近期，Sora的惊艳亮相，再次引发大众对人工智能的广泛应用的关注，随着生成式人工智能的广泛应用，预计到2027年，整个人工智能行业每年将消耗85至134太瓦时的电力，这显示了AI技术对电力资源的巨大需求。

生成式AI行业发展现状及未来趋势预测

所谓“生成式AI”，又被称之为AIGC，即AI生成内容，它被视为人工智能从1.0迈入2.0的重要标志，其在搜索引擎、艺术创作、影音游戏，以及金融、教育、医疗、工业等领域有着广阔的应用前景。

自去年底以来，随着具有推理能力的大模型诞生，“生成式AI”可谓摆脱了固定框架的束缚，真正不断迈向智能，而这无疑也将对诸多行业带来新的机遇与挑战。

生成式人工智能AIGC(Artificial Intelligence Generated Content)是人工智能1.0时代进入2.0时代的重要标志。

GAN、CLIP、Transformer、Diffusion、预训练模型、多模态技术、生成算法等技术的累积融合，催生了AIGC的爆发。算法不断迭代创新、预训练模型引发AIGC技术能力质变，多模态推动AIGC内容多边形，使得AIGC具有更通用和更强的基础能力。

人类社会中80%以上的数据都是图片、音频、视频等等非结构化的数据，这些数据不像文字、字符一样能被计算机处理，如何挖掘这些数据背后的价值成为大数据变革的一大方向。而在AI大模型的加持下，文字、图片、声音等数据，均可通过token化而转变成可供人工智能训练的单元，使得人工智能的训练不再需要面对千百种的排列组合，而是着眼于最基本的单元。这将极大利用各类数据要素存量，带来所有数据统一处理的新变革。

今年年初以来，以认知大模型为代表的通用人工智能，在全球范围内引发了热潮。OpenAI、微软、谷歌等国际企业不断加码，国内更是掀起“千模大战”，众多高科技企业竞相投入研发。从科技部发布的《中国人工智能大模型地图研究报告》来看，全球已发布的大模型中，中国和美国大幅领先，超过全球总数的80%。

目前，在生成式AI这条细分赛道，全球已经诞生了13家独角兽公司(估值达到10亿美元以上)。2023年以来新增的5家AI独角兽中，包括Cohere和Runway两家新晋生成式AI独角兽。

这13家生成式AI公司成为独角兽的平均时间仅为3.6年。作为对比，通常成为独角兽的平时时间需要7年，从时间上来说几乎缩短了一半。

日前，麦肯锡发布的《生成式人工智能的经济潜力：下一波生产力浪潮》报告显示，如果将分析的63种生成式AI应用于各行各业，将为全球经济每年带来2.6万亿至4.4万亿美元的增长。这一预测还未将所有的生成式AI应用计算在内，若将尚未研究的应用计算在内，生成式AI所产生的经济影响可能会翻倍。

生成式人工智能市场价值预测

Statista 预测2024年年增长率将放缓，但整个市场价值仍将增长48.4%，达到666亿美元。双位数的增长将在接下来的几年持续，生成式人工智能在2026年将达到1000亿美元的价值，仅仅两年内增长了65%。预计到2030年，这一数字预计将翻番，超过2070亿美元。

在全球比较中，美国将继续是世界上最大的生成式人工智能市场，预计2026年价值将达到373亿美元，比今年增长60%。作为全球第二大市场，中国市场将进一步增长，其估值在未来两年内将增长72%，达到147亿美元。德国生成式人工智能市场以60%的增长率位居第三，预计到2026年将达到45亿美元的估值。

在可见的未来，随着人们对生成式人工智能的需求更深更广，人们对算力的需求也将呈指数型增长。而这种趋势也将把春风吹向高性能芯片产业，极大地促进处理器、计算卡、服务器等相关运算组件的研发与销售。