2024年中国AI内容创作类应用生态研究报告-易观分析

中国AI内容创作类应用生态研究2024AI内容创作应用发展现状主要主要应用场景大模型技术突破与数字化内容需求爆发,重新定义内容创作范式l当前人工智能技术不断取得突破,自然语言处理、深度学习、大语言模型等核心技术日趋成熟,从而使AI自动生成、辅助创作或优化文本、图像、音频、视频等内容的能力快速泛化,贯穿从构思、生成、优化到发布的内容生产全流程,成为推动内容产业变革与升级的重要驱动力。破,驱l破,驱内容内容创作方式融合技术...多模态生成文生图、文生视频、匹动内容创建(AI匹动广告AIAI内容创作应用大量涌现销物料生成;工业设计、建销物料生成;工业设计、建求从辅助创意到智能化生产与传播,AI端到端融入关键创作环节核心价值关键创作环节构思与生成阶段资料/素材收集资料/素材收集选题与构思基于大模型长文本生成以及上下文能力,结合增强检索进行智能化知识整合,辅助创意,生成长文章、故事等理解设计需求,基于prompt生成创意设计草图自动分析文本或关键词,基于语义理解和风格选择,生成自动分析文本或关键词,基于语义理解和风格选择,生成自动匹配视频库素材,自动匹配视频库素材,修改与优化阶段修改与优化阶段等通过语法分析、风格一致性检查,自动识别并完善文本,基于文章内容生成相应配图,提升内容整体质量调整歌词、节奏和音乐风格等,提升自然度;音频压缩与优化、自动格式转换等小小发布与宣传阶段发布与宣传阶段率,向目标签和描述,中的可见性,模型能力边界不断拓展,向AI内容生产工业化阶段演进AI内容生产工业化阶段(未来展望)AI内容生产工业化阶段(未来展望)初步确索阶段(2010年之前)智能化内容生成阶段(2020-至今)大规模语言模型(LLM)出现,实现自然语智能化内容生成阶段(2020-至今)大规模语言模型(LLM)出现,实现自然语多模态融合技术得到显著发展,多个多模态大模型推出,拓展模型能力边界•OpenAI发布ChatGPT,具备高质量的文本生成和交互能力,标志着人工智能进入作品《太空歌剧院》,在以ChatGPT为代表的生成式AI应用大量涌现,等领域;AIagent快速发展,继续延伸人机交互范式生成式AI成为内容生产的重要驱动力,推动跨模态的个性化和自动化创作;同时,关于馈等技术成熟,AI内容创作将实现高自由度和模全的智能化,心内容生产引擎,产业规模化工具辅助阶段世•1983年,第—部由编程规太驱动生成的小说《ThePoliceman's识别软件、文本处理工具等,如IBM推图像识别等领域,内容生成工具的局限性明显,尚未广泛应用技术特点关键事件产品形态市场变化深度学习、生成对抗网络(GAN)等技术推动Google推出Transformer架构,显著提言处理能力,为后续大模型奠定基础AI写作、AI设计工具开始出现,主要用于自动摘要、基于GAN的图像生成和风格迁移应用等;手机和家庭语音助手(如Siri、Cortana)大量AI开始作为内容创作的辅助,提升写作、设计和音乐创作的效率,AI开始从信息获取工具向交AI内容创作场景应用成熟度个人生产力工具,渗透行业需求主导,实现个人生产力工具,渗透行业需求主导,实现解决具体问题,辅技术创新驱动,更强技术创新驱动,更强确索期市场启动期确索期市场启动期高速封展期应用成熟期正在大规模推广的AI内容创作类应用,在个人创作者、小型团队/工作室等用户中大面积铺开,场景,具备一定的实用性,正在大规模推广的AI内容创作类应用,在个人创作者、小型团队/工作室等用户中大面积铺开,场景,具备一定的实用性,AI已经广泛应用于行业场景,有稳定的内容产出能力,并形成了较为成作的接受度提升,并确索,未来需要面向•随着行业应用的深化,合,形成稳定、规模化的生产力贡献,是走向成熟的关键用广泛,用户增长迅速,告尚未形成成熟©易观分析AI内容创作应用生态格局专业用户使用AI创作工具的场景正在扩大,产品体验仍是首要考量因素l各类AI创作应用在功能上的差异决定了其面向的用户群体,随着多模态能力的提升,使AI在创作过程中的应用场景逐步扩大,专业用户的依赖度随之上升,未来产品迭代将逐渐集中于提高用户体验和个性化功能,面向企业用户则更需要强调工具与专业流程的融合和可控性。通常不愿意投入过多成本,以免费为主,通常不愿意投入过多成本,以免费为主,付费意愿集中便捷实用,利用AI应用简化内容创作流程,关注娱乐性和创作体验,低门槛低成本普通用户(普通用户(专业用户(企业用户(企业用户(持度,专业用户愿意为持续编辑,因此不仅注重生成质量和效果,还需要具有高可控性和一致性,同时,可融入用户现有工作流,作为生产力工具批量定制化内容生成,能够与现有工作流批量定制化内容生成,能够与现有工作流据隐私,助力企业高效管理内容生产与分数据安全性有更高要求,通传统内容生产应用引入AI能力,核心优势在于成熟的工作流体系,用户可以在现有工作流程中获得AI能力提升,避免迁移成本,这一点对于专业用户、企业等产品策略,但面临来自传统内容创作应用和MaaS类应用的竞争,在底层优势,考验的是驾驭模型的能力和产传统内容生产应用引入AI能力,核心优势在于成熟的工作流体系,用户可以在现有工作流程中获得AI能力提升,避免迁移成本,这一点对于专业用户、企业等产品策略,但面临来自传统内容创作应用和MaaS类应用的竞争,在底层优势,考验的是驾驭模型的能力和产应用层内容生态•workflow支持的主要渠道,同时,体验,如抖音、小红模型层及与技术的匹动,直接影模型层是影响AI内容创作质量的核心因素,决定了AI内容创作的能力的上限。当前,随着多模态模型的能力提升,模型的复杂性与能力边界逐步扩展,生成内容的多样模型+应用—体化模型+应用—体化(MaaS)主要来自头部大模型厂商,该类应用通常基于自研大模型,在技术能力上具备优势,挥模型能力,取决于对场景的深度理解,以及 基础设施层 基础设施层仍处于模糊地带,有待监仍处于模糊地带,有待监第—类:现有应用(AI增强)2C应用(AI加持用户体验)2B应用(AI第—类:现有应用(AI增强)2C应用(AI加持用户体验)2B应用(AI升级产品能力)依托已有用户基础和工作流,用AI把现有应用重新做一遍,构建智能高效的创作流程,从而提升产品附加值,通过增值服务和功能捆绑吸引用户付费,与现有服务的整合是商业化路径的核心,通过AI升级产品,以及将AI增强的模块与其他工具整合,形成全方位的解决方案,重点需关注与企业业务的深度融合,帮助企业在内容创作效能、数研分析精细第三类:公有模型垂直模型/私有模型闭源模型开源模型AINative应用通常能够提供更⾝活的定价方案,初期吸引普通用户和小型创作团队尝鲜,告由于模型能力的逐渐普及,这类应用大量涌现,告往往产品同第三类:公有模型垂直模型/私有模型闭源模型开源模型AINative应用通常能够提供更⾝活的定价方案,初期吸引普通用户和小型创作团队尝鲜,告由于模型能力的逐渐普及,这类应用大量涌现,告往往产品同质化明显,难以维系用户忠诚度。未来需要寻求差异化,专注细分市场,商业化路径重点可以瞄准未被充分满足的细分需求,积累自身核心用户以在市场务立足,同时通过社区运营、UGC和社交分享等,从而提升应用的用户参与度和粘性,并逐步通过附加功能、升级第二类:模型第二类:模型+应用—体化型到产品的转变,从强调模型转化为用户产品,关景的落地,目标在于抢先占领用户心智,通过推出认知,提升获客转化率:•一方面,强调基于大模型能力的深度交互体验,提供撰种模型选择,通体验吸引付费;•另一方面,聚焦行业和场景,来确保产品的市清晰的目标,增强产品AI内容创作应用生态图谱现有应用(AI现有应用(AI增强)AI原生应用模型+应用一体化知乎OminiverseSensei知乎OminiverseSenseiAippTnAI塔作'TensorrtAI'TensorrtAI设计SUNOBmuse.aiSUNOBmuse.aiDall.EDall.ESoraAI视频AI视频ToB应用ToB应用/行业解决方案注释:图谱中企业仅为示例,未穷举,且排名不分先后,如有不当之处请指正©易观分析AI内容创作应用核心竞争要素及主要产品评价AI内容创作应用的核心竞争要素模型能力决定着内容生成质量和效果,模型能力是AI内容创作应用在自主研发、调用外部模型和多模型集成方面的能力。具备自研模型能力的应用,灵活地选择和调配模型,实现个性化和高效的内容生成是核心优势;对于那些没有自主模型开发能力的应用,有效驾驭外部模型则是关键,这些应用需要建立良好的模型集成框架,为用户产品体验不仅包括产品的易用性与交互设计的友好性,能够及时反馈用户操作,提供流畅的使用体验;此外,AI内容创作应用还应具备精调或多次编辑的能力,使用户可以在多次交互中逐步调整创作方向,例如提供详细的编辑工具和参数设置,精确控制内容的风格、长度等,特别是对于专业创作者而言,可多次编辑、可定制化的内容创作,有助于打造更符合用户需求的个性化创作流程,是决定用户满意度和留存率的重要因素专有数据不仅可以帮助模型进行精细化训练,还可以生成更具针对性、差异化的内容,因此数据资源的质量和独特性也成为一些AI内容创作应用的关键优势,而丰富、持续更新的内容库能够并确保AI生成内容具备足够创意性,并帮助用户减少寻找素材的时间,提高生产效率。此外,通过开放平台允许用户上传、共享或购买内容资源,借助用户社区的力量,不断拓展创作资源的边界AI内容创作应用与主流的创作工具/软件,以及创作流程无缝集成,帮助用户更高效地管理内容创作过程,减少切换工具的成本,是用户能够形成长期使用的关键;对于自带分发渠道的创作软件在这个要素上具备明显优势,其AI工具能够直接触达自身用户,能够通过统一的工作流和分发渠道为用户提供更一致的创作体验,并迅速推动其AI功能的商业化应用,通过平台完成生态闭环AI内容创作类应用对比评测应用名称AI功能支持度创作资源支持度工作流支持度商用授权外部发布库是是是是是是否是是是否否否否是否是否否否否否否否否否是是是是否否是否否否否否是否否否是是是否是否否否是否是否否是否否是是否否是否否是是是是否否否以上评测来自实际体验情况及官方信息,结果仅供参考••目前多模态解析能力对于AI写作应用并非核心需求,大多数应用的AI功能支持仍然以文本生成、语言理解和优化为主•AI的多语言理解和翻译技术发展较为成熟,已经成为写作类应用的基础功能•创作资源的支持对于AI写作应用尤为重要,包括丰富的模板、素材库、自建资源等,不仅能快速满足用户各类写作场景需求,提升写作效率,还能确保输•能够支持多人协作、内置共享功能的AI写作应用,在满足团队工作场景需求上更具优势AI内容创作类应用对比评测模型支持度AI功能支持度辑作是否是是是是是否是9否是否是否是否是是否否否是是4否是否是否是否是是9是是是是否4否是否是否是否是是是是是是否2是否是否否否是是是是是是是是4否是否否否是否是是是是是是是4是是是否否否是是是是是是是是4否是否否否是是是是是是是是是是是4否是否是是否否是是是是否否是4否否是是是*说明:多LoRA调用是指该应用支持通过调用多个特定LoRA模型来控制生成图像的细节以上评测来自实际体验情况及官方信息,结果仅供参考••支持调用撰种生成模型、撰种LoRA的设计类应用,在风格定制支持、愿像细节控制上具备优势,能够更好满足专业创作者的需求•AI设计工具务的核心功能,如愿生愿、AI修愿、风格变换等功能,是提升生成内容质量和撰样化的重要因素,支持重复编辑功能的应用对专业用户更具实用性•支持撰人协作、API调用和工作流整合功能的工具,能够更好地融入到创作者现有的设计流程务,并适应撰场景的协同创作需求•商用授权的支持度直接决定了设计类应用的使用范围,是考量其是否适合专业用户和企业用户的重要标准AI内容创作类应用对比评测AI功能支持度创作资源支持度工作流支持度外部发布应用名称应用名称商用授权商用授权Suno是是否否是否否天工Skymusic是否否否是否否是是是是是否是否是是是否是是以上评测来自实际体验情况及官方信息,结果仅供参考••基于大模型能力的AI原生音乐类应用,已经能够创作模整的人声歌曲,人声音乐的生成能力正在成为音乐类工具的重要差异化特征•现有的音乐创作平台通常能够提供了更专业的自定义编曲功能,引入AI能力后进一步提升了音乐创作的⾝活性和深度,相应地也有更好的工作流支持,•拥有创作者社群的音乐类应用,有助于提高内容质量并推动创作⾝感的产生,以及PGC内容的生成和传播AI内容创作类应用对比评测应用名称AI功能支持度创作资源支持度工作流支持度商用授权外部发布频频制率长作用是是是是是5是是否否否是否否是是是是是是4是是否否否是否是是是是是否否1否是否否否否否否否是是否否否1否是否否否是否是否Pixverse是是是否否2否是是否否是否否否Runway是是是否是1是是是是是否是是否Pika是是是否是4是否是否否是否否否是是是否否1否是是否否是否否否*说明:随机种子是指每次视频生成都可以生成并使用随机编号从而增加可控性以上评测来自实际体验情况及官方信息,结果仅供参考••AI视频类应用均支持文生视频、图生视频等功能,多模态生成能力正在成为这一类应用的基础能力•对运镜控制和增加帧率等功能的支持,能够使视频创作过程中的细节控制更加精确,对于专业视频创作者来说十分必要•短视频平台的AI视频应用,由于现有的视频剪辑工具已经具备大量的用户基础,并且自带内容分发渠道,因此对工作流的支持度友好,平台生态的整合AI内容创作的挑战与趋势展望AI内容创作应用面临的核心挑战商业化路径不清晰,可持续能力面临考验大量AI原生应用的涌现带来了可观的潜在用户,用户增长的可持续性、用户留存率的提升,以及产品的更新迭代能力,都是衡量商业模式是否商业化路径不清晰,可持续能力面临考验大量AI原生应用的涌现带来了可观的潜在用户,用户增长的可持续性、用户留存率的提升,以及产品的更新迭代能力,都是衡量商业模式是否可持续的关键。目前,许多AI原生的内容创作应用尚未建立起产品的核心价值,导致用户粘性不足,商业化路径模糊。在初期用户规模扩大后,如何有效进行用户转化,市场上仍然欠缺成熟案例,难以形成长期的收入增长和稳定的盈利模式,整体可持续发展能力面临考验。目前AI内容创作应用在处理复杂语义、上下文延展、创造性要求时,仍然受到基础模型的能力限制。虽然模型已经能够量内容,但其生成能力更多依赖于模式的捕捉和预测,在面对非线性逻辑,理解和创造复杂情感表达时,生成质量仍难达预期。此外,由于现有模型在训练时更多关注局部生成质量,面临长篇创作、大规模创作的风格保持要求,以及如何保证多模态数据的对齐,保持生成一致性和连贯性,有待技术突破。产品形态较为单—,导致功能相似体验趋同内容合规与版权问题日益复杂化产品形态较为单—,导致功能相似体验趋同随着AI生成内容在各类媒体和平台上的广泛应用,保障内容的合法性、版权归属和数据隐私成为重要议题,生成内容的真实性和合法性成为监管机构的关注重点,尤其是在新闻、广告等涉及公众利益的领域,AI生成的虚假或误导性内容可能带来严重后果。当前,AI生成内容版权问题仍缺乏完善的法律框架和技术标准,此外,大量AI生成内容的分发和再次训练利用,随着AI生成内容在各类媒体和平台上的广泛应用,保障内容的合法性、版权归属和数据隐私成为重要议题,生成内容的真实性和合法性成为监管机构的关注重点,尤其是在新闻、广告等涉及公众利益的领域,AI生成的虚假或误导性内容可能带来严重后果。当前,AI生成内容版权问题仍缺乏完善的法律框架和技术标准,此外,大量AI生成内容的分发和再次训练利用,使得版权问题日益复杂化,未来如何确保内容合规并建立健全的版权保护机制,是AI内容创作应用发展过程中必须应对的问题。AI内容创作发展趋势展望多模态、自适应与实时内容生成等技术的发展,将催生更多类型的内容出现多模态融合、理解能力进一步增强,未来将不仅限于当前的文本、图像、音频、视频等模态,还可能涵盖更多类型的模态数据,例如触觉、环境感知数据、生物信号等,实现更加全面的感知与表达。此外,自适应多模态、自适应与实时内容生成等技术的发展,将催生更多类型的内容出现多模态融合、理解能力进一步增强,未来将不仅限于当前的文本、图像、音频、视频等模态,还可能涵盖更多类型的模态数据,例如触觉、环境感知数据、生物信号等,实现更加全面的感知与表达。此外,自适应AI、实时内容生成等技术的发展,将使AI能够根据用户的实时需求、上下文以及个性化偏好,动态调整生成策略,提供更精确的内容和创作建议,在处理复杂场景时能够实现快速响应,如在线创作、虚拟协作等场景中,推动内容创作向多维信息整合转变,也为新的应用场景和创作形式带来更多可能。智能体成为内容创作的关键入口,对于工作流环节灵活整合的