2023年8月16日，清华大学新闻与传播学院、社会科学文献出版社、央视市场研究股份有限公司（CTR）、中国广视索福瑞媒介研究有限责任公司（CSM）、中国新闻史学会传媒经济与管理委员会在北京联合发布了《传媒蓝皮书：中国传媒产业发展报告（2023）》。

　　《传媒蓝皮书：中国传媒产业发展报告（2023）》指出，世界传媒AIGC产业发展迅猛，不少内容生产领域初步出现了爆款应用，但具体到中国传媒AIGC产业仍面临以下挑战。

　　首先，AIGC的底层技术模型自主设计面临挑战。从已经初步形成的传媒AIGC生产矩阵来看，美国的OpenAI基本垄断了主流技术模型，其GPT-3模型已经被广泛应用到主流AIGC应用中，由这一个大模型带活了一大批企业，形成了初步的产业集群效应。同时，微软、亚马逊、Meta等美国公司基本覆盖了各领域的主流技术模型，在各领域都出现了现象级应用。

　　其次，中国AIGC产业面对的最大挑战，不是ChatGPT技术的先进性，而是其创造的“时间壁垒”。ChatGPT背后的支持模型，参数量从最开始的1.17亿增加到1750亿，预训练数据量从约5GB增加到45TB，仅仅是训练一个GPT-3，费用就高达460万美元，总训练成本达1200万美元。目前，GPT-3模型的继任者GPT-4已经呼之欲出，其数据训练量一定会超过100TB，训练成本将创下新高。这种投入从2018年就已经开始，其产出成果是“时间+数量”的质变成果，已经形成了初步的“时间壁垒”：流行的人工智能语言模型取得先发优势，展示自身优点、吸引用户使用，最终在人们的使用中不断获得信息反馈，持续进化，让竞争对手“望而却步”。

　　最后，美国的技术封锁仍在继续。第一，服务层面，ChatGPT实质上对中国大陆不开放。中国用户在使用层面受限，无法直接访问其服务。第二，代码层面“只可用，不可学”，ChatGPT源代码不可见，杜绝了快速模仿的可能性。ChatGPT不开源，只开放API，开源涉及软件源代码的公开和许可，而开放API涉及软件或服务的接口的开放和访问授权。第三，运算硬件卡脖子问题依然存在。人工智能要发展，算力是关键。要支持高算力，高端CPU、GPU芯片必不可少。目前，高端GPU芯片被美国禁止出口，技术卡脖子严重，国内也许只能通过芯片数量积累弥补芯片本身的质量不足。

　　可尝试从以下几方面发展中国传媒AIGC产业，在后续发展过程中提前布局，适应智能化生产潮流，争取在短时间内达到世界先进水平。

　　第一，转变发展思路，“飞轮效应”是制胜秘诀。人工智能产业的发展思路非常清晰，原理不难，难的是让产业“飞轮”不停转，进行长期投入与不断试错。仅以数据训练为例，包含硬件、能源、资金三方面投入。硬件方面，主要是CPU、GPU的能力与数量，投入大，算力大，产出快，更新快，反之发展速度减慢。能源是数据训练的基础保障，是“吃电大户”，完成数据训练除了采用分布式计算外，大量的能源投入必不可少。资金投入包括硬件投入、能源购买、人员聘用等。以ChatGPT为代表的AIGC产业是“烧钱大户”，一般中小企业没有能力完成通用型人工智能的开发。谷歌、微软都是业内领先的全球性企业，调集其综合资源才实现其AIGC的快速更新迭代，这是一个需长期投资且风险较高的过程。

　　第二，建立产业联盟，发展中国传媒AIGC产业。ChatGPT的成功，一方面说明“飞轮效应”适用于人工智能产业，为了使静止的飞轮转动起来，一开始必须使大力，每转一圈都很费力，但是每一圈的努力都不白费，飞轮会转动得越来越快；另一方面提示我们“放卫星”式的模型概念创新、单打独斗的“各自为战”很难取得效果，需要国家引领下的传媒大企业主导及传媒产业联盟的共同支持，长期投入。

　　从目前来看，中国传媒产业的强项在内容生产与经营模式创新方面，整体的技术创新能力较弱，基本停留在格式文本生成阶段，智能化水平较低。但值得注意的是抖音、快手等网络新媒体在视频抠图、虚拟道具运用等方面已经积累了不少宝贵的经验。新华通讯社的“快笔小新”早在2015年就已经推出并投入使用。第一财经的“DT稿王”、今日头条的“张小明”、腾讯的“Dreamwriter”也很早就投入了实际使用。科大讯飞在语音智能转换领域也具备较为领先的水平。应尝试在不同企业、大型科技公司间建立产业联盟，共享算力等基础设施，进行深度合作，在短视频、文本、自动解说等领域形成爆款应用与品牌。

　　第三，培养创意人才。众多爆款应用展现出的基本模式是“人类意图+机器组合内容”，这种新型信息传播形态将是未来传媒产业智能化生产的主要模式。算力、算法只能解决机器组合问题，这些可以通过资本投入进行解决。但中国传媒AIGC产业要想蓬勃发展，最终要落地，人类意图的问题依然需要本国创意人才来支撑。

　　创意人才的培养应从两方面入手。一方面，促进内容生产深度化，需要培养一批对不同领域有深度见解，同时懂智能化生产应用的专业人才，传播有价值、有态度的内容。另一方面，促进深度内容智能化传播，需要培养一批技术过硬且能够迅速将深度思想落地的人才，辅助专家、学者等专业人士进行智能化内容传播。

　　(参见《传媒蓝皮书：中国传媒产业发展报告（2023）》p326-328，社会科学文献出版社2023年8月）