相较人工创作，AI 创作最核心的优势在于高效低成本，AI 算法利用互联网上的海量数据结合内容生产引擎快速产出内容质量显著提升，在 2022 年美国科罗拉多州博览会艺术比赛中，来自 AI 绘画工具 Midjourney 生成的作品获得了第一名，由此见得未来人类某些创造性工作可能会被 AI 取代，或进一步进入人机协同工作模式，而在海量资源和产出的内容生产模式下，AIGC 技术的高产出能力有望进一步降低成本。

AIGC 的产业架构分为基础层、中间层和应用层。根据腾讯研究院 1 月 31 号发布的《AIGC 发展趋势报告 2023：迎接人工智能的下一个时代》，整个 AI 生成内容链条第一层是基础层，也是由预训练模型为基础搭建的 AIGC 技术基础设施层。由于预训练模型的高成本和技术投入，因此有较高的进入门槛。如GPT-3 的成本超过 1000 万美元，因此可以进入预训练模型的主要机构为头部企业和科研机构，如 Open AI、Stability ai 等等。AIGC 风口开启，刺激算力算法升级：ChatGPT 的爆火再次引发人们对 AIGC 的关注。除了 ChatGPT，资本市场持续青睐 AIGC 产业。根据 PitchBook 数据，GPT-3 发布的两年多以来，VC 对 AIGC 的投资增长了 400% 以上。2022 年达到 21 亿美元。计算机对后续应用端的支持取决于计算机的算力及算法，进而影响到前端生成的产品质量，为一系列垂直赛道的产品应用落地打下基础。AI 应用对算法和算力要求较高，AI 文本生成工具的成功加快了整体 AIGC 产业商业化落地进程，刺激上游计算机算法端乃至算力端的技术迭代升级以加强对下游应用端的支持。