从AI绘画、AI写作到数字人，AIGC即AI生成内容已经为大众所熟悉。现在，它迎来了新的拐点：大模型和开源模式的推动，降低了AIGC的应用门槛，千亿市场的商业想象空间也徐徐展开。巨头纷纷布局大模型，AI的“iPhone时刻”到底会提供哪些机会，边界又是什么？
AI大模型的竞争，已经趋于白热化。
连前百度集团总裁兼首席运营官、现奇绩创坛创始人兼CEO陆奇，也在近期的一次活动中，声称自己快“跟不上”大模型狂飙猛进的速度了。“我实在不行了，论文实在是跟不上，代码实在是跟不上。Just too much（太多了）。”
美国人工智能实验室OpenAI发布的ChatGPT在2023年初火爆后，引发了各领域对人工智能社会效应的再认识，也将AIGC（AI Generated Content，生成式AI，即利用人工智能技术来生成内容）产业发展推上了高潮。
2023年3月14日，GPT-4大语言模型发布。随后，全球科技公司展开了AI大模型的“军备竞赛”。尽管大模型用途已可超出AIGC范畴，但ChatGPT作为生成式AI的代表，也给AIGC带来了深刻改变。
在过去的时间里，无论是AI绘画、数字人还是聊天机器人，AIGC领域已诞生了不少新应用。人类独有并引以为傲的“创造力”部分，正在受到机器的挑战。现在，大模型和开源模式推动了AIGC应用创新速度，也正在改变产业生态。同时，它也带来了通用人工智能时代是否将至的讨论，以及版权、隐私权等相关法规方面的争议和挑战。
站在现实和虚拟世界的分界线上，探讨AIGC未来的发展路径，也成为了当务之急。
01、AIGC产业拐点：“AI的iPhone时刻”
“我们正处于AI的iPhone时刻。”
英伟达创始人黄仁勋在3月21日的GTC大会上，多次强调了这句话。在2023年GTC大会当晚，半导体巨头英伟达推出了专为ChatGPT设计的推理GPU（图形处理器）等多种产品和服务，将2023年以来的AIGC浪潮推到了高点，被外界称为AIGC的“疯狂夜晚”。
在年初和投资者的电话会议上，黄仁勋也曾表示，生成式AI带来了科技的“转折点”。
事实上，AIGC概念早已存在。在互联网的内容生产方式经历了PGC（Professionally Generated Content，专业生产内容）和UGC（User Generated Content，用户生产内容）阶段之后，随着自然语言生成技术NLG和AI模型的成熟，生成式AI走到了爆发的前夜。
AIGC在技术场景上可以划分为文本生成、音频生成、图像生成、视频生成，以及图像、视频、文本间的跨模态生成等。ChatGPT作为自然语言处理工具，就主要用于文本生成
