今年年初，由现象级产品 ChatGPT 引发了 AIGC 浪潮，我们从中看到了人工智能技术给千行百业带来的巨大的应用潜力，也更加坚信这是一个值得长期深耕的赛道。

由此，创业邦研究中心启动 "2023 值得关注的 AIGC 公司 " 的研究，以专业的视角发掘现阶段积极探索 AIGC 技术和应用的企业，希望对接企业和场景，推动技术落地。

历时 1 个月，经过企业踊跃报名和投资机构的积极推荐，最终共 529 家成功申报，在评估投资价值、技术成熟度、市场营销、生态合作、创新潜力等维度的综合表现之后，我们甄选出 125 家各细分领域的代表性企业，它们或是身经百战的互联网大厂，亦或是刚刚展露头角但具有投资价值的 AI 创业先锋，面对 AIGC 的巨浪，乘风而起，展现出了非凡的行动力。

2023 值得关注的 AIGC 公司

(资料图片仅供参考)

入选企业分析

成立时间：大多集中在 2014~2021 年间

本次入选企业成立年份如下图所示，时间集中在 2014~2017 年，于 2016 和 2020 年达到高峰。

从 2014 年开始，生成式对抗网络 GAN、深度学习模型 CLIP、Transformers 神经网络架构等关键技术出现，AIGC 迎来第一波高峰，深度学习与算法不断迭代使得人工智能生成内容百花齐放，效果逐渐逼真直至人类难以分辨。

步入 2020 年，AI 模型取得突破性进展，基于 Stable Diffusion 等开源模型的上层应用迅速涌现，随着微软、OpenAI、谷歌等科技巨头的产品出圈，行业爆发。

产业链分布：模型层企业占比 35%

本次入选企业中，基础层企业 18 家（占比 15%），模型层企业 44 家（占比 35%），应用层企业最多，有 63 家，达到 50%。不同细分领域的企业面临着不同的机遇和挑战：

【基础层】由于上游人工智能算力、数据基础设施或垄断或资源稀缺，如芯片、服务器等，议价权较高，但下游需求激增，现阶段最先受到裨益，但就目前国产替代情况，真正实现盈利也是相对长期的过程。

【模型层】对于大模型企业来说，需要兼具 " 操作系统 " 角色，加速应用层的精细化分工。其中技术积累以及资金实力是关键竞争力，科技巨头明显具有巨大的竞争优势。对于初创企业，则在技术、研发工具上发力才可弯道超车，由于缺乏应用场景还需提前做好战略合作布局。

【应用层】当下底层技术迭代快，且技术成熟度还不太高，包括大模型蒸馏等等难点亟待解决。同时如何挖掘垂直场景的数据知识的价值，打造专业的 " 数字员工 "，对于应用企业来讲是较大的挑战，也是投资关注的重点方向。

之后的应用产品会非常多，甚至可能与硬件产品结合，挖掘新的应用场景。

另外，在用户体验和交互设计上还有很多优化空间，前期比较依赖市场推广。

总体上看，" 百模大战 " 当前，受限于基础层算力和数据的限制，行业整体还处于处于业务场景验证和变现探索期。

区域分布：北京第一

纵观 "2023 年值得关注的 AIGC 公司 "125 家，其中 66 家（占比 52.8%）位于北京，其次是上海（17 家）和广东（17 家），发达地区的人工智能产业链形成集群效应。

北京之所以汇聚了诸多 AIGC 优质企业，一方面，政策导向发挥了至关重要的影响。5 月，《北京市加快建设具有全球影响力的人工智能创新策源地实施方案（2023 — 2025 年）》，《北京市促进通用人工智能创新发展的若干措施》重磅发布，再次给行业打上强心剂。

此外，当前大模型创业方兴未艾，涌现出一批明星团队，而在模型层中北京企业占比 66%。因此另一方面，北京吸纳了智源研究院、清华大学等研究院所和高校，凭借强劲的研发实力，将在未来打造具有全球影响力的人工智能创新策源地。

企业融资轮次分布：以 A 轮为主

除 IPO 上市企业 31 家和被收购 1 家（共占比 25.6%），一级市场企业融资分布情况如下图。一级市场主要企业集中在 A 轮 ~C 轮，说明行业整体还处于中早期的发展阶段。

根据企业不同发展路径和战略需要，大企业和中小企业之间合作方式非常丰富，包括资金、技术、平台资源、场景应用等等。

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