未来AIGC可能有两种世界：一种世界是多个大模型基础公司，为上游应用提供API和模型服务，上游应用公司只需要专注于开发产品逻辑和上层算法，而另一种世界则如同今天的AI公司一样，每家公司都根据自身需求研发底层大模型，为自身应用提供技术支持。
你对任何一种世界的相信都将构成你当下投资和创业的选择，当然，这两种世界也可能存在互相交织的过渡形态，但需要你来对过渡形态的持续时间进行判断，你会选择相信哪一种世界。
1，如果GPT-4，或者3年，5年后较好的模型比GPT-3大100倍甚至1000倍，作为创业公司是否还要自研。
2，在某个领域的底层基础模型尚未成熟的时候，选择在该领域进行创业是很好的timing吗。
其实AIGC并不是一个新颖的概念，AIGC即用AI算法生成文本或者图像等内容，各种NLG(自然语言生成)模型和GAN（生成对抗网络）及其变种模型都是此前的生成式AI模型。
AIGC对创作者的解放体现在：“只要会说话，你就能创作”，无需懂得原理，不用学习代码，或者Photoshop等专业工具，创作者以自然语言向AI描述脑海中的要素甚至想法（术语是给出“prompt”）后，AI就能生成对应的结果，这也是人机互动从打孔纸带，到编程语言，图形界面后的又一次飞跃。
自然语言是不同数字内容类型间转化的根信息和纽带，比如“猫”这个词语就是加菲猫的图片，音乐剧《猫》和无数内容的索引，这些不同的内容类型可以称为“多模态”。
AIGC此轮浪潮，较大底层进化就在AI对自然语言“理解”和“运用”能力的飞跃，有了这一强大的特征提取器，后续的GPT，BERT等语言模型突飞猛进，不仅质量高，效率高，还能以大数据预训练+小数据微调的方式，摆脱了对大量人工调参的依赖，在手写，语音和图像识别，语言理解方面的表现大幅突破，所生成的内容也越来越准确和自然。
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