近6000億元！價格戰，打響！

《2024年生成式人工智能應用發展報告》顯示，截至6月，我國生成式人工智能產品的用户規模已達到2.3億人。目前企業數量已超過4500家，核心產業規模已接近6000億元人民幣。生成式人工智能市場今年呈現出怎樣的發展態勢？ 

在浙江杭州的一家網絡遊戲企業內，工作人員正在藉助生成式人工智能大模型製作一場遊戲內的虛擬演唱會。據瞭解，目前生成式人工智能在這家公司的使用較為普及，涉及遊戲開發、測試等環節。

*浙江杭州某網絡企業遊戲部門設計師 劉暢：*比如生成一個簡單的動作，在過去需要美術同學花幾天的時間一幀幀去做，現在只需要幾秒就可以快速產出這個動作。

業內人士表示，此前遊戲內容製作完後往往需要大量人員去測試內容，反饋程序內的錯誤。而生成式人工智能可以植入測試環節，由人工智能模仿用户的操作習慣去測試全部內容。

*上海某遊戲公司技術中心負責人 張在偉：*一個項目在3到5天為一個測試周期的條件下，可以產出3萬到5萬條測試樣例樣本。定位問題就會變得更簡單、更有依據，這樣解決問題也變得更高效。

今年以來，生成式人工智能應用範圍的逐步擴大，誕生了許多新的應用模式。甚至在音樂創作等依賴創意的行業內也出現了生成式人工智能的身影。

業內人士告訴記者，此前一些背景音樂的授權費用往往數千元，而人工智能在幾秒內就能生成合適的音樂，價格也近乎免費。

*廣東廣州某網絡科技公司副總裁 賈朔：*作為使用者，輸入一段描述，比如在什麼情況下要一首用於什麼用途的歌曲，這個模型就會匹配使用者的需求，產生一條專業的效果出來。

*天風證券全球前瞻產業研究院聯席院長 孔蓉：*去年生成式人工智能可以製作圖片，其實很多遊戲公司都開始用，那麼用的原因就是它生成大量的素材效率是比較高的，所以成本的下降可能從10%到20%不等。

人工智能研發成本高 行業競爭激烈

儘管生成式人工智能可以有效地幫助企業降低成本，但行業目前卻存在着不少亟待解決的問題。

在上海的一家科技企業，相關負責人向記者演示了目前生成式人工智能的各種技能。他告訴記者，目前，各類大模型可以從用户給出的需求生成文本、語音以及視頻，並且可以幫助用户完成多種文字工作。

記者瞭解到，這一類生成式人工智能大模型，主要依靠龐大的算力、高效的算法和豐富的數據。其中，算力是大模型的基礎。大模型需要大量的圖形處理器（GPU）作為核心，去運算海量數據。

不過，業內人士表示，相較幾十億元的投入成本，目前大模型企業商業化程度不高、變現較慢。一方面，諸多企業普遍採用商業客户一次性買斷和個人用户訂閲制付費的方式，營業收入增長存在着不確定性。另一方面，市場上大量生成式人工智能企業，為了爭奪用户，在行業內掀起一輪輪算力價格戰，大模型算力價格一度下降90%之多。

*廣東廣州某網絡科技公司副總裁 賈朔：*我覺得生成式人工智能很有可能像過往落地的大多數技術那樣，短期被高估，長期被低估。我覺得人工智能也會經歷類似的一個階段。