AIGC有何根本不同如何具体落地

AIGC跟我们之前接触的所谓的人工智能完全不一样，比如很多平台现在用智能客服替代人工客服，但智能客服只能按照事先设计好的话术进行交流，一旦超出规定场景和语境，智能客服就变得很尴尬。

AIGC相比以前的所谓人工智能，则开始有自己的思想了，可以通过学习进化，虽然这种思想也是由人来引导的。

AIGC在工业设计，动漫设计，摄影艺术，游戏制作等场景，能够激发设计者创作灵感，提升内容生产效率，就目前来说，广义上的AIGC应用场景大致可以分为ToB和ToC两个领域:。

在B端的的应用主要是通过”AI+”，来为各产业进行赋能，在C端主要是通过与人交互，进行内容生产，主要有包括AI聊天机器人，AI绘画，AI驾驶，AI助手，AI辅助文本生成等。

要知道，一个文字生成图技术的应用，足以替代原来十数人的原画团队，带来效率直线上升，成本大幅下降，这种情况下，还要搞什么业务外包。

在赤裸裸的效率与成本对比的面前，哪个公司都不可能无视新技术带来的巨大利益和市场潜力，自然也就会发生血淋淋的砍掉现有团队和外包业务的现实。

这条传闻，至少透露着两方面信息：一方面，原画，翻译等从业人员后面可能就不好过了，包括一些流水线作业的艺术从业者可能都会受到冲击，另一方面，我们也能看到生成式AI正在走入更多的行业，而游戏行业只是表现得相对激烈一些。

可叹的是，这种情况不只发生在游戏领域，很多企业的广告，市场等部门，都将是生成式AI替代人力资源的“重灾区”。

AIGC将会持续火爆，投资生成式AI的故事还在继续上演，但除了投资机构，创业者和媒体等组织关注创投，更多人在意的还是生成式AI应用的表现和价值。