摘要：随着数字技术和实体经济融合程度不断加深，以及互联网平台的数字化场景向元宇宙转型，人类对数字内容总量和丰富程度的整体需求不断提高。AIGC作为当前新型的内容生产方式，已经率先在传媒、电商、影视、娱乐等数字化程度高、内容需求丰富的行业取得重大创新发展，市场潜力逐渐显现。中国AIGC市场是全球AIGC市场的主要组成部分，中国AIGC市场受强大的市场需求及增强的AI技术所推动。数据显示，2024年中国AIGC市场规模约为209亿元。随着人工智能技术的不断发展，AIGC技术也将日益成熟，未来将在更多领域得到广泛应用，巨大的应用前景将推动AIGC市场规模快速增长。

一、定义及分类

AIGC，全称为人工智能生成内容，是指基于生成对抗网络、大型预训练模型等人工智能的技术方法，通过已有数据的学习和识别，以适当的泛化能力生成相关内容的技术。现阶段国内AIGC多以单模型应用的形式出现，主要分为文本生成、图像生成、视频生成、音频生成，其中文本生成成为其他内容生成的基础。

二、行业政策

近年来，AIGC产业受到我国各级政府的高度重视和国家产业政策的重点支持，国家陆续出台了多项政策，鼓励行业发展与创新。例如，2024年2月，工信部等七部门印发《关于推动未来产业创新发展的实施意见》，推动下一代移动通信、卫星互联网、量子信息等技术产业化应用，加快量子、光子等计算技术创新突破，加速类脑智能、群体智能、大模型等深度赋能，加速培育智能产业。加快突破GPU芯片、集群低时延互连网络、异构资源管理等技术，建设超大规模智算中心，满足大模型迭代训练和应用推理需求。2025年3月，武汉市人民政府印发《武汉市2025年人工智能产业发展行动方案》，针对人工智能产业发展最新形势，以“用数据、建场景”为主线，以落实人工智能产业发展政策为保障，深入实施“人工智能+”行动，推进“10+2”工作体系，即推进10个领域重点工作，突出人才和平台2个方面重点支撑，加快推动人工智能赋能千行百业。到2025年底，推动全市算力规模达到4500PFlops，建设20个垂直行业大模型及其应用，人形机器人产业化落地，全市人工智能产业规模年增速达到30%，国家人工智能创新应用先导区建设迈上新台阶。

三、发展历程

AIGC历史沿革结合人工智能的演进历程，AIGC行业的发展大致可以分为三个阶段，主要包括早期萌芽阶段（20世纪50年代至90年代中期）、沉淀积累阶段（20世纪90年代中期至21世纪10年代中期），以及快速发展阶段（21世纪10年代中期至今）。自2014年起，随着以生成式对抗网络（Generative Adversarial Network,GAN）为代表的深度学习算法的提出和迭代更新，AIGC迎来了新时代，生成内容百花齐放，效果逐渐逼真直至人类难以分辨。2017年，微软人工智能少女“小冰”推出了世界首部100%由人工智能创作的诗集《阳光失了玻璃窗》。2018年，英伟达发布的StyleGAN模型可以自动生成图片，目前已升级到第四代模型StyleGAN-XL，其生成的高分辨率图片人眼难以分辨真假。2019年，DeepMind发布了DVD-GAN模型用以生成连续视频，在草地、广场等明确场景下表现突出。2021年，OpenAI推出了DALL-E并于一年后推出了升级版本DALL-E-2，主要应用于文本与图像的交互生成内容，用户只需输入简短的描述性文字，DALL-E-2即可创作出相应极高质量的卡通、写实、抽象等风格的绘画作品。

四、行业壁垒

1、技术和人才壁垒

技术领先性、相关资质、可用技术资源、过往项目的成功经验以及企业的资金实力等均是客户选择供应商时的重点考察指标。AIGC行业高度依赖前沿技术，如生成式AI、多模态大模型、自然语言处理等，技术研发门槛极高。AIGC企业需持续投入算法优化、算力支撑和数据训练，而核心技术的突破需要顶尖AI人才，尤其是具备算法创新和工程化能力的复合型人才。因此，AIGC企业研发、管理和营销团队的形成是一个逐步发展、长期积累的过程，技术和人才壁垒是AIGC行业当前发展面临的重要壁垒之一。

2、资金壁垒

AIGC行业属于典型的技术和资本密集型领域，研发投入巨大。训练大模型需要海量高质量数据和昂贵的算力资源，硬件成本（如GPU集群）和云计算支出极高。同时，AIGC行业尚处成长期，商业化路径尚未完全跑通，AIGC企业需长期依赖融资维持运营。初创公司若无法持续获得资本支持，极易因资金链断裂被淘汰。因此，资金实力不足的玩家，难以承担长期亏损压力，最终被迫退出市场。

3、行业经验和品牌壁垒

客户要求服务供应商具有一定的行业经验，对客户所在行业的业务规则、流程及应用环境有较为深刻地理解。尤其是政府、企事业单位以及一些特殊行业客户（如能源和运营商）等对服务供应商以往的行业成功案例、信息化产品的安全性、稳定性要求更高，因此对服务供应商的行业经验和品牌有较高要求。先进入AIGC行业的企业因经历了长期良好的应用和服务积累，在行业竞争中建立了较好的客户基础，具有稳定、忠诚的客户群体，具备较强的竞争优势，而对于后进入AIGC行业的企业存在一定的行业经验和品牌壁垒。

五、产业链

1、行业产业链分析

AIGC产业链由基础层、模型层、应用层三大层构成。产业链上游为基础层，主要是数据服务、硬件、云服务等基础设施，主要包括数据供给、数据标注、AI芯片、开源算法、云计算、5G网络等基础设施行业。产业链中游为模型层，模型层则主要为数据层和中间层，模型层即垂直化、应用化、场景化的模型和应用工具，主要分为底层通用大模型和中间层模型，底层通用大模型又可分为开源基础模型、非开源基础模型和模型托管平台；中间层模型有人类互动反馈、大模型调整和个性化模型。产业链下游为应用层，主要分为文本生成、图像生成、音频生成、视频生成等，主要应用有聊天机器人、智能客服、写作机器人、AI绘画、图像编辑、AI作曲、虚拟数字人、代码生成等。

AIGC行业产业链

数据供给

北京亿智云科技有限公司

广州市网星信息技术有限公司

广东中科瑞泰智能科技有限公司

广州飞图信息科技有限公司

数据标注

北京云测信息技术有限公司

北京深度搜索科技有限公司

数据堂（北京）科技股份有限公司

北京安捷智合科技有限公司

科大讯飞股份有限公司

浪潮软件集团有限公司

北京海天瑞声科技股份有限公司

AI芯片

英伟达公司

因特尔公司

AMD公司

中科寒武纪科技股份有限公司

华为技术有限公司

芯原微电子（上海）股份有限公司

开源算法

贵州宏创信息技术有限公司

远光软件股份有限公司

广州算法科技有限公司

深圳市算法科技有限公司

上游

百度集团股份有限公司

腾讯控股有限公司

华为技术有限公司

阿里巴巴（中国）有限公司

中游

聊天机器人

智能客服

写作机器人

AI绘画

图像编辑

AI作曲

下游

2、行业领先企业分析

（1）百度集团股份有限公司

百度集团股份有限公司是一家拥有强大互联网基础的领先人工智能和互联网搜索服务公司，是世界上为数不多的提供完整人工智能技术的公司之一，包括由人工智能芯片、深度学习框架、核心人工智能能力（如自然语言处理、知识图、语音识别、计算机视觉和增强现实）组成的基础设施，以及便于广泛应用和使用的开放式人工智能平台。公司通过百度核心和爱奇艺两个板块运营。百度核心主要提供在线营销服务和非营销增值服务，以及来自新人工智能举措的产品和服务；爱奇艺专注会员和在线广告服务。2023年，百度发布了一款全新的人工智能产品——“文心一言”。文心一言借助大数据分析、自然语言处理技术和深度学习算法，能理解用户的需求，提供精确的信息筛选、答疑解惑和智能对话服务。数据显示，2024年，百度集团在线营销服务营业收入为785.63亿元。

（2）腾讯控股有限公司

腾讯控股有限公司是一家以互联网行业为主的公司，主要业务覆盖面广，并且实力雄厚。作为综合性互联网服务提供商，腾讯通过其多元化的业务板块在全球范围内运营，主要包括增值服务（如网络游戏、音乐、视频等）、金融科技与企业服务（包含支付解决方案、云服务等）、以及网络广告等。腾讯促进新一代人工智能产业创新发展。2023年9月，腾讯混元大模型正式亮相，并通过腾讯云对外开放。腾讯混元持续迭代，近期还开放了“文生图”功能。目前，已有超过180个腾讯内部业务接入腾讯混元测试，并有来自金融、医疗等多个行业的客户，通过腾讯云调用腾讯混元大模型API，应用领域涉及智能问答、代码助手等多个场景。数据显示，2024年，腾讯控股营业收入为6602.57亿元，同比增长8.41%。

六、行业现状

随着数字技术和实体经济融合程度不断加深，以及互联网平台的数字化场景向元宇宙转型，人类对数字内容总量和丰富程度的整体需求不断提高。AIGC作为当前新型的内容生产方式，已经率先在传媒、电商、影视、娱乐等数字化程度高、内容需求丰富的行业取得重大创新发展，市场潜力逐渐显现。中国AIGC市场是全球AIGC市场的主要组成部分，中国AIGC市场受强大的市场需求及增强的AI技术所推动。数据显示，2024年中国AIGC市场规模约为209亿元。随着人工智能技术的不断发展，AIGC技术也将日益成熟，未来将在更多领域得到广泛应用，巨大的应用前景将推动AIGC市场规模快速增长。

七、机遇和挑战

1、机遇

（1）前沿技术取得关键突破

AI芯片、模型算法、多模态融合等前沿技术取得关键突破。AI芯片国产化进程加速，寒武纪思元370芯片在智能计算性能上可比肩英伟达同类产品，为国内AIGC模型训练提供自主可控算力支撑；模型算法创新不断，OpenAI的GPT-4.5微调优化，知识理解与生成能力再提升，拓展应用边界；多模态融合走向成熟，Meta研发模型可依据文本精准生成适配3D场景，无缝衔接虚拟与现实，技术革新为AIGC内容创作解锁更多可能，驱动产业迈向高阶发展阶段。

（2）利好政策频出助力产业腾飞

国家与地方全方位布局，为AIGC产业发展保驾护航。国家“十四五”规划明确人工智能战略地位，各地政府积极响应，出台专项扶持政策。北京设立AIGC产业专项资金，每年投入超10亿元，对关键技术研发、应用示范项目给予高额补贴，吸引百度、字节跳动等企业加大AIGC研发投入；上海打造AIGC产业园区，给予入驻企业三年租金减免、税收优惠，加速产业集聚；广州推进算力基础设施建设，发放“算力券”，降低企业算力成本，推动模型快速迭代，一系列政策红利从资金、场地、算力等关键要素赋能，助力AIGC产业腾飞。

（3）市场需求持续释放

B端、C端需求旺盛，成为AIGC产业发展强劲引擎。在B端市场中，制造业借AIGC优化产品设计流程，富士康引入AIGC后新品研发周期缩短20%，降本增效显著；传媒业靠其实现新闻即时采编，路透社重大事件新闻推送时效提升80%，强化行业竞争力。在C端市场中，短视频特效、AI绘画等应用风靡，抖音日活跃用户超6亿人使用AIGC特效创作个性化视频，激发全民创作热情；在线教育平台借助AIGC提供智能辅导，知识付费意愿提升30%，C端需求释放拓展AIGC商业变现空间，催生多元创新业态。

2、挑战

（1）技术短板限制AIGC应用深度与广度拓展

AI幻觉、模型偏见、长文本理解等问题制约发展。AI幻觉现象频发，ChatGPT等模型有时会生成看似合理却与事实相悖的信息，误导用户决策，在医疗、金融咨询场景风险尤甚；模型偏见问题凸显，图像生成模型对特定种族、性别呈现存在刻板印象，影响内容公平性；长文本处理能力有限，面对复杂专业文档，模型易丢失关键信息、逻辑连贯性差，难以满足科研、法律等领域高精度需求，技术短板限制AIGC应用深度与广度拓展。

（2）版权争议等问题阻碍行业健康有序发展

版权争议硝烟弥漫，数据侵权、作品归属模糊等问题引发行业震荡。数据采集侵权纠纷不断，部分AIGC企业未经授权抓取网络文本、图像训练模型，导致企业面临巨额索赔；作品著作权归属存争议，AI生成内容是否受版权保护尚无定论，美国版权局对AI创作作品版权判定不一，导致创作者、使用者权益界定不清，版权阴霾阻碍AIGC产业健康有序发展。

（3）商业落地等难题亟待解决

商业落地挑战重重，客户付费意愿、应用适配性、市场竞争等难题待解。企业客户付费意愿低，部分中小企业受限于预算，对AIGC降本增效价值认知不足，采购意愿低迷；应用适配复杂业务场景困难，传统金融风控、医疗诊断流程复杂，AIGC系统融入需深度定制，成本高、周期长；市场竞争白热化，头部企业凭借技术、资源优势抢占份额，初创企业生存艰难，产品差异化程度不足导致商业变现困难。

八、竞争格局

随着人工智能算法学习能力的提升，AIGC技术快速发展，赋能各类场景。OpenAI推出的AI大模型GPT-3.5掀起了AIGC的大潮，加速了深度神经网络技术在大模型、多模态两个方向上的突破，AIGC快速向文本、视觉、音频等各个领域渗透。国内互联网巨头、人工智能企业、高校科研机构等不同创新主体都在积极参与大模型研发，文心一言、通义千问、星火认知等一批通用化大模型正快速发展。

九、发展趋势

AIGC融合了人工智能、计算机图形学和深度学习等多个领域的技术，通过结合这些技术，可以实现更高效、智能化的图像识别和处理，从而提升人机交互的用户体验。在智能安防领域，AIGC可以通过图像识别技术实现人脸识别、车辆识别等功能，提升安全监控的效率和准确性；在游戏和虚拟现实领域，AIGC可以实现高度逼真的图像渲染和物理模拟，从而提升游戏体验。