AIGC技术在过去两三年中已经存在，一些公司尝试利用其进行文字生成图片等应用，例如纹身图生成公司。虽然这些应用具有一定的 novelty，但市场反响并不强烈，影响力有限。达里公司就是一个例子，其纹身图生成技术虽然有趣，但并未引起广泛关注。当时，业内普遍认为这只是一个有趣的小应用，市场潜力有限。
GPT-3.5引爆市场直到2022年11月底，GPT-3.5的发布彻底改变了市场格局，生成式AI的热潮开始涌现。与之前的AIGC技术相比，GPT-3.5强大的ToC能力使其迅速走红，让每个人都能直观地感受到其魅力。这与之前的元宇宙、Web3等概念形成了鲜明对比，后者缺乏真正的ToC级应用，难以引发广泛关注。
国内创投圈的反应在国内，AIGC技术在早期并没有引起所有人的重视。尽管有大约20家公司在进行纹身图生成技术的研发或将其应用于营销，但这并没有成为一个热门赛道。真正引发国内创投圈关注的，是GPT-3.5的发布。从那时起，越来越多的公司开始关注并投入到AIGC领域，尤其是基于开源模型进行训练和应用的公司在2023年2月后开始活跃起来。
GPT-3与GPT-3.5：ToC能力的差异GPT-3推出时，已经具备了基本的文字生成能力，但在当时并没有引起国内的广泛关注。相比之下，GPT-3.5的成功在于其强大的ToC能力，让普通用户也能体验到AI的魅力。这正是GPT-3.5与GPT-3的核心区别所在。一些业内人士，例如微软的周明、李志飞等，也表示没有预料到这次大模型的爆发。
如今，聊天机器人和绘画机器人正经历快速发展。与过去智能助手增长趋缓不同，新一代聊天机器人在短短两个月内用户数量就突破1亿，增长速度惊人。回顾几年前，彼时“莱来”等公司代表的智能助手发展势头良好，大量企业纷纷涉足该领域。然而，受限于当时的技术水平，很多预想功能无法实现，部分智能助手甚至被戏称为“人工智障”，一些公司不得不依赖大量人工服务来弥补技术缺陷。
投资现状：火热市场下的冷思考与如今聊天机器人技术的显著进步和用户市场的火爆形成对比的是，投资领域的热度和舆论关注度并不匹配。自今年2月以来，市场上虽然涌现出众多AI项目，但真正获得融资的企业数量有限。据统计，国内涉及AI的公司估计有近千家，但获得融资的不到一百家。美元机构是主要的投资力量，约有三四十家顶尖美元机构实际出手。
市场格局：大模型、中间层和应用层
当前市场上的AI公司大致可分为大模型、中间层和应用层三类。应用层又涵盖ToB和ToC业务。大模型公司数量约为十多家，头部公司占据了较多资金和资源，早期的融资竞争基本结束。由于大模型开发需要高额的资本投入，因此较少需要FA介入。应用层项目数量众多，占比超过80%，其中又以ToB领域为主，ToC项目相对较少。中间层在国内的关注度不及海外，其未来发展模式，包括是否会被大模型公司整合，仍待观察。目前获得融资的项目多集中在金融类ToB领域。
中间层的角色和应用层的发展中间层的作用是连接大模型和具体应用，其工作内容包括API调用、模型部署、模型监控以及现场数据库处理等。它服务于那些希望开发应用的企业，而应用层则直接面向最终用户，包括B端和C端用户。尽管中间层在国内的热度不及海外，但应用层，特别是ToB领域，已经蓬勃发展，未来的市场走向仍需进一步观察和分析。 