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今日早間，有媒體發布報告稱 OpenAI 可能正處于潛在的財務危機之中，或2024年底破產。而天風國際分析師郭明錤表示，不用去擔心“媒體報導OpenAI可能破產”。AI/AIGC已是明確的趨勢，但產業的變化將會創造新贏家與輸家。

值得注意的是若AI/AIGC無法創造可持續獲利的商業模式，產業對AI/AIGC的投資可能會放緩，其中一個觀察指標為微軟未來兩個季度對AI/AIGC的資本支出展望與相關業務的獲利狀況。

AIGC已經成為一個明確的趨勢。人工智能在全球商業領域的應用越來越廣泛，正在改變著商業運作和商業模式。人工智能技術的快速發展和不斷創新，使得企業能夠更好地利用數據和算法來進行決策和優化業務流程。從自動化生產到智能客服，從數據分析到市場預測，AIGC正在幫助企業提高效率、降低成本、提升創新能力。

——產業鏈剖析：分類細致，賽道多

AIGC產業可大致分為基礎設施層、模型層及應用層，目前中國AIGC產業整體層級尚不夠完整，模型層成為當前關鍵卡口。在一定程度上限制了上下層級的發展。

基礎設施層：主要分為數據層、算力層、計算平臺、模型開發訓練平臺和其他配套設施。

模型層：即垂直化、應用化、場景化的模型和應用工具，主要分為底層通用大模型和中間層模型，底層通用大模型又可分為開源基礎模型、非開源基礎模型和模型托管平臺;中間層模型有人類互動反饋、大模型調整和個性化模型。

應用層：即面向C端用戶的文字、圖片、音視頻等內容生成服務，按不同的價值創造邏輯，可分為生產可直接消費內容、結合底層系統生產高附加值內容、提供內容生產輔助工具、用于提供體系化解決方案四類。在這四類中，目前我國落地及變現進展最快的是生產可直接消費內容這一賽道。

目前，我國AIGC產業已涌入了互聯網大廠，AI公司、生態場景鏈公司。研究機構等多類參與者。由于產業發展相對有限，目前各類玩家間區別相對有限。在我國的AIGC產業中，應用層是最適合初創企業進入的部分，因此目前應用層的企業競爭也是最為激烈。

——算力層和中間層潛在市場規模巨大

當下一級市場中AIGC企業按技術架構下的產業鏈分布來看，84%布局算法層，11%處于算力層，只有5%布局平臺層，算法層競爭度高，算力層競爭度小。同時算法層下的中間層企業僅占15%，相較于算法層另外兩個細分領域來說分布是較少，但該領域可以通過技術和內容生成賦能各行各業，其潛在市場規模是巨大的。

——算力層供需失衡，需求拉動投資

AIGC對算力的需求指數級增長，算力供需已經失衡，需求拉動下算力層將有較大投資空間。

——中間層投入成本低，收入回報好

從投入成本和回報情況來看，中間層和應用層的投入成本低，商業回報較好。較高的投入回報比也會吸引企業和大量投資。

百度創始人、董事長兼首席執行官李彥宏認為生成式AI將催生新產品、新業態，會有很多創業和投資，大模型時代*的機會在于應用層。他曾表示，在應用層，將會出現全新的、十倍于現在微信和抖音的創業機遇。

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