AIGC是指基于生成对抗网络GAN、大型预训练模型等人工智能技术，通过现有数据寻找规则，通过适当的泛化能力生成相关内容的技术。类似的概念还包括Syntheticmedia、合成媒体，主要指基于AI生成的文本、图像、音频等。

一方面，这一概念忽略了越来越重要的AIGC部分，如跨模态生成（如基于文本生成图像或基于文本生成视频），我们将关注下一部分的跨模态生成。另一方面，在分析了现有的技术能力和着陆场景后，我们认为“生成”和“内容”应该采用更广泛的概念，例如，生成可以包含基于线索的部分生成，在内容方面，它不仅包括常见的图像、文本、音频等显性内容，还包括策略、情节、培训数据等内部逻辑内容。

从特定的角度来看，人工智能内容的生成意味着人工智能开始在现实内容中扮演新的角色，从“观察、预测”扩展到“直接生成、决策”。

从商业模式的角度来看，我们认为AIGC本质上是一种AI赋能技术，通过其高通量、低门槛、高自由度的生成能力，可以广泛地为各种内容的相关场景和生产者服务，因此，我们不会将其定义为PGC\UGC之后的新内容创作模式，而是认为其在商业模式上会有很多其他的交叉，我们会在价值文章中进一步展开其商业模式。

随着AIGC产业生态的加速形成和发展，模型是服务的未来。目前，主要有三层应用：基础层、中间层和应用层。该层主要由预培训模型的技术投资和以美国和英国企业为代表的上游基础设施，如OpenAI，Stability.人工智能等，中间层是垂直、场景、个性化的模型和应用工具，应用层是C端用户的文本、图片，随着数字技术与实体经济的深度融合，互联网企业的数字场景扩展到元宇宙，人类对数字内容总量和丰富度的需求不断增加。AIGC作为目前重要的内容制作方式，在媒体、营销、影视、电子商务、娱乐等领域率先取得进展。随着AIGC在各个行业的渗透，预计中国将在AIGC领域带来新的发展。