烈焰邪神春节假期后的首个交易日，国内二级市场迎来了开门红，上证指数盘中放量一度突破了3300点。

　　特别是包含AIGC（人工智能生成内容）、AI视觉影像等在内的人工智能相关概念板块，纷纷迎来上涨。拓尔思、科大讯飞、视觉中国、川大智胜、云从科技等涨停，格灵深瞳涨幅超过18%。

　　国际人工智能市场同样也是好不热闹：微软投资的聊天机器人模型ChatGPT一时间火爆全球，美股数字媒体“独角兽”BuzzFeed短期涨幅300%，并宣布“计划推动AI创造的内容从研发阶段转变为核心业务的一部分”，AI初创公司Anthropic即将获得约3亿美元的融资……

　　业内人士分析指出，随着国内外AI技术发展提速，这项技术无论是在可获得上、还是在商业化上，已达到了支持普及这样一个水平。

　　春江水暖鸭先知，资本市场的躁动，是否在预示着，2023年将成为AI产业的爆发年？

　　到了现代，美国数学博士John McCarthy在1955年创造了“人工智能”这个词语。次年，他组织了一场名为“达特茅斯学院夏季人工智能科研项目”的会议。以此为开端，机器学习、深度学习、预测性分析等方向也应运而生。

　　此后，有关人工智能比较重大的成果记录并不多见，直到2016年3月9日一场人工智能机器AlphaGo与人类围棋高手李世石的大战，人类方惨败将AI这门课题再度拉回到人们的视线当中。

　　人工智能机器战胜专业选手，让AI迅速成为最炙手可热的新兴技术，资本也闻风赶来。据企名片Pro相关数据显示，行业内97%的融资都发生在2017年Alpha Go再次击败当时的围棋世界冠军柯洁之后。

　　热钱涌动下，泡沫随之而来。一位资深投行人士回忆起当年AI融资热潮表示：“当时很多机构的投资逻辑就是投赛道，为的是抬高估值，快进快出大赚一笔，至于技术在后期是否真的能匹配场景和落地应用，他们其实并不看重。”

　　一些AI公司从一开始就反复强调自己模式如何新颖、技术如何先进，然而宣传口径打出去几年，很少有能够真正吸引终端用户关注的规模化产品问世。前期被炒得太火，后期应用落地项目又较少，这可能是他们被淘汰的一大原因。

　　还有不少公司失败的原因在于战略摇摆，即便是个别已形成“先发优势”的企业，也因这一点遭遇掉队。从目前已实现一定程度商业化的AI企业来看，他们中的大多数的发展路径无外乎是：锚定某一细分领域，然而再拓展至更多业务领域。

　　随着资本转投至新风口行业，AI企业渐渐褪去“华纱”，尤其是对于那些对市场需求把握较为精准的AI企业来说，由初期概念红利阶段向中后期应用落地阶段递进过程中，畸高的估值一度使他们在寻找新融资时十分尴尬。

　　创新工场创始人李开复在2018年4月就预见，“AI的泡沫破灭不会太远了。过去这三四个月AI公司估值已经下降了20%、30%，再下降20%、30%，就是AI公司合理的估值了。太多人用AI包装项目，造成估值过高，这个将会得到调整。”

　　经过近两年来的“挤泡沫”，时至今日，存留下来的AI企业更多将目光放在了商业应用上，究其原因，一来是行业始终会依照客观规律进化所致；二来也是AI产业化步伐正在变快，使得技术应用的门槛开始变低。

　　和许多朋友一样，在兽姐还是小学生时，就曾在作文比赛中幻想过未来科技生活，提到最多的就是可以帮助人们工作和家务的机器人，还有各种能跑会飞的交通工具。

　　到了后来，电影工作者们将这种“幻想”搬上了荧屏，这让人们看到了《终结者》《黑客帝国》《我，机器人》、包括最近大火的《三体》和《流浪星球2》。

　　AI技术发展早期，其应用的方向主要集中于城市安防、智慧交通等几个重点领域：一方面这些领域的需求端基本都是城市管理者，他们需要AI技术、硬件、系统一体化支持降本增效；另一方面与政府达成合作能降低风险因素，同时也增加了品牌信誉度。

　　最近几年来，纵览目前一些大流量的移动APP，人们会发现AI在C端的应用也到了无处不在的程度：它是电商平台中的看图识物，支付消费时的人脸识别，音视频媒体中内容的智能生成与剪辑，翻译软件中的语音识别和文字转录，拍照摄影中的AR能力……

　　这些AI应用不少都指向于内容产业，而技术已变成了最直接、最核心的生产工具，并在应用过程中不断迭代。诸如，今年1月初，微软透露计划将ChatGPT整合进“必应”，探索针对用户搜索个性化回答的模式；百度也将在3月推出类似于ChatGPT的相关工具。

　　不难看出，随着5G大带宽网络时代的到来，人们对更具有视觉表现力的数字内容越来越渴望，而传统的内容生成效率已成为新时代的瓶颈。作为下一个探索热点，“AI自动化内容生成”激发了大量行业需求，也让我们看到了人工智能技术新的引爆点。

　　AI技术在内容创作和修复方面的能力，正在各类显性的商业场景中快速落地，创造出越来越多现实价值，这或许也是AIGC在人工智能相关板块中表现最为亮眼的关键。

　　当然，自动化内容生成并非一蹴而就，如2D/3D非结构化内容生成眼下仍存在较大挑战；AI算法对显式表达和隐式表达的理解，还需进一步优化；生成模型和判别模型如何完善等等，这些都需要行业给出新的思路。

　　曾几何时，技术研发主要拼的是时机，只要在风口上快速完成流量圈地，占据规模化优势，估值就能水涨船高不断增长。

　　当泡沫散去，今天的市场，成功再无偶然，需要企业拥有扎实的根底、雄厚的内力和轻灵的招式，应对瞬息万变的市场需求。

　　对AI企业来说，资本运作固然会为自己带来较高的价值增值，但行业早已过了疯狂融资期，接下来行业要接受的恐怕是市场投票。被投的理由，也不再是谁是“风口”中声量最大的那个，而是谁才是真正具有商业前景、能够成就合作伙伴和自己的那个。

　　结合中信证券2022年年中发布的《大模型驱动AI产业加速发展 黄金十年投资周期开启》研究内容可以预判，随着AI芯片、算力设施、数据等基础要素的不断完善，以及大模型带来的问题泛化求解能力的大幅提升，应用层爆发式发展的节点正在加速靠近。