● 图片来源：AI 作画《太空歌剧院》一等奖 数字艺术/数字修饰照片 美国科罗纳州博览会 2022.08
AI Generated Content (AIGC，人工智能自动生成内容)，是继专业生产内容（PGC, Professional-generated Content）、用户生产内容（UGC, User-generated Content）之后的新型内容创作方式，可以在创意、表现力、迭代、传播、个性化等方面，充分发挥技术优势，打造新的数字内容生成与交互形态，AI 绘画、AI 写作等都属于 AIGC 的具体形式。从2022年下半年开始，AI 绘画工具 Stable Diffusion、AI 聊天机器人 ChatGPT 陆续在全球爆火，迭代速度更是呈现指数级发展，让普通用户直观感受到了 AI 技术的强大和 AI 技术发展的一日千里，也让 AIGC 逐渐接棒“元宇宙”成为全球关注的焦点和热议话题。这其中深度学习模型不断完善、开源模式的推动、大模型探索商业化的可能，都在助力 AIGC 的快速发展。
AIGC，也正在拓展数字时代下的创造力极限，为内容生产领域带来巨大变革，对于内容生产、极限工作的完成有着极大的意义。比如在内容生产上，AIGC 自动生成内容的生产方式，让内容生产变得高效容易，富有个性，它可以创建文本、音频、图像、视频、3D 模型，逐渐成为内容生产创作的重要力量。通过利用 AI 技术，AIGC 能在大数据帮助下提升创作效率，突破创作内容和创作量上限。
以 AI 绘画走红全球的新晋独角兽公司 Stability AI，去年推出了开源 AI 模型 Stable Diffusion。借助这一模型，任何人只需要提供一段文字描述，就有机会创作出任意风格的绘画作品。Stable Diffusion 自2022年8月推出以来，已经被全球超过20万开发者下载和授权。Stability AI 的消费级产品 DreamStudio 注册用户来自全球50多个国家，已经超过100万，他们共同创建了超过1.7亿张图像。
近期 ChatGPT 的火爆出圈，再次引发了全球对人工智能技术发展的广泛关注。这是一款由人工智能技术驱动的自然语言处理工具，也是 NLP 发展中具有里程碑式意义的模型之一。它能够通过学习和理解人类的语言，进行对话、聊天互动。甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、写代码、写论文等各种任务。上线短短5天，用户量就突破百万，两个月余时间，月活跃用户数预计已达1亿。ChatGPT 的火爆，意味着我们迎来了 AIGC 真正的大浪潮。
AIGC 产业生态加速形成与发展，走向模型即服务的未来，目前应用主要三大层，分别为基础层、中间层、应用层，第一层主要是由预训练模型的技术投入，主要代表为上游基础设施提供方如 Open AI、Stability AI 等；中间层是垂直化、场景化、个性化的模型和应用工具；应用层即面向 C 端的用户的文字、图片、音视频等内容生成服务等。
AI 绘画、AI 聊天等 AI 服务能力强大的背后，离不开预训练大模型的支持，大模型就意味着更高计算资源以及高效的平台进行训练和推理，据报道，ChatGPT 模型训练使用了成百上千张 GPU 卡，单次训练成本450万美金，整体训练成本高达1200万美金；同样，Stable Diffusion 这样的模型训练起来也非常困难，需要使用超过5400个 NVIDIA A100 GPU 训练，共花费15万个 GPU 小时，仅训练模型就花了60万美元。鉴于此，AIGC 大模型往往也离不开强大的“AI 软件工具和平台”的支持。
作为全球最大的公有云供应商，亚马逊云科技于2017年在 re:Invent 全球大会上推出了全球首个用于机器学习的集成开发环境（IDE）Amazon SageMaker。Amazon SageMaker 是一项完全托管的机器学习服务，它使不论是开发人员、数据科学家、还是商业分析师都能够快速、轻松地准备数据，并在规模上构建、训练和部署高质量的机器学习模型，然后直接将模型部署到生产就绪托管环境中，大大降低了机器学习的使用门槛。
近日，亚马逊云科技宣布与美国明星 AI 创企 Hugging Face 扩大合作，以加速构建生成式 AI 应用的大型语言模型和大型视觉模型的训练、微调和部署。云计算客户可通过 Amazon SageMaker 程序访问 Hugging Face 的 AI 工具，针对特定用例进一步优化其模型的性能，同时降低成本。Hugging Face 正在加速开发类似 ChatGPT 的开源服务，并将使用亚马逊云平台来实现这一目标，以更加高效地优化性能、降低成本、将生成式 AI 应用投入生产。除了 Hugging Face 外，Stability AI 也选择亚马逊云科技作为首选云提供商，通过使用 SageMaker 托管的基础设施和优化库，Stability AI 能够使其模型训练具有更高韧性和性能。例如对于 GPT NeoX 等模型，Stability AI 使用 SageMaker 及其模型并行库将训练时间和成本减少 58%，同时，这些优化和性能改进适用于具有数百或数千亿参数的模型。
