最近很多人的朋友圈里都出现了把人物照片变成二次元ai动漫视频。这其实就是生成式AI的功劳。所谓生成式 AI 是一项创新技术，生成式 AI 是指利用现有文本、音频文件或图像等创建新内容的技术。生成式 AI 可从其数据中学习内容或对象，并运用数据生成全新的、完全原创的、逼真的工件，留下与训练数据相似的特征，而不是简单的重复。生成式 AI 有潜力创造新形式的创意内容，例如视频，并可加快从医学到产品创造等领域的研发周期。
可帮助算法人员生成以前依赖于业务员的模型，提供创造性的结果，而不会因业务员思想和经验而产生任何差错。人工智能中的这项新技术确定了输入的原始模型，以生成演示训练数据特征、真实的产品。麻省理工学院技术评论指出，生成式 AI 是人工智能领域的一项有潜力的方向。
生成式 AI 通过对所有数据集的自主学习提供更好的优质结果。减少了与特定项目相关的挑战，训练机器学习算法以避免偏差，并允许机器人理解抽象概念。企业可以通过两种方式使用生成式 AI：一是与业务部门一起增强当前的创新工作流程，开发自动化以帮助人类更好地执行创造性任务。例如游戏设计师可以利用生成式 AI 来创建地下城，突出他们喜欢和不喜欢的内容。二是充当业务流程的重要部分，生成式 AI 可以在几乎没有人为参与的情况下生产无数的创意作品。它只需要设置上下文，结果将独立生成。
IDC 报告预测，2025 年全球 AI 市场规模将达到 2218.7 亿美元。其中，中国约占全球总规模 8.3%，位列单体国家第二。《中国 AI 数字商业产业展望 2021-2025》报告认为，从中国 AI 应用表现看，以生成式 AI 和组合式 AI 为代表的人工智能新兴技术将成长为中国数字商业产业链的关键应用技术栈。
生成式 AI 是最引人注目和最强大的 AI 技术之一，在各行各业有着广泛的使用案例。
例如在工业设计领域，企业可以将不同的限制条件提供给 AI，由 AI 设计出一些不同的方案以供选择。在媒体内容生成方面，生成式 AI 可以处理并生成图片、音频、视频、文件、语言等不同类型数据。比如界面原型设计工具 Pencil 可以将企业上传的字体、颜色、LOGO、图片等素材生成可用于营销或广告用途的海报或视频等内容。
此外，生成式 AI 还可用于增强式编程，通过计算机或机器辅助程序员写代码，当前微软、Github、OpenAI 都在使用这种技术。以多模态形式呈现的数字人、虚拟偶像等也是生成式 AI 的应用方向。数字主播的声音、表情、动作是通过背后的大模型实时生成并融合呈现的。
以上种种都可以归结为数字产品，此外，生成式 AI 还为陷入困境的企业数据使用打开了新的可能性，即在真实数据的基础上制作合成的数据。虽然单条生成数据可能面目全非但其数据集的整体分布，包括方差、均值都与原始数据十分接近。即其在保留数据价值的同时将涉及数据安全的隐私部分隐去。
合成数据有望提高数据资源的丰富度，以合成数据辅助 AI 训练也已成为国际通用的手段，它可以为工业机器人或自动驾驶车辆设计数百万个不同的训练场景。国内商业公司中，支付宝基于实物建模技术与渲染技术提出应用于视觉零售的 3D 合成方案，也是运用合成数据有效降低了模型训练中的数据成本，避免了人工标注数据带来的不可靠性。
生成式AI不仅正在变得更快、更便宜，而且在某些情况下，其生成的结果比人类手工创造的还要好。从社交媒体到游戏，从广告到建筑，从编程到平面设计，从产品设计到法律，从市场营销到销售，每一个需要人类原创力的行业都将有可能会被颠覆。某些岗位将完全被生成式AI取代，有些则会在生成式AI的帮助下更好地促进人机协作——但总体来说，生成式AI将有非常广泛的终端应用市场，帮助人们更好、更快并以成本更低的方式去创作。最理想的情况是，生成式AI将会把创作与知识类劳动的边际成本降为零，极大提升生产力并创造巨大的经济价值——当然还有相应的市场价值。
随着各大平台发展成熟，AI模型继续变得更好、更快、更便宜，越来越多的模型免费、开源，应用层面将出现大爆发。正如当初移动通信技术在结合了GPS定位、相机及随身连接等新功能与特点后，催生了一系列新型的应用程序，我们预计当下AI模型的发展也将推动新一轮生成式AI应用的爆发。正如十年前移动通信的拐点为少数几个杀手级应用创造了市场机会一样，预计杀手级应用也将出现在生成式AI领域中。大家争相发力，前景让人期待。
在过去五年左右的时间里，人工智能领域一直处于繁荣阶段，但其中大部分进步都与分析理解现有数据有关。AI模型的效率也迅速提高，达到足以识别手机拍摄的照片中是否有猫的程度，识别结果的准确性也很高，AI模型还可以每天为谷歌搜索引擎提供数十亿次的搜索结果。但是生成式AI可以产生前所未有的全新事物，换句话说，生成式AI是在创造，而不仅仅是分析。
美国生成式AI企业 Craiyon的创始人鲍里斯·戴马提到：“即使对我来说，令人印象深刻的部分也是它能够创作新的东西，不仅仅是理解既有的旧图像，生成式AI可以创造出与以前完全不同的新事物。”
图像生成功能使用了来自机器学习的一项分支技术——深度学习。自2012年一篇具有里程碑意义的关于图像分类的论文发布，深度学习重新点燃了行业对它的兴趣，也推动了人工智能领域的大部分进步。
Meta和谷歌已经聘请了生成式AI领域的一些最杰出的人才，以其能将这种前沿技术融入到自己的产品中。9月，Meta 宣布了一项名为“Make A Video”的AI程序，该程序通过生成视频而不仅仅是图像，使生成式AI技术又往前进了一步。
谷歌也发布了一个名为Phenaki的程序代码，该程序也可以将文本转换为可以长达几分钟的视频。
这种技术的繁荣还可能提振AMD、英伟达、英特尔等芯片企业，这些企业推出先进的图形处理器，非常适合训练和部署AI模型。在上周的一次会议上，英伟达CEO黄仁勋强调，生成式AI是英伟达最新芯片的关键用途，称这类程序可能很快就会彻底改变通信。
生成式AI的可以盈利的用途目前很少见，人们大多只围绕着免费或低成本的实验去使用，比如一些作者已经尝试使用图像生成器为文章制作图像。在英伟达，生成式AI已经产生了有效作用，英伟达使用模型生成虚拟游戏世界中的人、动物、车辆或家具等3D图像。
在国内，生成式AI也吸引到了不少关注。国内首家生成式AI平台TIAMAT已完成数百万美元天使轮融资，本轮投资方为DCM。远识资本担任公司融资的独家财务顾问。
TIAMAT是一家年轻的生成式AI平台，成立于2021年。作为国内第一批入局AI生成领域的技术团队，致力于通过自研的算法、底层引擎、平台为个人用户和企业客户提供创意生产、广告、数字藏品等场景形式下的服务，仅成立一年时间就积累了可观的社区用户和商业客户。
虽然生成式人工智能如今正在成为图像制作、电影修复和 3D 环境创建的工具，但该技术很快将对其他几个垂直行业产生重大影响。通过赋予模型更多的能力，而不仅仅是取代流水线劳动和承担创造性任务，我们可能会看到更广泛的用例和在不同领域使用生成人工智能。
目前生成式AI仍然处于非常早期的阶段。平台层面刚刚有些起色，真正的应用程序其实还处于萌芽阶段。但以后随着技术的发展和市场的认可，生成式AI一定是实现人们天马行空想象的重要途径。