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以ChatGPT、Midjourney 为代表的 AIGC 产品横空出世，在全球掀起新一轮的 AI 技术变革新浪潮。近二十年来，我们见证了从「机器学习」算法到「深度学习」，再到「基础模型」的发展。随着数据量大规模膨胀，可扩展的算力，再加上机器学习不断创新，生成式AI走向了一个转折点。

AI能够生成内容，是因为基于生成式对抗网络（GAN）、预训练模型等技术，根据已有的数据寻找规律，并通过泛化能力生成一切。 那么，生成式AI具体经历了怎样一个演变，那还得从机器学习说起。顾名思义，机器学习就是让计算机对数据进行学习，从中找出规律，并建立模型。根据监督学习方法的差异，机器学习领域出现了两种类型：判别式模型和生成式模型。前者是对条件概率进行建模，对给定输入进行分类或标记。后者则对联合概率进行建模，根据已有数据生成新的内容。

直到2014年，Ian Goodfellow等人提出的GAN，传统机器学习模型逐渐转向深度神经网络。通过利用多层人工神经网络进行学习和训练模型，深度学习很快展现出强大的能力。就连2016年打败人类围棋高手李世石的AlphaGo，其背后原理也是基于深度学习训练的。与此同时，生成式机器学习模型也被广泛应用于文本、图像、语音等智能生成，由此，人们将其成为「生成式AI」。随着时间推移，可以看到，深度学习是机器学习的一个分支，而生成式AI是深度学习的分支。因此，生成式AI并非是全新产物，而是一点点演进而来。

生成式AI的火热不仅意味着商业的可能性，更代表着AI进入一个新时代。在亚马逊云科技中国峰会上，亚马逊云科技全球产品副总裁Matt Wood提到了，生成式AI将最先在四个方面发生深刻的变革。它们分别是：创意输出、功能增强、交互式体验、决策支持。创意输出是指通过生成式AI做一些有创造力的工作，比如写作、编码、视频、设计等。办公软件能够帮你去做总结、分析各种个性化内容的实现，还有进行相关内容搜索，都是功能增强的体现。另外，交互式体验是通过与包括ChatGPT在内的聊天机器人，进行Q&A互动。最后的决策支持，比如智能数据报表AI助理。

现在，属于生成式AI的未来已至，生成式AI的大爆发就在眼前，而且还是多点爆破，许多企业，都希望能抓住机遇。各大互联网巨头也都纷纷入局，吹响了进攻生成式AI赛道的号角。生成式AI在各家战略布局中的权重越来越高，未来生成式AI赛道或是避免不了一场血战。

相关素材整理于《解锁生成式AI万亿规模市场，亚马逊云科技把AIGC门槛打下来了》一文