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.04％。根据公告，该公司将基于新一代NVIDIA DRIVE Thor系统级芯片（SoC），自主研发最新一代车载域控制器平台。

金融界2023-03-23

类似产品。周二（3月21日）英伟达（Nvidia）公司发言人表示，它已将其旗舰产品修改为可合法出口到中国的版本，这款名为 H800 的新芯片被阿里巴巴集团、百度和腾讯等中国科技公司的云计算部门使用。英伟达 CEO 黄仁勋周三（3月22日）上午告诉记者：“对于年轻的创业公司来说，许多人现在正在构建大型语言模型，并且他们中的许多人正在投身于生成人工智能革命，他们可以期待阿里巴巴、腾讯和百度拥有英伟达人工智能的卓越云能力。” 在使用大量数据训练人工智能模型时，传输速度非常重要，因为较慢的传输速度意味着更多的训练时间。中国一位芯片行业消息人士告诉路透社，H800 主要将芯片到芯片的数据传输速率,降低到旗舰 H100 速率的一半左右。

林沐2023-03-22

算力、云服务概念持续走强十余股涨停

需求巨大的ChatGPT，英伟达发布了NVIDIA H100 NVL，与谷歌云、微软Azure、甲骨文云联手推出DGX（AI超级计算机）云服务。

金融界2023-03-22

区块链动态2023年3月22日早参考

tock 等公司将创建和使用利用新的 NVIDIA AI Foundations 服务构建的 AI 模型、应用和服务。企业还可使用 NVIDIA NeMo™语言服务和 NVIDIA Picasso 图像、视频和 3D 服务来构建专用的、特定领域的生成式 AI 应用，用于智能聊天和客户支持、专业内容创作、数字模拟等。英伟达还宣布了用于生物学的 NVIDIA BioNeMo™云服务的新模型。此外，英伟达还推出了针对生成式 AI 应用进行优化的四种推理平台，可帮助开发者快速构建专门的、由 AI 驱动的应用。（界面新闻）来源：金色财经

金色财经2023-03-22

英伟达计划如何推动人工智能浪潮和芯片制造的新时代

　　英伟达（Nvidia Corp.）首席执行长黄仁勋（Jensen Huang）周二详细介绍了这家芯片制造商预计将如何加速人工智能和下一代芯片制造的发展，包括推出可以让晶圆代工厂更快蚀刻更小晶体管的软件，以及一系列面向企业的人工智能产品。　　在英伟达NVDA年度GTC开发者大会的主题演讲中，黄仁杰介绍了该公司的cuLitho软件库，该软件库改进了计算光刻技术。在计算光刻技术中，算法被用于提高蚀刻在硅片上的不断缩小的晶体管的分辨率。“cu”部分代表Nvidia的CUDA并行计算和应用程序平台。　　英伟达说，第三方代工商台积电和电子设计公司Synopsys Inc将使用该库，芯片设备制造商阿斯麦（ASML）将与英伟达（Nvidia）合作，在其光刻软件上集成对图形处理单元的支持。　　“芯片行业是世界上几乎所有其他行业的基础，”黄仁勋在一份声明中说。“在光刻技术处于物理极限的情况下，英伟达推出cuLitho，并与我们的合作伙伴台积电、阿斯麦和Synopsys合作，使晶圆厂提高产量，减少碳足迹，并为2nm及更远的技术奠定基础。” 　　在一次媒体电话会议上，cuLitho架构师Vivek Singh无法就英伟达如何定价或商业模式发表评论，但他指出，该软件在关键问题上对芯片制造商有帮助。　　辛格说:“我们已经进行了各种各样的总拥有成本分析，在每一个重要的向量上——成本、生产率、产量、功率、空间——使用cuLitho是非常有利的。” 　　该公司表示，该软件允许500个基于DGX H100 gpu的数据中心系统执行与40,000个基于cpu的系统相同的工作。英伟达表示，这将减少电力和空间需求，并减少对环境的影响，以前需要数周时间的处理现在可以在一夜之间完成。　　台积电首席执行官在英伟达提供的一份声明中表示:“cuLitho团队通过将昂贵的操作转移到GPU，在加速计算光刻方面取得了令人钦佩的进展。”“这一发展为台积电在芯片制造中更广泛地部署反光刻技术和深度学习等光刻解决方案提供了新的可能性，为半导体规模化的延续做出了重要贡献。” 　　同样，ASML首席执行官Peter Wennink表示，这款软件“将为计算光刻技术带来巨大的好处，从而为半导体缩放技术带来巨大的好处。” 　　早在今年9月，英伟达推出了新的“Ada Lovelace”芯片架构，黄健华就宣布摩尔定律——即在相同成本下，芯片上晶体管数量每两年翻一番的标准——已经“死亡”，因为硅片现在“贵了很多”。多年来，英伟达为其芯片开发了一个根深蒂固的软件生态系统，这促使一些分析师开始将英伟达视为一家迅速崛起的软件公司。　　人工智能电　　该公司还发布了新的人工智能服务，以实现人工智能的民主化，并成为人工智能开发的关键领导者。　　英伟达表示，将推出四个新平台，供开发者构建专门的人工智能模型:用于AI视频的L4、用于图像生成的L40、用于ChatGPT等大型语言模型部署的H100 NVL，以及用于推荐模型的Grace Hopper。黄仁勋在与分析师的会议上说，英伟达表示，Alphabet公司的谷歌云平台是L4的早期采用者，并将其集成到其Vertex AI机器学习平台中，这是英伟达在人工智能领域的“最大合作”。Grace Hopper和H100 NVL将在今年下半年上市，而L40现在已经上市，L4已经在谷歌的私人预览版中上市。　　英伟达推出了DGX Cloud服务，企业可以通过简单的浏览器即时访问人工智能模型，每月支付3.7万美元，被称为“人工智能的iPhone时刻”。该公司还推出了基金会模型制作服务，该服务可以处理语言、图像、视频和3d，还有NeMo和Picasso服务。

金融界2023-03-22

Shutterstock与NVIDIA合作构建AI基础

使用NVIDIA Picasso生成式的AI云服务培训的定制Shutterstock内容可使用文本提示快速生成用于工业数字孪生、娱乐和游戏的3D内容纽约2023年3月22日 /美通社/ -- Shutterstock, Inc.（纽约证券交易所股票代码：SSTK）是面向变革型品牌和媒体公司的全球领先创意平台，今天宣布将与NVIDIA合作，培训定制3D模型，通过简单的文本提示创建生成生成式3D资产。通过首次此类合作，3D模型将使用 NVIDIA Picasso生成AI云服务借由Shutterstock资产进行培训，将文本转换为高保真3D内容，从而将创作时间从数小时缩短到几分钟。当未来几个月在Shutterstock.com上推出模型时，新NVIDIA支持的生成式AI能力将成为 Creative Flow 的最新功能，这是一个广泛的工具包，旨在推动最无缝的创意体验。文本到3D功能还将在Turbosquid.com上提供，计划在NVIDIA OmniBee™平台上推出，用于构建和运营3D工业元宇宙应用。 Shutterstock首席执行官Paul Hennessy 表示：「我们与NVIDIA的生成式3D合作将为下一代3D促成工具提供支持，从而大大降低创建纹理贴图优美和结构化3D模型所需的时间。这种首次合作关系进一步推进了我们的战略，即利用Shutterstock庞大的元数据池将新产品、工具和内容推向市场。通过将我们的3D内容与NVIDIA的基础模型相结合，并使用我们各自的营销和分销平台，我们可以利用巨大的市场机会。」借助当今的专业软件工具，从零开始构建高质量、详细的3D模型对创作者来说往往是一项具有挑战性和耗时的任务。在创建用作数字孪生的内容时，需要绝对精度，根据模型的具体细节，工作的复杂性可能需要数天甚至更长。通过使用NVIDIA Picasso生成式AI云服务创建定制模型，Shutterstock将帮助3D艺术家创建物件形状，协助物件解包，生成纹理贴图和材料，对于非3D用户，甚至可以制作出能在各种应用和平台上使用的完整3D模型。 NVIDIA开发计划副总裁Greg Estes表示：「生成式AI的变革性能力使软件制造商和企业能够构建使用简单文本提示的工具，创建数字副本、模拟和设计的3D资产，为艺术家节省大量的时间和心力。通过NVIDIA Picasso生成式AI云服务培训定制Shutterstock模型将为开发人员提供一种工具，可以自动化艺术家的大部分繁琐工作，让他们有更多的时间探索新概念并完善自己的想法。」 Shutterstock是负责任AI重点的一部分，并与定制3D模型在Shutterstock平台上的销售息息相关，将通过其贡献者基金（Contributor Fund）对艺术家的知识产权在训练生成技术方面发挥的作用给与报酬。关于 NVIDIA NVIDIA 自1993年成立以来（纳斯达克股票代码：NVDA)）一直是加速计算领域的先驱。该公司在1999年发明的GPU刺激了PC游戏市场的增长，重新定义了计算机图形，点燃了现代AI时代，并推动了元宇宙的创建。 NVIDIA现在是一家全栈式计算公司，拥有数据中心规模的产品服务，正在重塑行业。如需更多信息，请访问 https://nvidianews.nvidia.com/ 。关于 SHUTTERSTOCK Shutterstock, Inc.（纽约证券交易所股票代码： SSTK）是面向变革型品牌和媒体公司的全球领先创意平台。通过其集团子公司，Shutterstock的综合收藏包括得到许可的高质量图片、矢量图、插图、 3D模型、视频和音乐。 Shutterstock与不断增长的200多万贡献者社区合作，每周增加数十万张图片，目前有超过6亿张图片和超过4500万段视频剪辑可用。 Shutterstock总部位于纽约市，在全球设有众多办事处，其客户遍布150多个国家和地区。该公司还拥有世界领先的全球新闻编辑室和媒体公司娱乐新闻机构Splash News；全球最大的视频优先内容市场Pond5；全球最大的3D 内容市场 TurboSquid；领先的在线及平面设计图像编辑平台 PicMonkey；高端图像集集偏移；端到端定制创意商店 Shutterstock Studios；精心策划的无版税音乐图书馆PremiumBeat；精心策划的免版税音乐库；Shutterstock Editorial，为世界媒体提供编辑图片和视频的首要来源；以及 Bigstock，一个以价值为导向的股票媒体产品。了解更多信息，请访问 www.shutterstock.com，也可在 Twitter 和 Facebook 关注shutterstock。 NVIDIA前瞻性陈述本新闻稿中的某些声明包括但不限于以下声明：NVIDIA与Shutterstock合作使用图像和文本提示快速生成工业数字孪生、娱乐和游戏的3D内容的优点、影响、性能、可用性和功能；以及NVIDIA产品和技术的优点、影响、性能、功能和可用性，包括NVIDIA Picasso生成式AI云服务、NVIDIA Omniverse和NVIDIA基础模型，都是前瞻性陈述，存在风险和不确定性，可能导致结果与预期有重大差异。可能导致实际结果出现极大差异的重要因素包括：全球经济状况；NVIDIA在制造、组装、包装和测试产品方面对第三方的依赖性；技术发展和竞争的影响；新产品和技术的发展或对NVIDIA现有产品和技术的改良；市场对NVIDIA的产品或合作伙伴产品的接受情况；设计、制造或软件缺陷；消费者偏好或需求的变化；行业标准和界面的变化；将NVIDIA的产品或技术集成到系统中时意外损耗的性能；以及 NVIDIA 提交给美国证券交易委员会（SEC）的最新报告（包括但不限于其10-K表年报和10-Q表季报）中屡次详述的其他因素。提交给SEC的报告副本会发布在公司网站上且可免费从NVIDIA获得。这些前瞻性声明不能保证未来的表现，仅在规定日期有效。除非法律另有要求，否则NVIDIA对更新这些前瞻性声明以反映未来事件或环境不承担任何责任。本新闻稿包含1995年《私人证券诉讼改革法案》所定义的前瞻性陈述。除历史事实陈述外，所有其他陈述均是前瞻性陈述。前瞻性陈述的例子包括但不限于以下相关陈述：指引、行业前景、未来业务、未来运营或财务状况结果、未来股息、我们完成收购以及将我们已收购或可能收购的企业整合到我们现有运营中的能力、新的或计划的功能、产品或服务、管理战略、我们的竞争地位和新冠疫情。您可以通过以下词语和其他类似词语及其否定形式来识别前瞻性陈述："可能"、"将要"、"将会"、"应该"、"可能"、"期望"、"旨在"、"预测"、"相信"、"估计"、"打算"、"计划"、"预计"、"估算"、"寻求"、"潜力"和"机会"。但是，并非所有前瞻性陈述都包含这些词语。前瞻性陈述受到已知和未知风险及不确定性和其他因素的影响，可能致使实际结果与文中前瞻性陈述所表达或暗示的结果存在重大差异除其他文件外，该等风险和不确定性包括在我们最近10-K表年度报告和截至2022年12月31日的10-Q表季度报告以及公司可能不时向证券交易委员会提交的其他文件中题为"风险因素"下讨论的风险和不确定性。由于这些风险、不确定性和因素，Shutterstock的实际结果可能与本文所载前瞻性陈述中讨论或暗示的未来结果、绩效或成就存在重大差异。本新闻稿中包含的任何前瞻性陈述仅代表本文发布之日的情况，除法律要求外，Shutterstock不承担更新本新闻稿中所含信息或修改任何前瞻性陈述的义务，无论是出于新信息、未来的发展或是别的原因所致。 © 2023 NVIDIA Corporation。保留所有权利。 NVIDIA、NVIDIA 标志和 NVIDIA Omniverse 是NVIDIA Corporation在美国和其他国家的商标和/或注册商标。其他公司和产品名称可能是其各关联公司的商标。功能、定价、供货信息和规格如有变更，恕不另行通知。

美通社2023-03-22

大厂逐梦AI之际日产汽车“逆势”布局元宇宙

英伟达合作开发软件定义汽车，通过引入 NVIDIA Omniverse，将 AI 和元宇宙技术进一步融入自身的开发流程之中，工程师能够对其智能驾驶功能进行测试和验证，打造更智能、更高效的数字工厂。回溯历史上每一项划时代技术和产品的诞生，似乎都经历着漫长的探索。元宇宙这一概念从科幻小说进入到我们视野用了近 30 年的时间，而元宇宙从虚幻概念到实际落地则需要科技领域的长足进步，汽车元宇宙至少已不再是空中楼阁，也仍有更多的场景等待解锁。来源：金色财经

金色财经2023-03-20

AMD:赢得生成式AI之战可能并不容易

然褒贬不一，这归因于该股相对于同行公司Nvidia的表现不尽人意。图：AMD和NVDA6个月内的股价表现；来源：Seeking Alpha 截至撰写本文时，与标普500指数的12.9%和NVDA的109.76%相比，AMD仅从2022年10月低点反弹了45.08%。这可能是由于人们对ChatGPT的热情，该技术是在NVDA的A100 GPU上训练的，尤其得益于后者在GPU销售前景乐观的背景下进行财务恢复。此外，AMD的执行似乎受到持续的PC需求破坏的阻碍，由于FQ1'23收入指导在53亿美元（同比下降9.8%），中点估计与共识预期的55.6亿美元相比，指导显得谨慎。2023年的宏观经济前景也显得不确定，由于2023年1月的消费者产品指数仍显示出-6.2%的同比影响。尽管如此，我们仍然对AMD的恢复保持信心，这要归功于MI250加速处理器单元[APU]的前景，这是一款混合CPU-GPU加速器芯片，适用于强烈的云计算工作。到目前为止，该公司在超大规模部署产品上已经取得了巨大成功，并计划在2023年下半年推出新的MI300。考虑到MI300在性能上比MI250提高了8倍，在功耗效率上提高了5倍，因此MI300被选中为世界上最快的超级计算机El Capitan的核心处理器，将于2023年底在劳伦斯利弗莫尔国家实验室投入使用。届时，投资者可能会受到鼓舞，因为2023年底时世界上前两大超级计算机将使用AMD的市场领先的APU，这表明其在同行公司如NVDA或英特尔公司中的市场支配地位。这自然是基于该公司的战略3D堆叠芯片，该技术通过提高能源性能、数据共享和内存使用来提高计算效率。 AMD还与许多大型云服务提供商密切合作，以使MI300能够胜任AI工作负载，这表明从2023年下半年开始可能会有潜在的收入贡献。这可能是公司市场份额增长的助力，尤其是在高性能计算领域为生成式AI带来了令人兴奋的新篇章。特别地，自2022年5月以来，Microsoft的Azure一直在使用AMD的MI200进行“大规模AI训练”，据报道比NVDA的A100 GPU更高效5倍，速度更快1.2倍。根据最近在摩根士丹利技术、媒体和电信会议上的采访，MSFT自2022年以来也一直在使用该公司的MI250。这些硬件进步还利用了AMD现有的AI软件堆栈ROCm和Xilinx AI引擎能力，展示了公司迄今为止出色的整合能力。考虑到Xilinx收购仅在一年前完成，我们认为，在硬件和软件方面的生成式AI能力中，公司还有进一步的机会组合协同作用的助力。然而，NVDA的H100（A100的后继产品）和AMD的MI300之间的比较如何仍有待观察，因为后者尚未发布。 H100的早期评价非常好，该产品在大型语言模型的AI训练和AI推理方面比其前身快9倍和30倍。此外，由于MI250据说比NVDA的A100表现更好，这就引发了一个问题，为什么OpenAI的ChatGPT没有在MI250上进行训练，考虑到它们的价格相似，而且微软已经推出了由NVDA的H100提供支持的新虚拟机。此外，在个人电脑或独立GPU端市场中，AMD在与NVDA的竞争中仍有很长的路要走，因为NVDA到目前为止越来越占主导地位。到2022财年第四季度，NVDA在个人电脑GPU市场占据17％的份额，而AMD报告了12％，英特尔报告了71％。同时，NVDA在独立GPU市场上的领先地位仍然保持在84％，而AMD为11％，其他厂商为5％。此外，AMD的最新旗舰Radeon RX 7900 XTX显卡（于2022年12月发布）无法与NVDA的旗舰GeForce RTX 4090竞争，只能与后者的较慢版本GeForce RTX 4080（2022年11月）相媲美。由于大多数比较都认为NVDA的旗舰芯片是明显的胜者，因此似乎AMD仍然落后于市场领导者。只有时间才能告诉我们，AMD在生成式AI方面的战斗将如何结束。同时，对于对硬件进行极其技术性的分析感兴趣的人，可以参考下面这些链接，我们在研究过程中发现它们非常有趣： • GPU推理性能和价值的可恶比较 • AMD展示未来MI300混合计算引擎的详细信息 • AMD的MI300能否在AI方面击败NVIDIA？ AMD股票是买入、卖出还是持有呢？图：AMD 1年EV/营收和市盈率估值；来源：S&P Capital IQ 标普资本智慧目前，市场对AMD的悲观情绪已经反映在股票估值上。其股票交易的EV/NTM营收为5.41倍，NTM市盈率为26.62倍，而NVDA的扩展数字分别为19.50倍和52.91倍。因此，我们认为，在这些水平上，AMD仍然可能是一个价值投资，特别是考虑到我们的股价目标为116.59美元，从当前水平来看，这意味着出色的43.6%上涨潜力。这个数字是基于市场分析师预测的2024财年EPS为4.38美元和当前市盈率估值，比其1年均值21.79倍高，但低于其3年疫情前的均值37.33倍。图：AMD 1年股票价格；来源：Trading View 然而，AMD股价已反弹并交易在其50日移动平均线之上。因此，尽管我们对公司的未来执行保持信心，但围绕生成式人工智能的乐观情绪可能已经到达了狂热的程度，暗示短期内可能存在潜在的波动性。因此，选择在此处添加AMD的投资者必须在连续降低或匹配他们的美元成本平均值的情况下才能这样做。否则，抄底的投资者可能会尝试等待股价再次跌至低70美元的支撑位，从而扩大他们的安全边际。 $美国超微公司(AMD)$ $英特尔(INTC)$ $英伟达(NVDA)$

老虎证券2023-03-20

国企改革深化提升，促进支撑国家算力相关产业发展，国产AI算力生态一览

生态：海光DCU协处理器能够较好地适配NVIDIA的CUDA生态，减轻开发和迁移难度，也降低了推广压力；构建较为完善的AI工具链生态，可以最大限度利用已有的成熟AI算法和框架；CPU与GPGPU也获得产业链各环主流厂商支持，建议关注的海光信息、中科曙光等。　　昇腾生态：昇腾计算产业生态基于昇腾系列处理器和基础软件，构建全栈AI计算基础设施、行业应用及服务。在软硬件体系方面，Atlas硬件、MindSpore框架以及AI开发平台构建起完备的合作体系；在整机方面，神州数码与拓维信息作为华为昇腾算力9家整机合作伙伴，在昇腾算力领域率先落子；在行业应用方面，22年北明软件加入昇腾万里伙伴计划，明确在金融、互联网、电力等领域的全方位合作意向，昇腾计算产业生态日渐完善。建议关注神州数码、拓维信息、常山北明等。

金融界2023-03-17

ChatGPT之后 AIGC会如何革新内容创作？

信息和材质信息，使可编辑性大幅加强。 NVIDIA GET3D基于AI生成的模型示例可行路径：与游戏中的程序化生成技术相结合尽管如此，AIGC在3D侧的能力，距离打造3D互联网仍有不小的距离。而游戏中较为成熟的程序化内容生成（PCG，Procedural Content Generation）技术，可能是AIGC迈过深水区的一大助力。从技术路径上，AI生成3D难以沿用“大力出奇迹”的老办法，即单靠喂给AI海量的输入来提升效果。首先，信息量不同，一张图片和一个3D模型相比相差一个维度，体现在存储上就是数据量级不同；其次，图片和3D的存储及显示原理不同，如果说2D是像素点阵在显示器的客观陈列，3D则是实时、快速、海量的矩阵运算，就像对着模型在1秒内进行几十次“拍照”。为了准确计算得到每个像素点，“渲染”在显示器上，需要考虑的因素至少有（1）模型几何特征，通常用几千上万个三角面来表示（2）材质特征，模型本身的颜色，是强反射的金属，还是漫反射的布料（3）光线，光源是点状的吗，颜色和强度如何。最后，原生3D模型的数据相对较少，仅游戏、影视、数字孪生等领域有少量积累，远不如已存在了数千年、可以以非数字化形态存在的图像那么多，例如ImageNet中就包含了超过1400万张图片。用计算机帮助创作者这件事，游戏界已经探索了四十多年。用算法生成的游戏内容首次出现在1981年的游戏Rogue（Toy and Wichman）中，地图随机，每局不同。3D时代，程序化生成技术大量应用于美术制作，因为其需要巨额时间和人力成本，以2018年发售的游戏《荒野大镖客2》为例，先后有六百余名美术参与，历经8年才完成约60平方公里的虚拟场景。程序化生成在效能和可控度上介于纯手工和AIGC之间。例如2016年发布、主打宇宙探险的独立游戏《无人深空》（No Man's Sky），用PCG构造了一系列生成规则和参数，声称能创造出1840亿亿颗不同的星球，每个星球都有形态各异的环境和生物。游戏《无人深空》中使用程序化生成的海洋生物示例 2022年的Epic打造的交互内容《黑客帝国：觉醒》在最新虚幻引擎和程序化生成加持下，打造出栩栩如生、高度复杂的未来城市，共包括700万个美术资产，包括7000栋建筑、38000辆可驾驶的车和超过260公里的道路，其中每个资产由数百万个多边形组成。 Epic使用虚幻5引擎和程序化生成技术高效制作《黑客帝国：觉醒》中的庞大城市程序化生成和AI的结合更成为热门学术领域，每年人工智能与游戏的顶级学会——IEEE Transactions on Games都会为程序化生成开辟专门的讨论板块。剧情、关卡、场景、角色，每个板块都有大量的研究和实践成果在推进。创作到底是什么？关于创作，有一句经典论断——天才是99%的汗水，加上1%的灵感。爱迪生认为那1%的灵感最重要。AIGC则向我们证明，99%的汗水能产生质变。善用AI的创作者，或许才是“完全体”。首先，AI和自然人的创作过程，没有那么大的差异：一部作品的诞生，一个作者的成长，都建立在大量对经典的观察、参照、模仿、提炼基础上，并非一蹴而就。而创新往往也有迹可循，或者是对主流的扬弃甚至反叛，或者是对多种元素的加成和融合。因此，如知识产权制度，也是在鼓励创作的基础上，给予贡献者以对等的奖励，而非一刀切地拒绝模仿。其次，人作为创作核心这一点没有变化：AI面向任务，人类面向创造。一方面，人类信息系统纷繁复杂，远非几个“prompt”输入就能概括。正如一位网友说，AI代替不了我，因为它理解不了老板的需求。没有五年经验的乙方，也解读不来甲方口中的“要大气”。另一方面，AI成长的养料仍然由人提供，AI更可靠可信也依赖着人的使用与反馈。“断奶”于2021年的ChatGPT可不知道2022年世界杯的战果。从实用的视角，AIGC将赋予普通用户更多的创作权力和自由。从PGC、UGC到AIGC的发展路径可见，普通人越来越多的参与到创作之中，数字内容不仅呈现数量上的指数级增长，类型和风格也走向了更加包容和多元的生态。未来，用户可以使用手机拍摄的一系列照片，通过AIGC工具生成一个可以使用的3D渲染图。采用这种创造内容的方式，我们可以想象未来的数字空间将不再完全由开发人员构建，而是利用AIGC响应用户的输入按需生成。 AIGC工具对专业人士的杠杆效应更显著：如果对普通人的增益是从0到1，对专业人士则可能是从1到10，使他们能集中精力处理更顶层、更有价值的事情：比如立意，风格，构图，元素组合和后处理，或者怎样在前期制作尽可能多样的demo来找寻更好的方案。运用AI也正成为新的职业能力，善于“施咒”的大触们前赴后继地开发着AI近乎无限的潜能，并社交平台上留下让人望洋兴叹的作品。更长期看，创作和艺术的历史是螺旋上升的历史，是某一种风格数量极大丰富、质量巅峰造极之后的突破、突变与跨界，也是一个时代精神情感的凝结。我们有理由相信，AIGC变革下创新依旧存在，甚至会加速发展。参考资料来源: [1]https://mp.weixin.qq.com/s/ZYSEou1ki0a4JVY2Nv8_SA. [2]https://zhuanlan.zhihu.com/p/388666777. [3]https://zhuanlan.zhihu.com/p/82758631. [4]https://zhuanlan.zhihu.com/p/493739360. 来源：金色财经

金色财经2023-03-16

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