通用大模型市场当前虽入局者众多，但终局将高度集中，未来将由5-6家厂商主导；应用层厂商及甲方企业应着眼终局，从大算力、巨量数据集、端到端Al工程化能力以及应用生态伙伴等维度综合考虑，慎重选择合作伙伴。
中大型企业虽倾向于大模型的私有化部署，但由于中美博弈下GPU算力资源紧张且短期无法有效解决、C端应用受多重制约，使得国内行业大模型与通用大模型发展并驾齐驱。未来，行业大模型市场整体百花齐放，但垂直领域仍将头部集中。
AIGC应用层面，能源、金融、传媒、营销、数字办公等行业走在前列，甲方AIGC落地面临路径选择、法律法规及内容安全等多重挑战，目前落地价值主要以价值增强和效率提升为主。
ToB市场，底层平台收费将是整个AIGC生态中最主要、最稳定收费模式，产业发展中后期，按产出内容付费、订阅式付费等结果性付费模式占比将持续增加。
ToC市场的成功的关键是寻找到有足够用户粘性和智能化痛点的场景，ChatGPT、Midjourney拉高了用户对于通用人工智能产品的预期，使得C端产品的订阅收费，短期内难度更高。未来，C端可能出现免费模式，也可能在某些场景中，形成超级入口级软件或硬件。
行业大模型市场，甲方企业需要端到端的Al服务能力，甚至希望能够直接应用具有大模型能力的SaaS服务，实现自大模型到上层应用软件的一体化集成，以降低大模型应用门槛。这要求行业大模型厂商不仅具备Al核心技术，还需要有Al工程化能力、深刻行业Know-how。AlGC+数字办公的应用场景中，甲方企业希望数字办公产品能够“好用、有用、安全”,不仅要足够智能，还需要覆盖数字办公的核心场景、与企业其他业务及管理系统打通，并且确保数据和信息安全。因此，不仅要求数字办公厂商对数字办公领域有深刻洞察，还需要有对底层大模型的集成与产品化能力，保证产品的兼容性与安全性，确保数字办公产品的价值落地。
近年来，随着移动互联网为代表的数字经济的快速发展，国内数字内容的消费需求持续快速增长，从质量、数量角度均进入升级通道。以往分别由专家、用户所主导的PGC、UGC数字内容生产模式，已逐渐无法完全满足数字内容的多样性、效率需求，基于人工智能技术的AIGC,能够深刻、广泛赋能数字内容生产的各类场景和内容创作者。
技术方面，深度学习模型不断迭代，Transformer迅速取代RNN系列变种，跻身主流模型架构基础，Diffusion、CLIP等新一代各模态基础生成算法的诞生和应用，使得人工智能内容生成百花齐放，产出效果趋于逼真，为基于Al的内容生成即AIGC提供了可能。
从基础设施角度，AIGC需要GPU算力、网络及存储等硬件基础设施的全方位支撑，国内过去在互联网及移动互联网时代所积累的云计算、数据中心、算力中心等领先全球的数字化基础设施，为AIGC的落地运行提供了坚实基础。
政策层面，党中央、国务院历来高度重视人工智能产业的发展，几乎每年都会有相应政策出台。2023年4月，中央政治局首次提及通用人工智能，为我国人工智能产业尤其是通用人工智能的发展奠定了总基调。在中央会议精神的指引下和产业发展需要的驱动下，地方政府政策积极跟进，促进人工智能产业政策的进一步落地。5月最后两天，北上深三地接连出台相关支持政策，大力支持国产大模型为代表的人工智能产业的发展。例如，深圳市在所发布的《深圳市加快推动人工智能高质量发展高水平应用行动方案(2023-2024年)》中提出了包括“千行百业+Al”在内的十八项举措，要力争创建全球人工智能先锋城市。
总之，被ChatGPT引爆后，在需求、技术、基础设施、政策等多重因素合力助推下，AIGC领域将迎来爆发式增长，AIGC有望成为Web3时代的重要生产力工具。
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