AIGC在文本创作中的应用包括编码、翻译和写作。文本创作本质上是语言的使用。因为编程语言对人工智能来说比较结构化，更容易学习，人类语言需要结合语境、语义等。因此，文本生成的成熟应用场景是编码，代表作品如Githubcopilot微软，用户可以快速理解。并为开发者生成基于大量开源代码的子模块。

未来，随着AIGC技术的普及，密码协议的开发效率可能会进一步提高。理想情况下，AIGC可以自动检测市场需求或空缺，然后独立编程并生成新协议。

AIGC在人类语言的内容创作方面也取得了很大的进步，目前，翻译的发展已经取得了很大的领先地位。

AIGC也将为Web3的文本创作做出巨大贡献。Web3中的新闻媒体和研究机构正面临着内容生态的双边困境。例如，虽然Coindesk和Messari的输出质量很高，但很难扩大生产规模。此外，由于写作语言、翻译效率和准确性的限制，内容传播将进一步减少。

另一方面，虽然推特上的内容很大，但观点的质量无法保证。由于信息没有按重要性和及时性进行分类，呈现形式混乱、分组、排序或重。显然，没有针对性地满足用户的需求。同时，用户将面临信息过载的问题，导致在无效内容上浪费大量时间。

人工智能技术使人工智能从认知到创造，是一个飞跃，跨越一个新时代，对于那些想在新世纪的趋势中挖掘潜力，促进人工智能发展数据、计算能力、算法三辆“三驾马车”，无论哪一辆，都是巨大的钱，甚至会导致高运营成本，这就是问题：为了带来更多的经济效益，用户希望AIGC软件能将创作的边际成本降低到几乎0。

AIGC如何跨越“死亡谷”的早期阶段？这些问题可能要经过激烈的市场竞争才能得到回答。我希望在大浪过后，黄沙会变成金子，而不是一滩狼。