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AIGC本质为内容，反映了AI生产能力的提升。从研究框架上，AIGC的技术支持是“AI”，但生成的AIGC属于“内容与场景”，背后需要“后端基建（渲染）”“底层架构（引擎）”的支持。AIGC是内容生成，是一种生产能力。AI参与内容生产有两类：1）凭借AI的高效率，替代人进行内容的生产；2）AI作为工具辅助人，或人辅助AI进行内容生产。
我们先界定几个应用上的概念及应用方向：
AI绘画与ChatGPT是AIGC的两个应用方向，但都是面向toC应用方向的，相较于此前AI主要赋能G端与B端的应用场景有极大的拓展；其中ChatGPT在当前阶段被寄托希望为内容检索的搜索引擎，是一种生产工具；
除了以上ToC的应用，AIGC还有ToB方面相关业务，比如微软的云计算平台作为栖息地去作为开发者的ToB供应商；
AIGC所反映的AI能力的提升使其具备成为基础设施的潜力，当前的底层操作系统中或因未来接入大量的AI应用而颠覆此前的操作系统；
通过大模型为市场提供工具和基础设施（开放API接口），通过技术开放，让市场快速补齐AI基础设施、模型和工具链。
AIGC是产业内预期AI将引发一场波及全行业的“平台转移”，就像过去15年向移动设备和云计算平台上转移一样。透过AIGC呈现的效果，能够看到AI开始从学习走向创造（主要是自然语言处理NLP技术的突破），生成式AI对于更多业务场景的颠覆“改造”的雪球越滚越大，最终将引发新一轮产业革命，进而推动整个科技行业的商业格局都将会迎来大洗牌，比如谷歌发布了文字生成AI模型Wordcraft、AI绘画模型Imagen、视频生成工具ImagenVideo；DeepMind推出用以抗衡ChatGPT的Sparrow以外，又在1月27日发布了全新的音乐AI模型MusicLM，意在加速生成式AI的布局。
投资建议：除了应用层面，目前看竞争壁垒主要体现在大模型（算法）、云平台（算力），如果能将云平台与大模型紧密捆绑，则是最有资源禀赋的标的。推荐国内的商汤与百度，它们都有这两方面的资源禀赋，类似于海外的微软。
风险提示：技术迭代进展不及预期、内容版权风险、商业化落地进展低于预期
