图片来源：由无界AI工具生成
5月10日，在北京康莱德酒店，一场AIGC峰会如期召开。
这仅仅是过去半年海量AIGC大会的冰山一角。对于中国很多AIGC从业者来说，这半年堪称“疯狂”，各类AIGC峰会“纷至沓来“，从线上直播到线下聚会，上上下下，里里外外，几乎把AIGC聊了个”底朝天“。
相比峰会，媒体报道更是”铺天盖地“，AIGC相关的文章连篇累牍。
云知声联合创始人兼副总裁李霄寒在峰会演讲的开头就打趣说，这半年来绝对被ChatGPT给轰炸了，从线下聊天到网络世界，全都是关于AIGC。
我没有机会去北京，但通过巴比特公众号的直播，全程聆听了7场演讲和1场圆桌对话。我发现，相比海量媒体从业者写作的行业观察类文章，这场由这场由亿欧·TE产服主办，十多位从业者分享的峰会还是“精彩”很多，因为这些观点都来自一线从业者的亲身感悟。
我整理了以下两个观察，这两个观察与当下公众的认知有些出入，但可能更接近真相。
AIGC凉了吗？
从A股AI龙头股的价格走势可以看出，近些天，大部分概念股正在经历“冲高回调”。
如果你关注AI和AIGC，那么明显可以感觉到，4月份以来，媒体对AI的报道热度降低了。
从百度指数也可以看出，3月份，AI和AIGC的搜索到达了历史的高峰，随后开始下降。
日本虚拟货币交易协会邀请公众对即将颁布的《公司章程》发表意见:日本虚拟货币交易协会（JVCEA）3月19日邀请公众就《公司条例》，《业务规则》和《自我监管规则》的修订和建立发表意见。去年5月，日本通过了修订《资金结算法》和《金融工具与交易法》的相关法案，其中规定将“虚拟货币”的名称更改为“加密资产”。JVCEA将修订并颁布《公司章程》，以应对新实施的法律，此公告即是在此之前寻求意见。（Coinpost）[2020/3/20]
亿欧TE产服咨询与研究总监吴勇的观察非常精彩。他说，国内媒体对大模型的报道好像突然哑火了。现在还持续报道AIGC，持续输出的媒体，大概就是技术类的媒体，内容则围绕算力、算法和数据，形式是深度解读。
实际上，作为媒体，我非常深刻的感受是，不知道还有什么能写，好像所有的议题都写过了，讨论过了。而新的东西、产品又没有出来。为什么会这样呢?是不是说明AI“盛极而衰”，这一轮炒作要到头了？
动态 | 赞比亚SEC警告公众不要投资加密货币ONYXCOIN:据Lusakatimes消息，赞比亚证券交易委员会（SEC）警告投资者在做出投资决策时要小心。赞比亚SEC首席执行官Philip Chitalu表示，收到公众关于KWAKOO公司的信息和查询，该公司正要求公众投资加密货币ONYXCOIN。Chitalu警告称，KWAKOO及其发起人和/或代表未获得SEC的许可或授权，无法提供投资建议或向赞比亚投资公众募集资金，用于在赞比亚或其他地方投资任何金融产品。[2019/8/2]
吴勇的观点是，国内目前的AIGC发展的阶段处于触发期，而下一个周期叫市场的探索期，目前这个时期，很多的AIGC创业者，包括一大波SaaS厂商和大模型厂商都在憋大招，如此才能在下一个阶段获得各自的竞争优势。
另外，国内国外在AIGC技术发展上还是存在一些“错位”。当海外已经在大模型角度走向成熟，走向应用时，国内一方面要攻克大模型的挑战，另一方面又要赶紧去寻找更好的应用场景。
动态 | 南非储备银行向公众就监管加密货币资产的新提案征求意见:据南非储备银行（SARB）官方网站显示，其近期向公众就监管加密货币资产的新提案征求意见。该文件显示，在南非进行加密货币服务的方式将产生若干变更，即需要遵守南非金融情报中心法的规定。这要求金融机构核实客户的身份，以打击以及资助恐怖主义行为。加密货币交易平台和钱包提供商等服务也需要向相关监管机构注册，计划注册过程的细节将在3月底之前公布。[2019/2/25]
从这个角度看，AIGC不是凉了，而是进入了更加“务实”的阶段。
亿欧TE产服产品负责人江涛就提到一个细节，他说，百度正在招AI相关人才，但已经开始迁移到产品和运营人员了。
“我们看到，AIGC领域人才的争夺已经从纯粹的技术端、研发端开始迁移到产品和运营端，这预示着下一步马上要到来的是比拼商业。像百度，他们招的产品和运营人员要求围绕他们已有的产品和平台，去吸引外部的合作力量，产品工程师则要围绕平台的使命和客户使命去做相应的产品破解，不再是停留在单纯的说建模型、建大模型，建小模型或者做什么样的技术概念，都开始往下去跑。”
其实，从这场大会的大部分嘉宾的观察看，AIGC正在进入从概念论证到应用探索的新阶段。
公众议论的热度或许是下降了，行业发展的热度依然在，没有凉。
国内大厂进军AIGC是跟风和炒作吗？
Gartner曲线是公众认知度最高的描述技术发展周期的一个专业图表。今天AIGC的发展位于哪个位置？
很多观点都认为，AIGC刚刚经历启动期。但这场峰会上，一位嘉宾的观点更加乐观。
云知声联合创始人兼副总裁李霄寒分享了一个小故事。
OCR文字识别技术。在2000年以前，这是一个研究的热点，各种技术论文持续刷新不同的技术方案。但2000年后热度就没了，没有人发文章了。其实，在2000年前后发生了一件事情，有人真正提出了一个可用的算法，它使得手写识别的准确率达到了一个可用的水平，进而形成可用的产品，并被部署到千千万万的手机里。科学界退场，工程师介入。
“2016年AlphaGo火了以后，有很多学界的大牛纷纷进入到企业界，现在我们可以观察到一个现象，这些学界大牛在退出。科学家的退场往往意味着一个技术在产业方面的成熟。我的判断，chatGPT不是科学上的大进展，而是一次集成工程创新。所以我对大模型的判断是我们现在已经爬出谷底，进入一个上升阶段，所以我对大模型在产业方面的应用是非常非常乐观的。”
实际上，ChatGPT并不是凭空出现，在此之前，不管是国外还是国内，大量企业在做大模型，在做AI算法的探索和应用。
有一种说法是，过去这些年有点像在迷雾里摸索，看不到前方的道路，而ChatGPT就像是一道光，一个信号，它告诉所有人，这条路确实可以通到未来。接下来，从业者的选择就很简单了，有钱的砸钱，有力的出力，往上堆资源就可以了。资源越强，越可能拿到通往未来的船票。
过去一段时间，媒体常常揶揄国内大厂做大模型是跟风，是炒作，这种观点在读者里也很有市场。
但是，一线从业者的这个理解或许更能描述大批人马进军大模型赛道的真相。它更积极，更务实。
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