“一落千丈”可以说是近期视觉中国（000681．SZ）股价的真实写照。

据悉，在最近的三个交易日里，视觉中国股价累计下跌将近22％。而这家公司在上周的市值才惊人的拉升41％。

造成如此跌宕起伏的重要原因是一个名为“AIGC”的概念。

AIGC——利用人工智能技术来生成内容，它被认为是继PGC、UGC之后的新型内容创作方式。2022年AIGC发展速度惊人，迭代速度更是呈现指数级爆发，这其中深度学习模型不断完善、开源模式的推动、大模型探索商业化的可能，成为AIGC发展的“加速度”。

对于AIGC，视觉中国在股价异常波动公告中表示，旗下的元视觉平台有发行AI生成的数字艺术品。同时，视觉中国也强调，AIGC相关业务尚处于初期阶段，预计短期内不会对公司的财务情况产生较大影响。

其实AIGC不仅对视觉中国的业绩贡献有限，对A股市场中其他企业也同样如此，因为该技术当前还未正式迈向商业化的道路。

视觉中国经营AIGC的“矛盾点”

目前在应用场景上，广义上的AIGC应用场景大致可以分为To B和To C两个赛道。在B端的应用主要是通过“AI＋”，来为各产业进行赋能；在C端主要是通过与人交互，进行内容生产，主要包括AI驾驶、AI助手、AI辅助文本生成等。

对于当前的AIGC话题，有业内人士分析称，当前AIGC的应用正在逐渐产生，也就是AI创作内容，很多领域早已成为工具，比如写作、画图、3D建模、剪辑、摄录等等，很多领域都有AI的身影，但这些AI都还达不到AIGC的程度，它们创作内容，但最终还是需要人类对内容进行删选和优化处理，所以AIGC的确是有意义的，也是有使用场景的，但完全由AI主导的创作尚未实现。

并且当前AIGC并未大量运用于商业用途中，AIGC所能充当的仅仅是效率工具，从事的是辅助生产工作。

此外，AIGC技术本身其实与视觉中国现有盈利方式存在诸多矛盾点。

在AIGC技术运用下，用户可以通过平台根据自己喜好一键生成自己想要的图片，这其中必将牵扯到AI图片的版权问题。若平台图片素材所有者控告AI图片生成者关于版权索要索赔，依照目前现有法律很难界定属于平台责任还是用户责任，因为AIGC难以被称为“作者”。若判为平台责任，视觉中国或将面临经济损失。

更为重要的是，视觉中国是一家依靠版权图片为主要收入来源的企业，若用户可以依靠AIGC技术随心所欲生成自己想要的图片，谁还会花高额版权费去购买视觉中国的图片？而这可能影响视觉中国主营版权业务的业绩表现，这是公司在这条道路发展时所面临的最大矛盾点。

对于版权问题，视觉中国投资者关系部门表示，AIGC生成的图像是很多图片数据产生的，目前法律上意义上没有明确的版权人。同时，从现在的技术来看，AI作品版权基本上是无法溯源的。

AIGC布局元宇宙的“催化剂”

虽然目前AIGC整体还未正式迈向商业化，不过有机构认为，AIGC很有可能成为元宇宙的“催化剂”。

从“只读模式”的PGC（专业生产内容）到用户自发参与的UGC（用户生产内容）再到AIGC（AI生产内容），内容创作门槛正在逐步降低，内容生产力无疑将获得更高的释放。

元宇宙涉及大量数字人、虚拟场景和虚拟资产的创建，AI将在其中发挥重要作用，因此，AIGC或成为提升元宇宙数字内容供给和商业化效率的催化剂；

AIGC当道，资本的“新头好”

据笔者了解，今年9月，红杉资本官方发表的一篇文章《Generative AI： A Creative New World》》中认为AIGC将会代表新一轮范式转移（认知转移）的开始。

10月份，依靠文字生成Instagram标题、Tiktok视频脚本、广告营销文本、电子邮件等内容，成立不到两年时间的AIGC 初创公司 Jasper 宣布自身以15亿美元的估值获得 1．25亿美元 A轮融资，摇身一变成为AIGC圈的新兴强者。

10月17日，英国开源人工智能公司 Stability AI 宣布获得 1．01 亿美元融资，估值高达 10 亿美元，跻身独角兽企业行列。

10月21日，根据澎湃新闻，《华尔街日报》表示谷歌公司正在展开谈判，拟向人工智能初创企业Cohere投资至少2亿美元。Cohere的业务包括开发自然语言处理软件，包括聊天机器人等可以理解人类语音和文本的程序。

此外，微软正对OpenAI的新一轮投资进行后期谈判。OpenAI推出了DALL·E 2项目，允许用户通过文本生成图像，即AI作画。

红杉资本近期也发文表示“生成式AI，让机器开始大规模涉足知识类和创造性工作，这涉及数十亿人的工作，未来预计能够产生数万亿美元的经济价值。”

根据资料显示，AIGC整个领域已达数千亿的市场规模。全球权威IT研究与顾问咨询公司Gartner预计，到2025年，生成式人工智能将占所有生成数据的10％，2021年，Gartner发布了12项2022年重要战略技术趋势，其中就将生成式人工智能放在了战略首位。

不过有专家表示，当前，AIGC赛道尚处于孕育探索阶段，存在关键核心技术不成熟、内容堆砌且质量层次不齐、成熟的商业应用场景较少、相关法律法规不健全及存在技术伦理挑战等突出问题，短期内还难以实现大规模商业化应用。