer、Diffusion、预训练模型、多模态技术、生成算法等技术的累积融合，催生了AIGC的爆发。算法不断迭代创新、预训练模型引发AIGC技术能力质变，多模态推动AIGC内容多边形，使得AIGC具有更通用和更强的基础能力。

从计算智能、感知智能再到认知智能的进阶发展来看，AIGC已经为人类社会打开了认知智能的大门。通过单个大规模数据的学习训练，令AI具备了多个不同领域的知识，只需要对模型进行适当的调整修正，就能完成真实场景的任务。

AIGC对于人类社会、人工智能的意义是里程碑式的。短期来看AIGC改变了基础的生产力工具，中期来看会改变社会的生产关系，长期来看促使整个社会生产力发生质的突破，在这样的生产力工具、生产关系、生产力变革中，生产要素——数据价值被极度放大。

AIGC把数据要素提到时代核心资源的位置，在一定程度上加快了整个社会的数字化转型进程。

生成式AI行业发展如何?

今年年初以来，以认知大模型为代表的通用人工智能，在全球范围内引发了热潮。OpenAI、微软、谷歌等国际企业不断加码，国内更是掀起“千模大战”，众多高科技企业竞相投入研发。从科技部发布的《中国人工智能大模型地图研究报告》来看，全球已发布的大模型中，中国和美国大幅领先，超过全球总数的80%。

与此同时，大模型也被视为推动企业转型的新引擎。近期，麦肯锡发布的《生成式人工智能的经济潜力：下一波生产力浪潮》报告显示，如果将分析的63种生成式AI应用于各行各业，将为全球经济每年带来2.6万亿至4.4万亿美元的增长。这一预测还未将所有的生成式AI应用计算在内，若将尚未研究的应用计算在内，生成式AI所产生的经济影响可能会翻倍。

具体来看，产业各方普遍认为在需求侧生成式AI市场即将迎来爆发，未来甚至可能形成C端和B端两个万亿级市场。企业目前对生成式AI的需求在急剧增长，通用型模型必然会对传统的AI市场产生变革，生产力的提升也会极大地促进产业发展。

从计算智能、感知智能再到认知智能的进阶发展来看，AIGC已经为人类社会打开了认知智能的大门。通过单个大规模数据的学习训练，令AI具备了多个不同领域的知识，只需要对模型进行适当的调整修正，就能完成真实场景的任务。

值得注意的是，今年，ChatGPT的走红引发AI创业狂潮，自3月开始，AIGC新发岗位量出现大幅增长，尤其是在大模型创业潮的推动下，大厂、独角兽公司纷纷进场，争抢人才，使得4月AIGC新发岗位量暴涨近2倍。到了下半年，新发AIGC岗位量趋于平稳。

2023年1-8月，AIGC新发岗位平均薪资呈现出上涨趋势。到了2023年3月，AIGC新发岗位的平均月薪已经超过5万，达到了52472元，这比1月的47015元上涨了11.6%。从6月开始，AIGC新发岗位平均月薪稳定在6万左右。