Как AIGC становится движущей силой производительности Web3: полный разбор от технологических прорывов до коммерческой реализации

Искусственный интеллект, генерирующий контент (AIGC), становится одним из самых революционных инструментов производительности в цифровую эпоху. С 2022 года мировое технологическое сообщество наблюдает взрывной рост этой области: появление ряда единорогов, миллиарды долларов инвестиций — все это подтверждает огромный потенциал нового направления AIGC. В условиях постепенного продвижения эпохи Web3, AIGC не только берет на себя задачу производства контента, но и становится ключевым двигателем соединения виртуального и реального мира, способствуя обновлению цифровой экономики.

За взрывом AIGC: синхронное наступление технологического прогресса и рыночных возможностей

Инвесторы из Кремниевой долины уже сосредоточили внимание на области генеративного ИИ, особенно в сегменте AI-искусства. За последние годы несколько новых компаний быстро выросли в единороги, их оценки превысили миллиард долларов, привлекая внимание таких ведущих инвесторов, как Sequoia Capital, Coatue, Lightspeed Venture Partners и др.

Формирование этого тренда AIGC обусловлено тремя основными факторами: во-первых, постоянная итерация алгоритмов глубокого обучения обеспечивает технологическую поддержку; во-вторых, стремительный рост спроса на контент в сферах коротких видео, игр, рекламы; в-третьих, этот сегмент все еще находится на ранней стадии, крупные технологические компании обладают частью влияния, но стартапы имеют шанс добиться прорыва в вертикальных нишах.

Переход к эпохе Web3.0 предполагает объединение искусственного интеллекта, связанных данных и семантических сетей, что сформирует всестороннюю сеть человек-машина. Традиционные методы PGC (профессиональное производство контента) и UGC (контент, созданный пользователями) уже не справляются с быстро растущими потребностями. В этом контексте появляется AIGC — новая третья сила в производстве контента, которая произведет революцию в индустриях коротких видео, игр, рекламы и других.

Понимание AIGC: от обработки естественного языка к генеративным алгоритмам — обзор технологий

Обработка естественного языка: мост между человеком и машиной

Появление обработки естественного языка (NLP) ознаменовало кардинальные изменения в способах взаимодействия человека с компьютером. Объединив лингвистику, компьютерные науки и математику, NLP позволяет машинам понимать естественный язык, извлекать информацию, автоматически переводить и анализировать. Это важный прорыв в развитии AI — до появления NLP человек мог общаться с компьютером только через фиксированные команды.

Исторически, в 1950 году Тьюринг предложил знаменитый «Тест Тьюринга», включающий автоматический перевод смыслов и генерацию естественного языка. После этого NLP разделился на два основных направления:

Понимание естественного языка (NLU) — развитие способностей машин к человеческому уровню понимания. Из-за многозначности, неоднозначности и зависимости от контекста, это направление сталкивается с множеством вызовов. Развитие NLU проходило через правила, статистические методы, и в конечном итоге — через глубокое обучение.

Генерация естественного языка (NLG) — преобразование данных в понятные человеку формы, например, написание статей, создание отчетов. От простого склеивания данных до шаблонных систем и современных систем высокого уровня — NLG позволяет машинам понимать намерения, учитывать контекст и создавать естественные, плавные тексты.

Технологии NLP нашли широкое применение в четырех ключевых областях: анализ настроений помогает быстро отслеживать общественное мнение; чат-боты приобрели ценность с ростом умных домашних устройств; распознавание речи делает взаимодействие с машинами более естественным; точность машинного перевода значительно выросла, что позволяет переводить видео и другой мультимедийный контент между языками.

Ключевое развитие связано с эволюцией нейронных сетей. В 2017 году Google представила модель Transformer, которая постепенно вытеснила рекуррентные нейронные сети (RNN, например LSTM), став основной архитектурой NLP. Параллелизация Transformer позволяет обучать на больших объемах данных, что привело к появлению моделей BERT, GPT и других — на основе больших корпусов, таких как Wikipedia, Common Crawl, и с возможностью тонкой настройки под конкретные задачи.

Генеративные алгоритмы: от GAN до диффузионных моделей

Основной драйвер AIGC — технологические прорывы в области генеративных алгоритмов. В настоящее время лидируют модели: генеративные состязательные сети (GAN), вариационные автокодировщики (VAE), нормализованные потоки (NFs), автогрессивные модели (AR) и диффузионные модели.

GAN — предложены Ианом Гудфеллоу в 2014 году, с инновационной идеей состязательного обучения. В GAN есть две части: генератор и дискриминатор. Генератор создает «фальшивые» данные, пытаясь обмануть дискриминатор, а дискриминатор учится отличать реальные от поддельных. В процессе обучения обе части улучшаются, достигая баланса.

Преимущество GAN — хорошее моделирование распределения данных без сложных вариационных нижних границ, но есть и недостатки: сложность обучения, нестабильность, риск «mode collapse» — генератор начинает повторять одни и те же образцы, теряя разнообразие.

Диффузионные модели — новая волна генеративных алгоритмов. Они работают по принципу, похожему на человеческое восприятие: добавляя гауссовский шум к данным, обучаются обратному процессу — восстановлению исходных данных. После обучения, начав с случайного шума, модель способна генерировать новые образцы.

Преимущества диффузионных моделей — более высокое качество изображений, отсутствие необходимости состязательного обучения, высокая масштабируемость и параллелизм. Именно эти свойства сделали их ведущими технологиями следующего поколения генерации изображений.

Например, DALL-E может создавать изображения по текстовому описанию — ранее это было только в сфере человеческого творчества. Механизм работы: пользователь вводит текст, система через текстовый кодировщик отображает его в пространстве изображений, затем «передает» в модель, которая генерирует визуальное представление, соответствующее смыслу. Этот процесс очень похож на человеческое воображение.

Наиболее популярный текстовый кодировщик — модель CLIP от OpenAI, обученная на 4 миллиардах пар изображение-текст на английском. Это создает сложную задачу: крупные датасеты с качественными текст-изображениями в основном на английском, для других языков приходится переводить, что связано с семантическими, культурными нюансами и сложностями точной реализации.

Вычислительные ресурсы: инфраструктура AIGC

Помимо алгоритмов, важна и аппаратная база. Обучение и inference требуют огромных вычислительных мощностей. В настоящее время используют кластеры GPU, например, NVIDIA A100. Так, для работы Stable Diffusion задействовано около 4000 таких GPU, стоимость инфраструктуры — свыше 50 миллионов долларов. С ростом популярности AIGC, потребность в вычислительных ресурсах будет только расти, а отечественные чипы могут получить новые возможности на фоне экспортных ограничений.

Текст, изображения, видео, код: как AIGC меняет производство контента

Текстовое творчество: первопроходцы монетизации

Применение AIGC в области текста уже достигло коммерческого уровня. Яркий пример — Jasper, основанная в 2021 году компания. За два года она привлекла 125 миллионов долларов инвестиций, оценена в 1,5 миллиарда долларов, обслуживает более 70 тысяч клиентов, среди которых Airbnb, IBM и др.

Jasper помогает быстро создавать разнообразный контент: SEO-оптимизированные статьи, посты в соцсетях, рекламные тексты, маркетинговые письма. Пользователь вводит краткое описание и требования — система автоматически собирает данные и создает текст по заданным параметрам. По данным компании, в 2021 году доход составил 40 миллионов долларов, прогноз — до 90 миллионов.

Такие сервисы обычно работают по модели SaaS, предлагая сотни шаблонов для ускорения генерации контента.

Изобразительное искусство: демократизация творчества

Платформы MidJourney, DALL-E снизили порог входа в цифровое искусство. Пользователь вводит текст, система создает оригинальное изображение. В основе — NLP-распознавание смысла, преобразование его в код, использование базы данных (часто собственных материалов или контента с интернета) — и итоговая генерация.

Поскольку созданные изображения считаются результатом AI-творчества, это снимает риски авторских споров, широко применяется в СМИ, соцсетях, контенте. Некоторые блогеры уже используют AIGC для создания материалов и монетизации через собственные каналы.

Недавно Shutterstock заключил партнерство с OpenAI и начала продавать эксклюзивные изображения, созданные DALL-E, что свидетельствует о переходе AI-генерации изображений из нишевых в мейнстримовые коммерческие решения.

Кроме живописи, AIGC поддерживает преобразование текста в изображение и обратно — это ценно для патентных заявок, технической документации и др.

Видео: от коротких роликов к полнометражным фильмам

Применение AIGC в видеообласти открывает большие перспективы. Модель Phenaki от Google способна генерировать видео разной длительности по текстовому описанию. В отличие от Imagen Video, ориентированного на короткие ролики, Phenaki предназначена для длинных видео — в демонстрациях за несколько минут можно получить связное видео на основе текста из сотен слов.

Эта технология может использоваться для автоматического создания виртуальных актеров, что значительно улучшит качество смены сцен, мимики и движений. В будущем, например, в спортивных трансляциях или финансовых обзорах, можно будет по тексту сразу получать короткие видео с виртуальными ведущими — полностью автоматизированное вещание.

Аудио: от помощников до креативных инструментов

Аудио AIGC уже давно интегрировано в повседневную жизнь. Навигаторы могут менять голос — например, на голос знаменитости или мультяшного персонажа. Это достигается за счет предварительно записанных голосовых баз, обучения систем воспроизводить любой текст в выбранном голосе. Пользователи могут даже самостоятельно записывать голосовые пакеты через приложения вроде Amap или Gaode.

Глубже — в области виртуальных персонажей. AIGC не только создает голоса виртуальных героев, но и формирует их речь и характер, придавая им сходство с реальными людьми.

Игровая индустрия: контент и снижение затрат

В играх AIGC применяется для автоматического создания сцен, сюжетов. Открытые миры становятся все популярнее, а генерация окружения и NPC с помощью AIGC позволяет значительно ускорить разработку и снизить расходы. Также создаются инструменты для игроков — платформы, позволяющие самостоятельно создавать персонажей и использовать их для внутриигровых активностей.

Delysium и другие уже внедряют такие функции, что сулит появление в будущем персонализированных сюжетов и квестов — разные игроки получат уникальный опыт, что повысит погружение.

Генерация кода: интеллектуальный помощник разработчика

GitHub Copilot — совместный проект GitHub и OpenAI, автоматический генератор кода. Он предлагает рекомендации по коду на основе контекста, именования и комментариев. Обучен на миллиардах строк открытого кода, поддерживает основные языки программирования, помогает повысить эффективность разработки.

Основные вызовы и технологические барьеры AIGC

Несмотря на коммерческий успех, AIGC сталкивается с проблемами точности и качества. В генерации изображений, особенно для реалистичных сцен, есть недостатки: детализация, точность пространственного расположения, различия между платформами.

Основные причины:

1. Ограничения понимания языка — сложные пространственные отношения плохо распознаются, что влияет на точность композиции.

2. Данные и языковая привязка — большинство моделей обучены на англоязычных данных, для других языков приходится переводить, что влечет за собой искажения и сложности с культурными нюансами. Даже при использовании открытых моделей, результаты разнятся в зависимости от языковой базы.

3. Выбор алгоритма — разные модели дают разное качество.

4. Качество датасетов — влияет на финальный результат, их объем, соответствие требованиям.

Глубинные причины:

• Ограниченность NLP в понимании сложных пространственных связей.

• Недостаток высококачественных многоязычных датасетов, необходимость перевода, что усложняет точность.

• Влияние выбранных генеративных алгоритмов.

• Качество и соответствие данных — ключ к успеху.

Для коммерческого применения AIGC необходимо дальнейшее развитие NLP, переводческих моделей, генеративных алгоритмов и качественных датасетов.

Три столпа будущего AIGC: большие модели, большие данные, мощные вычислительные ресурсы

Текущие технологические ограничения формируют основные направления развития:

Постоянное совершенствование больших моделей

Объединение NLP с крупными моделями и высококачественными датасетами — основа AIGC. Например, OpenAI обучила CLIP на 4 миллиардах пар изображение-текст на английском. В будущем разрабатываются специализированные модели для разных языков, что повышает точность и снижает затраты.

Получение и управление большими данными

Ключ к качеству AIGC — наличие и качество данных. В будущем акцент будет сделан на создание масштабных, легальных, стилистически ориентированных датасетов. Особое значение приобретет сбор данных на других языках, что требует решений по сбору, аннотированию и соблюдению правил.

Инфраструктура вычислительных мощностей

В эпоху AIGC вычислительные ресурсы — это власть. Компании будут либо использовать облака, либо создавать собственные кластеры GPU. В условиях экспортных ограничений на чипы NVIDIA, отечественные решения могут получить новые возможности.

Инвестиционные возможности AIGC: программное обеспечение, оборудование и датасеты

От инвестиционной перспективы, цепочка создания стоимости AIGC включает:

ПО: NLP, генеративные модели — Google, Microsoft, iFlytek, Torsis и др.

Алгоритмы и модели: Meta, Baidu, BlueFocus, Visual China, Kunlun Wanwei — компании, владеющие передовыми алгоритмами или крупными датасетами.

Оборудование: Lanqi Tech, ZTE, NewEverse, Tianfutong, Baoxin Software, Zhongji Xuchuang — производители вычислительных чипов и инфраструктуры.

Датасеты: высококачественные, легальные, стилистически ориентированные — ключ к успеху в метавселенной и Web3. В будущем спрос на такие датасеты резко возрастет, что откроет новые инвестиционные возможности.

Этапы развития и перспективы AIGC

Эксперты выделяют три стадии:

Помощник: AIGC как вспомогательный инструмент для повышения эффективности производства контента.

Сотрудничество: появление виртуальных персонажей, совместное творчество человек-машина.

Оригинальность: автономное создание высококачественного контента, становление самостоятельным субъектом творчества.

Эти этапы полностью изменят существующие модели производства, позволят создавать качественный оригинальный контент в разы быстрее и дешевле.

Риски и регуляторные вызовы

Быстрый рост AIGC сопряжен с рисками:

• Технологические: возможное отставание в развитии аппаратных технологий (суперкомпьютеры, чипы), что замедлит индустрию.

• Регуляторные: правовые рамки еще не сформированы. Вопросы авторских прав, этики, регулирования контента — остаются открытыми. Отсутствие нормативов создает риски, но и подчеркивает необходимость регулирования данных и контента.

Высокое качество и соответствие нормативам данных — залог успешных моделей и контента. Компании должны одновременно развивать технологии и соблюдать правовые и этические стандарты.

Итог: интеграция AIGC и Web3 — будущее цифровой экономики

От PGC к UGC и далее к AIGC — способы производства контента постоянно эволюционируют. AIGC не только превзойдет человеческие возможности в создании контента, но и станет ключевым инструментом развития Web3.0. Взаимодействие больших моделей, больших данных и мощных вычислений полностью изменит экосистему контента и откроет эпоху метавселенной.

Для инвесторов — стратегия инвестирования в программное обеспечение, оборудование и датасеты станет основой успеха. Для стартапов — вертикальные и дифференцированные приложения остаются перспективными. Для обычных пользователей — AIGC постепенно интегрируется в повседневную работу и творчество, повышая производительность.

В течение ближайших десяти лет развитие AIGC в связке с Web3, блокчейном и виртуальными персонажами определит траекторию всей цифровой экономики.