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一则消息引爆AIGC(人工智能自动生成内容)概念板块。
1月30日早间，有消息称，百度计划推出一款人工智能(AI)聊天机器人服务，和最近爆红的ChatGPT类似，可能会成为中国在聊天机器人竞争中备受关注的一款产品。
该消息也引爆了二级市场。港股百度集团一度冲高近6%，而在A股方面，截止午盘收盘，AIGC概念指数涨逾6.77%，而相关概念股悉数暴涨，其中拓尔思20CM涨停，中文在线、万兴科技一度涨逾15%，汉仪股份最高涨幅超过13%，而与百度在AIGC领域合作的视觉中国也宣告涨停。
不过，针对这一消息，记者向百度方面核实。但截至截稿时，该公司方面并未予以回应。
计划今年3月份推出？
市场消息称，百度计划在今年3月份推出一款ChatGPT风格的应用，最初会把它整合到主要搜索服务中。该工具的名称尚未确定，它将允许用户获得类似于ChatGPT的对话式搜索结果。
报道援引知情人士称，百度的Ernie系统将成为即将推出的类似ChatGPT的AI工具的基础。Ernie是一种大规模的机器学习模型，已经过多年的数据训练。
去年11月末，明星公司OpenAI发布的聊天机器人ChatGPT因良好的交互表现而名声大噪，不到一周就聚集了超过100万用户。这款聊天机器人可以根据用户提示模仿类似人类的对话，并在模仿人类说话风格的同时回答大量问题。
恰好在春节期间，另一巨头微软在AIGC领域也有大动作。微软1月24日在其官方博客宣布，已与OpenAI扩大合作伙伴关系，微软将向OpenAI进行一项为期多年、价值数十亿美元的投资，以加速其在人工智能领域的技术突破。
据悉，此前微软在2019年向OpenAI投入了10亿美元，并在2021年再次投资，具体金额未披露。而OpenAI由是由马斯克、美国创业孵化器Y Combinator总裁阿尔特曼、全球在线支付平台PayPal联合创始人彼得·蒂尔等硅谷科技大亨于2015年创立。
百度多次力推AIGC
据悉，百度已经投入了数十亿美元研究AI，多年来一直努力从网络营销向更深层次的技术转型。
在1月初的百度Create AI开发者大会前夕，百度搜索宣布将基于百度自研的生成式模型，升级“生成式搜索”能力，并指出，生成式AI和搜索引擎是互补关系而不是替代，还说搜索底层技术和AI底层技术是相通的，从2021年就开始尝试把AIGC与搜索两者结合起来了。
此前，百度创始人李彦宏曾多次力推AIGC，并提出 AIGC 发展三阶段论：“助手阶段”(AIGC 辅助人类进行内容生产)；“协作阶段”，(AIGC 以虚实并存的虚拟人形态出现，形成人机共生的局面)；“原创阶段”(AIGC将独立完成内容创作)。
而且，百度已开始这一赛道建立“朋友圈”。在1月初，A股上市公司视觉中国与百度签署战略合作协议，视觉中国与百度旗下的AI作画平台文心一格将合作探索AIGC内容产业发展方向。视觉中国是国内最大的视觉内容互联网版权交易平台，百度文心一格是AI作画这一新兴领域兼顾创新与实用的代表性平台。
今日早间，视觉中国股价也宣告涨停。此外，多至AIGC概念股均出现暴涨。截至午盘收盘，拓尔思20CM涨停，万兴科技与中文在线分别大涨14.85%和14.53%，汉仪股份涨幅则达到11.19%。
AIGC爆发不容忽视
2022年被称为AIGC的元年，在Science杂志发布的2022年度科学十大突破中，AIGC赫然在列。
这一年，谷歌、Meta、微软等科技巨头在AIGC赛道积极布局，世界科技巨头用AI实力及技术应用推动AIGC的风潮席卷全球，绘画、音乐、新闻创作、主播等诸多行业正被重新定义。在业内看来，AIGC是一种“人机共创”新模式。
未来，AIGC将颠覆现有的内容生产模式，可以实现以十分之一的成本，以百倍千倍的生产速度，创造出有独特价值和独立视角的内容。红杉美国报告认为AIGC会代表新一轮范式转移的开始，有潜力产生下一个万亿美元级赛道。
不过，在国内由于技术发展不足以及投资环境的影响，AIGC大多被作为AI公司的部分业务、乃至相对边缘化的功能进行研发，独立运行的初创公司数量明显少于国外。除了百度，几家国内创业公司也在探索生成式AI技术，并吸引了红杉资本和创新工场等投资者。
国盛证券认为，国内的AIGC行业目前尚未建立起明确的变现方式。以写作机器人、自动配音等场景为例，大部分产品仍处在免费试用的“流量吸引+平台改良”阶段，收费空间相对较小。换言之，中国AIGC企业商业化模式暂未明朗，部分企业仍处引流期。
此外，该机构还认为，由于服务B端客户时话语权较弱，部分企业会考虑向2B+2C领域，乃至直接2C领域延展。“作为工具，AIGC能否在互联网流量相对稳定的前提下有效接触C端用户，设计好产品转化路径，依旧是一项挑战。”
但在业内看来，去年ChatGPT的面世让市场看到了AI的新潜力。随着2023年GPT4推出，以及各类与应用相结合的商业模式落地，AIGC的爆发不容忽视。从投资上看，生成算法、NLP与算力决定AIGC能否运行，而高质量的数据集决定了AIGC质量与商业模式。
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（文章来源：中国基金报）
