AIGC利用人工智能技术生成内容，即可以使用输入数据生成相同或不同类型的内容，如输入文本、生成文本、输入文本、生成图像等。

　　在2021年之前，AIGC生成的内容主要是文字，而新一代模型可以处理的格式包括：文字、语音、代码、图像、视频、机器人动作等。

新的内容创作方法可以充分发挥技术优势，特别是视觉信息，在创意、表现力、迭代、传播、个性化等方面，在网络中一直具有较强的传播能力，易于公众感知。它具有跨平台、跨领域、跨人群的优势，自然易于记忆和理解。同时，视觉信息具有广泛的应用场景，因此，生成高质量的图像已成为当前人工智能领域的一个非凡功能。

早期的AIGC技术主要基于模板或规则，简单的内容输出，灵活和真实的内容生成差距较大，近年来，人工智能深度学习的快速发展带来了深度神经网络技术在大模型和多模式两个方面的突破，更明显的表现是，几年前，AIGC生成主要是文本，现在新一代模型可以处理任何内容格式，包括文本，语音、代码、图像、视频、3D模型、游戏机按钮、机器人动作等。

AIGC即生成人工智能是自动化内容生成的技术集合。22年，AIGC产品集中发布，从效率、质量、多样性等方面给内容制作带来了变化。

技术助力AIGC发展，掀起全场景内容生产力革命。

人工智能技术逐渐实现了从分析到创建的迭代，而生成算法、预训练模型和多模态技术是推动人工智能GC发展的关键。从长远来看，大模型 多模式将成为一种趋势。

从产业链的角度来看，AIGC主要包括基础层（预培训模型）、中间层（垂直、场景、个性化模型）和应用层（C端AIGC应用）。由于技术和投资环境的差异，中外公司的整体差距约为3年。AIGC预计将通过其强大的生成能力广泛服务于内容制作的各种场景和内容制作人，内容行业的应用场景将继续增加和扩大，从而引领全场景内容生产力革命，AIGC应用的细分场景众多，目前文字、音频、图像等领域发展迅速。