金磊来自奥飞寺
量子比特 | 公众号QbitAI
AIGC（AI generated Content），这个概念今年可以说非常流行。
比如稳定扩散，只要对它说一句话，它就会在几秒钟内生成一幅画。
另一个例子是最近流行的ChatGPT。 答案流畅如人，让网友们看得不亦乐乎。
△左：稳定扩散绘画； 右：ChatGPT 的回答
短短这两天，AIGC赛道又热闹起来。
因为国内一家互联网巨头公司宣布正式入驻AIGC。
并且与其他玩家的单一路线不同，它进入市场时直接覆盖了四大细分领域：AI图像、AI音乐、AI文本和AI编程。
比如AI图像，只需要在微信小程序中输入一句话，秒级生成作品2d素材，而且是可以中英文混合的那种：
一只猫在吃面条。
说实话，不仅形象逼真，小猫谨慎又可爱的性格也被刻画出来了。
不仅如此，它还可以生成其他多种风格的图片：
不说AI作文，直接上作品欣赏：
就AI文本能力而言，如果给出第一行，它可以立即理解其含义并给出对比的第二行：
不仅如此，聊天、问答、中英翻译、内容延续等能力也不是问题。
另一个例子是人工智能编程。 你只需要简单地在 VS Code 上安装一个插件，在光标处按下“Tab”键，一整段代码就会立刻呈现出来：
在“互联网海外巨头”的加持下，一口气发布并开源了几款主要模型，这可以说是今年AIGC赛道上值得关注的一件大事。
这位选手是谁？
那位不拐弯抹角，做出如此大动作的玩家，正是昆仑万维。
至于为什么说“值得关注”，可以概括为两点。
首先，有技术积累。
昆仑万维其实早在2年前就组建了200多人的团队布局AIGC。 此次推出的《昆仑天宫》型号包括天宫巧绘SkyPaint、天宫乐府SkyMusic、天宫妙笔SkyText、天宫妙笔SkyCode人工智能代码，已覆盖图像、音乐、文本、编程等多模态内容生成能力。
另外，熟悉昆仑万维的朋友都知道，2008年成立时，其业务主要以页游为主，包括自主研发的《三国志》、《武侠》、《千军万马》等。
随后昆仑万维选择了一条海外扩张的道路。 除了自研之外，还代理运营了《极品飞车：2015年传得最多的系列》、《愤怒的小鸟2》、《皇室战争》等多款全球热门游戏。
但说到它的逐步成长，也是源于业务和战略的转型，即从单一游戏平台向互联网出海企业的升级。
2016年以来，昆仑万维业务已形成海外信息分发及元宇宙平台Opera、海外社交娱乐平台StarX、全球手游平台方舟游戏、休闲娱乐平台仙来互娱、投资板块等五大业务。
正是在这个多元化业务转型的过程中，昆仑科技在今天AIGC涉及的技术门类上实现了“量的积累”。
正如我们刚才提到的，昆仑天宫所涵盖的内容是指AIGC的四个热门领域，即图像、音乐、文本和编程。 那么说到AIGC的各个细分领域，昆仑理工学院发布的模型水平如何呢？
以昆仑天工的AI图像能力为例，据了解，天工巧慧SkyPaint是多语言的Stable Diffusion分支模型。
也就是说，在保留Stable Diffusion“理解”英文文本能力的同时，增加了输入中文提示词的能力。
不仅如此，平行语料库规模达到1.5亿级，包括常用中英文素材、古诗词中英文素材、字幕、百科全书、图文描述等语料库。
训练方面，采用模型蒸馏方案和双语对齐方案。 在使用教师模型提取学生模型的同时，使用解码器语言对齐任务来辅助模型训练。
从实验性能结果来看，也优于目前发布的支持多语言的AI图像模型：
在AI音乐方面，天宫乐府SkyMusic是国内首个商业级作曲AI模型。 该模型引入了全局信息约束和和弦的隐式表示。 和弦准确率达到92.5%，远超目前行业最好的64.7%； 支持中文，支持英、日、韩、法等31种语言，支持旋律和文案素材生成歌词，支持全球多种流派。
值得一提的是，天宫乐府生成的20首AI音乐已在美国、韩国、印尼等国家和全球180多个音视频平台上发布。
在AI文本生成领域，昆仑天工基于千亿级数据集训练，最终构建了140亿参数的GPT-3生成模型天工妙笔SkyText。
该模型的一大特点是涵盖了很多细分任务，包括接续、对话、汉英翻译、内容风格生成、推理、诗词对联等。
不仅如此dgame3d——开源3d网页游戏引擎，从实验性能结果来看，它也优于目前开源的GPT中文预训练大模型：
在AI编程领域，昆仑天工提供了大型多语言开源编程模型。
它支持多种当前主流编程语言，包括Java、JavaScript、C、C++、Python、Go和Shell等。
“嵌入”到 VS Code 后，你可以继续编写代码，也可以只“喂”一条中文注释。
在AI编程中，模型生成的通过率可以说是最重要的性能指标之一，昆仑天工在实验性能结果中依然表现出色：
可见，昆仑万维对AIGC的布局并不是一朝一夕就能实现的，而是在长期发展过程中技术积累后的量变。
第二点“值得关注”也属于昆仑万维本身——资金实力。
毕竟搞AIGC，光是前期研发投入就需要大量的资金，并不是小玩家可以“玩”的。
这从最近披露的财务数据就可以看出。
昆仑万维发布的2022年半年报显示，仅前六个月，公司就实现营业收入22.5亿元，整体毛利率水平进一步提升，达到79%。
如果将时间节点拉长，随着昆仑万维拓展多元化业务并不断注入人工智能技术，其各业务板块也将发生重大变化。
例如，Opera浏览器成功地从传统浏览器转型为技术驱动的信息分发和元宇宙平台，由此带来的收入变化也是肉眼可见的。
仅今年上半年，Opera就实现营业收入1.5亿美元，同比增长34%，调整后EBITDA为2392万美元，同比增长572%。
截至2022年第三季度，Opera News、元界等新兴业务商业化能力持续提升。 其中，云游戏社区GX.Games拥有超过2000款在线游戏，Opera GX拥有超过1800万月活跃用户，Opera全球平均月活跃用户已达3.21亿。
另一个例子是其海外社交娱乐平台StarX。 全球注册用户数已超过2.8亿，收入保持强劲增长。 方舟游戏主打自主研发的全新MMORPG《圣境之塔》，目前单月最高收入已超过300万美元。
此外，昆仑万维在投资领域也收获颇丰。 比如不久前刚刚上市的全球最大LGBTQ社交平台Grindr，就曾是昆仑科技的大股东。 仅这笔投资就为昆仑科技带来了超过33亿元的营收。
此次开源AIGC模式也是其持续投入技术研发的必然结果。
例如，在AI图像方面，昆仑万维采用了目前市面上算力最高的显卡集群A100（80G版），可提供每秒超过2万亿字节的超高速显存带宽，处理非常大的模型和数据集。
AI绘画团队花费了超过9万显卡小时来训练模型，其研发训练的成本可见一斑。 不仅如此，在AI文本生成方面，最终的模型也是通过A100 GPU集群进行训练的。
据团队介绍，昆仑万维自2020年开始布局AIGC以来，已向AIGC投资数千万元。
有技术积累，有研发资金，也是走出去的互联网巨头。 这也是昆仑万维的举动值得关注的原因。
从另一个角度来看，昆仑万维的进入并不是对AIGC赛道的认可。
因为有能力的玩家确实正在朝着这个方向迈出步伐。
热门AIGC赛道
最近AI圈新贵ChatGPT背后的公司OpenAI就是一个非常典型的AIGC玩家。
ChatGPT相当于OpenAI之前提出的GPT 3.5版本，发布5天内用户数就达到100万。
至于早先的《稳定扩散》，发布仅一个月时间dgame3d——开源3d网页游戏引擎，其背后的公司估值就达到了69亿元。
有了这样的人气，未来的市场规模和前景也被人们猜测：
到2030年，AIGC市场规模或将突破万亿元。
除了两者之外，还有众多国外巨头玩家进入AIGC领域，比如Google、Meta、Nvidia等，都将这一赛道作为了重点。
看看这些玩家的特点，除了拥有充足的研发资金外，还包括技术、生态、落地场景等。
回顾国内的发展，可以说还没有进入真正的AIGC阶段。 这在量子比特智库的《AIGC/AI生成内容产业展望报告》中提到。
虽然细分赛道上涌现出一些优秀的先行企业和研究机构，但行业尚未进入大规模验证和系统化发展阶段。
比如，从场景角度来看，目前最关键的是内容领域的需求相对饱和，降本增效还不够迫切。 细分来看，虚拟人产业将成为该行业中短期增长的关键驱动力。 玩家需要寻找容错性高、专业或创意要求有限的场景。
但从长远来看，AIGC仍然需要有需求越来越清晰的消费场景，比如实时场景（比如实时交互、实时反馈场景）和高度个性化的生成场景。
从玩家来看，目前中国的初创玩家数量还很少。 大部分细分领域初创企业不足5家，且大多是有相关业务的大型厂商/研究机构的内部探索项目。
由于短期内市场规模相对有限，而渠道和前期资源的积累需要较长时间，我们认为后期更有可能出现行业高度集中的情况。
技术方面UI界面，除少数布局较早的企业外，国内AIGC领域规模化、稳定生产的能力有待进一步提升，完成从早期实践到正式、商业化进入各领域的转变。场景。
据业内人士预计，预计2-3年内，AIGC各项能力有望在成本可控的前提下实现产业化生产。
最后，在变现方面，虽然国内游戏AI、虚拟人、TTS、结构化文本写作等领域已形成稳定的业务合作关系和营收关系，但行业整体变现能力仍需进一步证明。 而且基本上是项目制/长期项目制，标准化/平台化产品缺乏发展。
因此，经过多方分析，我们可以认为国内AIGC的发展现状仍处于尝试阶段。 大多数情况下，AIGC尚未进入业务场景，其流动性需要增加。
那么接下来需要讨论的问题是：昆仑万维的进入会带来哪些变化？
从技术和研发资金的角度来看，正如我们刚才提到的，昆仑万维有资格迈入AIGC的门槛。
从四大模型的开源和发布来看，昆仑万维的重点是推动生态系统的发展和建设。 它不仅仅是制作应用程序那么简单，而是要从模型层获得更多主动权。
首先，从昆仑万维自身来看，其全球月均活跃用户近4亿，多元化业务覆盖AIGC的诸多重要场景。
这符合国外巨头玩家有“生态”、“落地场景”的特点。
不仅如此，昆仑万维还就现阶段国内AIGC最难的变现问题发表了自己的看法：
模型开源后不收费，但可以通过Mango DB、Databricks等方式收取商业支持和云服务费用，形成收入来源。
我们的标杆公司是 Databricks、MongoDB 和成功的 Stability AI。 这些公司在资本市场的市值并不低。
我们坚信开源的迭代速度远远快于闭源。 最终目标是让开源云项目与大厂商的SaaS形成互补，为中小企业、中小开发者、普通开发者提供更好的选择。
那么你对于国内AIGC新晋巨头选手的“打法”有何看法呢？
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