AIGC与我们以前接触过的所谓人工智能完全不同。例如，许多平台现在使用智能客户服务来取代人工客户服务，但智能客户服务只能根据事先设计的脚本进行沟通。一旦超过规定的场景和背景，智能客户服务就会变得非常尴尬。

与以往所谓的人工智能相比，AIGC开始有自己的想法，可以通过学习进化，尽管这种想法也是由人引导的。

在工业设计、动画设计、摄影艺术、游戏制作等场景中，AIGC可以激发设计师的创作灵感，提高内容制作效率。目前，广义上的AIGC应用场景大致可以分为两个领域:ToB和ToC。

B端的应用主要是通过”AI ”，为了赋权所有行业，C端主要通过与人互动制作内容，包括AI聊天机器人、AI绘画、AI驾驶、ai助手、AI辅助文本生成等。

你知道，文本生成图技术的应用足以取代十多人的原始绘画团队，导致效率急剧上升，成本急剧下降。在这种情况下，我们还需要做什么业务外包。

面对赤裸裸的效率和成本比较，任何公司都不能忽视新技术带来的巨大利益和市场潜力，自然会切断现有团队和外包业务的现实。

这个谣言，至少透露了两个信息：一方面，原画、翻译和其他从业者可能不好，包括一些装配线操作艺术从业者可能会受到影响，另一方面，我们也可以看到生成人工智能进入更多的行业，游戏行业相对激烈。

可悲的是，这种情况不仅发生在游戏领域，还发生在许多企业的广告、市场等部门，这将是生成人工智能取代人力资源的“重灾区”。

AIGC将继续流行，投资生成人工智能的故事将继续上演。然而，除了投资机构、企业家和媒体组织关注风险投资外，更多的人关心生成人工智能应用程序的性能和价值。