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title: "近半年AIGC融资规模达22.4亿，中下游更值得创业者投入"
id: "20230522A07VL600"
publicationAccount: "非凡产研"
originalPublishedAt: "2023-05-22T18:29:22+08:00"
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language: "zh-CN"
tags: ["融资与投资","内容创作","模型与基础设施","智能硬件","情感陪伴","OpenAI"]
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# 近半年AIGC融资规模达22.4亿，中下游更值得创业者投入

文章中的“非凡产研”是原始发布账号署名，不代表已核实个人执笔作者。引用访谈或圆桌观点时，应按正文标明具体发言人及当时身份；无法确认时不要推断。日期为原始发表日期，历史信息以发布时点为准。

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2023年初，ChatGPT 的出现，引发了国内外各类AIGC技术应用的爆发，让人们看到了新世界的曙光，也感受到了迫在眉睫的剧变。无论是前沿科技产业还是整个经济社会格局，都将因此产生巨大的变化，众多企业将迎来价值重估，无数行业将面临重做。

作为15年来陪伴数以十万计创业者共同成长的产业加速平台，**创业黑马发起了AIGC主题系列直播活动，邀请多位业内知名企业家、投资人、专家学者和创业实践者，**从软硬件平台视角、投资人视角、行业应用视角等维度看AIGC，共话大模型时代新机会，展现产业新力量。

本期的分享嘉宾是**非凡资本合伙人胡小婧。**非凡资本是聚焦在AIGC领域的全价值链精品投行，代表案例FancyTech，筷子科技等。旗下研究品牌非凡产研发布的《中国AIGC行业图谱》获得了业界广泛认可与引用。

在5月18日的《黑马说》直播中，嘉宾围绕**《中国AICG行业扫描及典型应用案例》**主题进行了深度论述，就AIGC的行业现状和趋势，以及AIGC产业生态体系架构、应用案例等问题进行探讨。

**以下为本次直播实录整理：**

我们在2023年2月发布了国内第一份**《中国AIGC行业图谱1.0》**，涵盖了70家发布了AIGC产品的企业；5月发布AIGC图谱2.0，数量达到200多家，说明AIGC当前在创业圈非常火。

**投早投先是当前AIGC投资的共识。**2020年到2022年，中国的AIGC赛道就已经在发展了。这两年间，行业融资规模达54.1亿元，融资38次，B轮前企业融资规模达到了37.9亿元。一般 B轮前融资规模占比不会超过25%，但现在占到37.9%，说明大家都是投早投先的状态。

这其中有一笔融资值得关注，2022年11月微软小冰获得10亿人民币融资，可以将它看作中国AIGC开启的标志性融资事件。

再跟大家分享一组近期的数据：2022年11月到2023年4月之间，AIGC融资规模达到22.4亿人民币，相当于过去两年总计融资额的41.4%。可见一级资本市场对AIGC赛道的关注度骤然增加。从应用规模来看，可以参考《中国Al数字商业展望2021-2025》的数据，到2025 年中国生成式Al技术应用规模预计上升至2070亿元，我认为这还是保守估计。

**AI的市场是很大的，它与各个行业的结合，会带来颠覆性作用，很多行业的市场容量会被改写。**比如微软对open AI的注资，打破了既有的一级资本市场的交易惯例，未来很长时间内他都不需要再融资了，只需要专心于自己的技术和产品，在投融资界是有代表性的创举。

我们来想一个问题，以AI生成图片取代设计师的工作为例， 图片设计行业的市场是变大还是变小了？

假设生成一张图片的成本是500块钱，用AI的成本可能变成几毛钱。这样一来，我原先500块钱的成本被成百倍的压缩了，行业创造的价值也会成百倍的压缩。从这个角度来看，行业是变小了。但通过AI普通人也可以生产优质图片了，这种情况下，图片生产的人数或生产力被极大的释放，市场可能又变大了。

这就是AI技术革命给市场带来的颠覆性改变，在AI爆发的早期阶段，诸多市场的大小变得很难预测，要用不同的逻辑和视角来看待。

如今，**AIGC已经逐渐成为引领内容生产的新形式，为内容生产的降本增效提供了更大的空间，也为内容的新形态创新提供了更多想象空间。**随着通用大模型渗透到各行各业的各个岗位，创新会从内容延伸向新工具，甚至新需求。

以内容生产为例，互联网早期生产的专业内容，属于PGC内容；后面出现了内容社区叫做UGC；现阶段在UGC的领域变成AI辅助UGC，信息和内容的量级再次被扩大，我们目前就处于从 UGC到AI辅助UGC的阶段。

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随着语言模型越来越精准、越来越适用于它对知识的理解，也会越来越趋近高质量内容。这种情况下，会有海量内容出现，让内容从图文延伸到多模态，再延伸到各个场景，衍生出新的需求，激发更多创新。

接下来，为了让大家更好的了解AIGC产业生态体系的架构，我们将其分为上游、中游、下游，这样更好区分和理解。现在**上游多数是大厂们在做的基础模型，**包含数据标注、数据平台、底层算力支持；**中游有很多模型及服务，**在通用大模型、语言大模型之外，一些行业已经通过自研的方式将AIGC的能力深入到行业中应用了，会看到基于场景的优质产品出来。目前金融、医疗、零售、航天都有这样的结合；**下游看到应用层，**会针对发展更加充分的内容生产、内容设计、内容分发这些场景的结合跟服务。

我也经常看到市面上组织的创客马拉松活动，大家会快速找到一个场景，用模型和代码组织生产，再快速的形成demo投入使用，去验证他的想法是不是可行的。尤其在中下游能够看到这样一群鲜活的创业者，用这样的方式去创造。不得不说AI创造了一个创造者的时代。

基于非凡产研2月发布的1.0版本的基础，《中国AIGC行业图谱V2.0》根据AIGC的三层架构再次作出更为细分的企业划分，展示了全新的图谱V2.0。

接下来，为大家展示一下此次最精彩的部分——AI应用案例。

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**第一个案例来自筷子科技，作为企业级商业AIGC协作平台，他们的服务与应用主要针对短视频生成。**可以完成编拍剪投管等视频生成的全流程。这家公司使用AI的能力将生产短视频的效率提高了5-30倍，他们用AI一秒生成上百个视频脚本和分镜描述，AI混剪可以生成上百条不同的视频，预测哪些视频是更适合投放的。还可以选择抖音、小红书、视频号等多个平台发布。我播放的这个探店视频就是用AI生成的，当前有8000多个赞。可以看到AI极大的解放了视频生产的生产力，核心生产要素的增长达到了十倍速。

**另一个案例来自万有引力unigravity。**这个软件可以帮助服装、首饰设计师做改款和测款，将设计师的工作效率成百倍提高。还有一个使用场景，就是服装的测款。例如我是服装店店主，不知道什么产品好卖，那么我可以借助AI生成很多衣服图片和模特展示图，然后到自己的私域或者店铺先上架让用户下订单。有人喜欢再下单生产。这个过程中都不需要设计师，完全可以用AI工具调节参数，形成一个全新的设计，一种CtoB的反向定制市场就展开了。

**还有一个跨境出海领域的案例，产品叫做kua.ai，**一般用于亚马逊平台，并且完全贴合亚马逊卖家的痛点跟场景。在亚马逊市场上，爆款逻辑是屡试不爽的，中国卖家一直在找爆款。这种情况下，卖家可以用这款工具一键生成商品详情页、陈列页以及SEO优化等。例如我要推广女士高跟鞋这个品类的SEO，要展示产品的舒适和休闲特性，它能非常快的生成2000字英文版本的描述，生成的内容可以直接用于投放。

**还有一家在电商领域的AI公司叫Fancy Tech，**他们的产品可以通过商家上传一两张产品图，就可以快速生成用于广告使用的产品视频，这样的视频质量可以媲美4A广告公司，但生产视频的效率却要比4A公司快多了，目前广泛用于淘宝天猫的商品介绍视频中。

以上的这些应用案例，他们的数据在这几个月都非常好，比如筷子科技的月收入基本达到2-3倍的增长。kua.ai的产品在亚马逊平台，用19美元就可以买到，现在有上千人在付费。还有万有引力，它极大的释放了服饰设计师生产力，未来还会赋能更多小B卖家。这是我目前看到的，可以商用的AI产品，展现出AI对不同行业的巨大推动作用，而且都是从关键的场景上去做变革。

最后，**从大的趋势来看，在AI平权的时代背景下，创业机会非常大。**我们认为数据+场景是关键壁垒，数据为先、场景为王；AI对产业的改变，很有可能是中国产业数智化的最后一公里。

**创业黑马：对于中小企业来说，中下游的创业机会是否会多一些？**

**胡小婧：**中游跟下游的产品会更有价值，或者说现在很多人会低估了它的价值。未来可能2~3年就没有人再说大模型这件事情了，它已经成为基础设施了，而**中游和下游会更有价值，围绕场景和创新，更值得创业者投入。**

**创业黑马：中小企业在中下游创业的窗口期能有多久？**

**胡小婧：**行业的速率不一样，比如工程、医疗、新能源领域，周期会慢一些。非凡在统计了大模型目前发布的产品是30多家，基本集中在大厂，但并不影响在行业或应用层做提前的布局。

**创业黑马：有没有一些新的产业会应运而生？**

**胡小婧：**可能性绝对存在，但现在还缺少基础设施。比如更智能的AI助手、任务机器人，这就会有新的发展空间和市场；还有数字人，已经能看到1万块以内就能部署自己的数字分身，成本已经打下来了。成本下降，会有更多的人使用，新的行业会诞生。

**创业黑马：最后还有几个问题。对于通用大模型玩家来说，生态建设是不是非常重要？to B的产品是否会先于to C的产品到来？在产业+AI时代背景下，单一生产要素有没有可能因为AI赋能达到10倍速或者更高速率的增长？**

**胡小婧：**通用大模型除开技术实现能力，最重要的就是生态建设，现在美国的情况是模型很多，很多都没人用。

to B的产品先于to C的产品到来，与我的判断一致。因为toC是基于完整的模型产品，目前国内还没有质量特别好的底层模型；另外 toC的综合获客成本较高，需要资本支持，没有to B变现快。

以筷子科技为例，目前的客户反馈和他们的综合测算来看，客户的生产效率提升了5—30倍。这么大的提升，解释了为什么它在现阶段受欢迎，但如果AI改变的不是整个生产要素里面非常关键的一环，可能不会带来这么明显的收益。

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