如何看待AIGC的价值？

以下为五 点 主 要价值，重要性 逐次递增。

1.降低内容创作 门槛，增加UGC用户群体

AIGC能够代替 人工 完成声音录制 、图 像渲染等工 作 ，使 更 多人员能够参与 到高 价值的内容 创作 流程中 。预计这一效果 在 2B结构化内容 生 成的领域非常明显，个别场景会 出现2C服务。跨模态生 成成为未 来 重点 。

2.提升创作及反馈效率，铺垫线上实时互动

目 前来 看，效率提升主 要体现在 提升专 业人员的生 产 效率。目 前，用户 对于能够动态交互 的个性 化数字内容 的需求越来 越高 ，传 统的开 发方式无法 满足日 益 上 升的需求，消费速度远高 于制 作 速度，需要AIGC填补供 需间 的差 距。

但我们认为，更 为关 键的是，AI同样提升了内容 的反馈生 成速度，对于实 时交互 内容 有重大意义，具有将线下和 真人的 快 速交互 迁移到线上 的可能，也即令AI承担真人的社 交、创作 、协作 功能，可能会 出现新的潜 在 场景（如 社 交类和 探索 类游戏等）。我们在 Game AI板块 所提及的AI bot实 时玩家教学在 一定程度上 提供 了一种互 动的新形 式，交互 教育/交 互 探索游戏/虚拟陪伴 场景值得期待。

目 前来 看，内容 消费者变 得更 容 易 将现实 情感需求投射在 虚拟世界中 ，预计会 产 生 许 多深入实 时的互 动需求，市场规模 可观。

3. 基于海量数据得到强创造性和 开放性

相 较于人类艺术家，AI能够接触借鉴 更 多的数据，在 基于prompt进行内容 生 成后 ，AI创作 的内容 会 有更 多的二 次创造 空 间 和 自 由 度。例如 ，生 成算法 能基于特定条件 或完全 随机的生 成现实 中 不存在 的形 状、色彩搭配、图 案 或结构等，赋 予内容 创作 更 多可能，产 生 “ 超现实 感” 及“ 未 来 感” ，推动艺术创新。

4.对不同模态元素进行二次拆解组合 

通过语音克隆、编曲 风格 提取 等手段，AIGC能够将原客 体所对应的不同模态信息进行拆解，例如 演讲 者的面部形 象、 声音、演讲 内容 等。在 重新组合 之后 ，能够完成过往 受 到条件 限制 无法 完成的工 作 。例如 路人的声音+专 业的播音逻辑、 更 符合 特定审 美 的面部等，打破真人/真实 场景在 要素组合 上 具有的局限性 。

5.和 其他AI系统或数据库进行联动

在 与 特定的数据库 （例如 实 时更 新的客 户 数据、市场反馈数据、特定主 题下的历史 统计数据）或AI系统进行联动后 （如 个性 化推荐系统等），AIGC能够在 更 为精准的未 来 预测/个性 化预测基础上 调整其生 成内容 。