摘要：生成式人工智能（Generative AI）作为当前人工智能领域的前沿技术，正逐渐成为全球科技界和产业界关注的焦点。自2022年OpenAI发布ChatGPT以来，生成式AI在模型应用层面实现了重要突破，并迅速在全球范围内引发了热潮。
生成式人工智能（Generative AI）作为当前人工智能领域的前沿技术，正逐渐成为全球科技界和产业界关注的焦点。自2022年OpenAI发布ChatGPT以来，生成式AI在模型应用层面实现了重要突破，并迅速在全球范围内引发了热潮。
本报告将从生成式AI的概念、基础设施、算法模型、场景应用以及未来发展趋势等方面进行全面分析，以期为政府部门、行业从业者、教育工作者以及社会公众提供参考。
生成式人工智能（Generative AI）是在专业生成内容（PGC）、用户生成内容（UGC）之后，利用人工智能技术自动生成内容的新型生产方式。
它基于海量训练数据和大规模预训练模型，能够自动生成文本、音频、图像、视频以及跨模态信息。
近年来，全球数据规模的持续增长和高性能AI芯片的推出为生成式AI的发展提供了重要支撑。
高性能AI芯片：大规模预训练模型的参数量呈现指数级上升，需要高性能算力的支撑。当前主流生成式AI模型的训练广泛使用到英伟达Tensor Core GPU芯片，如微软购买数万颗英伟达A100芯片以帮助OpenAI打造ChatGPT。AI计算集群：能够提供大规模算力，持续提高算力资源利用率，提升数据存储和处理能力，加速AI大模型训练和推理效率。典型的AI计算集群如英伟达DGX SuperPOD、百度智能云高性能计算集群EHC等。AI云服务：可以提供人工智能开发模块，通过多元化的服务模式，降低开发者的开发成本和产品开发周期，为模型开发提供AI赋能。典型案例如亚马逊SageMaker和百度飞桨EasyDL。语言类生成主流模型：OpenAI GPT系列：自2018年以来，OpenAI先后发布GPT-1、GPT-2、GPT-3、ChatGPT、GPT-4等一系列生成式预训练模型。GPT-4模型拥有更为强大的多模态能力，支持图文多模态输入并生成应答文字。Google Transformer到PaLM-E：Google发布的Transformer模型成为GPT模型的核心要素，BERT模型、LaMDA模型在信息提取能力以及安全性等方面不断提升。最新推出的PaLM-E模型具有很强的泛化和迁移能力。图像生成模型：生成式对抗网络（GAN）：GAN模型通过生成器和判别器的博弈训练，能够生成逼真的图像，甚至用于艺术创作。Diffusion Model：通过给图像增加高斯噪声破坏训练数据来学习，找出逆转噪声过程的方法，生成的图像质量更高。文本生成：主要应用于内容续写、文本风格迁移、摘要/标题生成及整段文本生成等领域。基于NLP技术的文本生成是生成式AI中发展较早的应用。图像生成：技术场景包括图像属性编辑、图像局部生成及更改、端到端的图像生成等。图像编辑工具的使用已较为广泛，创意图像生成大多以NFT等形式呈现。音频生成：应用领域可进一步区分为语音合成和音乐创作。语音合成包括文本生成特定语音（TTS）和语音克隆领域，音乐创作可细分为作词、作曲、编曲等多个方向。视频生成：有望成为未来跨模态生成领域的中高潜力场景，主要对应视频属性编辑、视频自动剪辑、视频部分生成等领域。其他应用：包括数字人、医学影像与研发、教育辅导、广告营销、风格转移与增强等。生成式AI作为当前人工智能领域的重要分支，正以其强大的内容生成能力和广泛的应用场景引领着人工智能的未来发展。
随着技术的不断进步和应用领域的不断拓展，生成式AI将在未来继续发挥重要作用，为人类社会带来更加便捷、高效和智能的生活体验。
来源：AI测评社
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