在人工智能发展的漫长历程中，如何让机器学会创作一直被视为难以逾越的天堑，“创造力”也因此被视为人类与机器最本质的区别之一。然而，人类的创造力也终将赋予机器创造力，把世界送入智能创作的新时代。从机器学习到智能创造，从PGC,UGC到AIGC，我们即将见证一场深刻的生产力变革，而这份变革也会影响到我们工作与生活的方方面面。
AIGC商业潜力规模预判
AIGC商业潜力边界模型
AIGC的商业潜力及未来的落地价值与四个边界相关，技术可行性边界衡量技术因素导致AIGC真实市场规模与市场需求规模的差距；经济价值边界衡量应用AIGC的价值；认知谬误边界衡量AIGC生成内容的价值观对齐；基础设施边界衡量AIGC进行商业化落地的最大容量。
技术可行性边界突破趋势：平衡创造性与精准性，以及可解释能力是AIGC技术突破的核心
生成能力是AIGC的核心技术之一，现有的AIGC算法技术对于空间的缩减和降维会损坏信息，产生二级混沌和偏好滞后。预计未来算法的重要性将不断提升，尤其是专用领域的模型算法层面将会面临激烈竞争的格局。
AI的可解释能力是提高鲁棒性的关键，或成未来场景的准入标准；未来可能出现高低配的分化，高版本应用泛化通用场景，低版本应用于需要强解释性的场景。
经济价值突破趋势：AIGC赋能形成技术代差，应用进入“AIGC+”平台迁移阶段
AIGC的商业潜力主要存在于多模态能力与现代信息技术形成的“AIGC+”平台迁移趋势，例如GPT商业部署，为商业行为进行降本增效；或者在新应用的商业初期阶段进行战略布局，例如，具身智能加速真正意义上AGI以及智能机器人时代的来临。
基础设施突破趋势：云雾边计算架构允许本地化部署，绿电、储能填补AIGC电力需求缺口
算力及电力是AIGC商业化应用的基础，云雾边架构解决了云计算的高延迟问题，提供AIGC商业应用的企业数据隐私保护，同时允许AIGC原子能力进行离线化应用提供分布式智能；电力不足则会导致AIGC大模型的性能降低，导致计算资源的短缺并拖延训练及推理任务的效率。
认知谬误突破趋势：大模型生成内容将会受到规则限制，与社会价值观对齐
人工智能是通过大规模数据训练而来，其中包含了各种观点和立场，但其产生的信息仍然缺乏人类情感、经验和背景的细腻理解。由于文化、习惯、社会形态、价值观等差异的存在，AIGC的多样性并不一定能够准确地反映人类的伦理、道德和文化背景。
2030年中国AIGC市场规模将接近万亿
目前市场上对于AIGC的市场规模以决策式AI的规模测算逻辑进行匡算为主，依据算力训练任务推断未来市场规模，这种模式未考虑到AIGC强泛化、速专用化的特性及算力推理任务占比提升的因素。
本报告市场规模测算利用AIGC商业周期，基于商业潜力边界轮动的特点对2022年-2030年中国AIGC市场规模进行测算。
大咖说
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