1. 技术融合催生爆发力

生成算法持续突破、预训练模型实现能力跃变、以及多模态技术协同推动内容表达的多样化，使AIGC具备更广的通用能力和更高的生成质量。这一系列创新共同促成了2022年AIGC的快速崛起，使自动化内容生产进入“工厂化、流水线式”的新阶段。

2. 产业生态渐成雏形，向模型即服务（MaaS）迈进

产业生态呈现分层结构，形成三端协同的发展格局：

- 基础层：以预训练模型为核心的技术基础设施，成本与门槛较高，决定了行业进入节奏。mile米乐

- 中间层：垂直化、场景化、定制化的小模型与工具，基于大模型快速衍生，支持在不同行业和场景实现分工化部署，兼具按需与高性价比的优势。

- 应用层：面向终端用户的文本、图片、音视频等内容生成服务，致力于把AIGC能力无缝转化为实际场景落地。

在数字化与实体经济深度融合、元宇宙场景持续扩展的背景下，数字内容总量与质量的需求不断提升。AIGC已在传媒、电商、影视、娱乐等高数字化行业率先实现创新，金融、医疗、工业等领域也在快速扩展应用广度与深度。

消费端：AIGC引领数字内容生产与交互新格局

1. 新生产与人机协作的内容生态

数字内容正进入高需求、视频化、创意驱动的升级周期，AIGC以人机协作的方式参与创意生成，成为互联网内容生产的重要基础设施。

2. 应用生态与市场逐步繁荣

AIGC在内容消费领域重塑应用生态，已在传媒、电商、影视、娱乐等行业取得显著创新，市场潜力逐步释放。技术迭代呈指数级扩张，全球头部平台持续布局，行业内涌现出多家独角兽企业。未来若干年，图片等内容的AI参与生成比例将显著提升，市场规模可能达到数千亿美元级别。

3. 3D互联网的基础支撑

向“在线”向“在场”的转变推动3D互联网的发展，AIGC在3D模型、场景与角色创建、沉浸体验等方面带来更高效的内容生产与创作灵感，成为推动3D生态构建的关键技术。

4. 新型互动界面与数字化人

- 聊天机器人：典型的文本生成型AIGC应用，正在成为日常交互的重要入口。

- 数字人：通过高效的生成与多模态能力，快速生成写实型数字人，并实现对话、感知与判断，提升与用户的交互真实感。

5. 元宇宙的生产力工具

元宇宙的需求推动AIGC成为核心生产力工具，降低内容创作成本、提升个性化体验，并赋予用户更自主的创作能力，推动沉浸式世界的广泛应用。

产业端：合成数据驱动AI的未来

1. 合成数据作为训练加速器

真实数据在获取、质量与合规性方面存在挑战，合成数据通过算法生成，提供成本更低、规模更大、隐私更友好的高质量训练样本，推动AI模型向更高水平发展。

2. 破解数据瓶颈，拓展产业互联网

合成数据被视为近似真实数据的高效替代，能够在成本、规模与合规性之间实现更优平衡，助力各行业数字化转型与产业互联网扩张。

3. 产业化与资本布局加速

合成数据正成为AI领域的新赛道，头部科技企业和创新企业持续加码投入，涌现出“合成数据即服务”等新商业模式，生态体系逐步完善。

4. 大型虚拟世界与数实融合的关键支撑

未来大型虚拟世界成为AI与实体世界融合的重要场景。它不仅提供AI开发所需的数据与场景，还为各行业的AI应用提供试验场，最终实现虚拟与现实的无缝对接与协同，推动数实融合向深层发展。