今日需要关注的数据有，德国12月实际零售销售月率、德国1月季调后失业率、美国1月ADP就业人数变动、加拿大11月季调后GDP月率和美国1月芝加哥PMI。此外，次日凌晨美联储将公布利率决议，需要重点关注。
大模型发展及产业近况
大模型的发展开启AIGC时代（第四次AI浪潮），技术是AI每次革命性发展的起点，商业应用与落地则是AI发展的加速器。
大模型的数量及能力均不断上升，AIGC应用爆发具有技术基础；技术爆发后迎来商业加速，应用热度上升。
随着人工智能技术的飞速发展，大模型（包括开源模型及闭源模型）的数量和能力都在显著增长，为AIGC（人工智能生成内容）应用的爆发提供技术基础。当前大模型厂商凭借自身模型基础，扩充应用场景构筑自有生态。海外风险投资公 司Y Combinator统计，全球AIGC融资热度在2024年加速上升， 从侧面显示其商业价值逐步受到关注。
多模态模型对内容生产模式的影响
多模态模型能够提供更加全面的认知能力和丰富的交互体验，拓宽AI处理复杂任务的应用范围是其通用人工智能的重要 路径之一。例如，OpenAl的Sora模型推出使得全球多模态大模型的发展得到关注。
AI生产力提升将改善传统工作流程。大模型应用或将影响人机交互方式和机器原有的决策能力，以上两方面的提升将对 原有内容生产力再次释放，结合对产业上下游链条和生态合作方式，进而改变整体数字管理体系。
AIGC以内容生成为核心，结合商业应用的不断迭代，最终指向数字工作作业模式及治理模式的改变。
文本与图片生成逐步普及
目前AIGC相关应用中普遍围绕文本与图片生成两项功能与产品应用场景进行适配。
针对各类型使用场景可主要归纳为两种形态:
信息生成：围绕工作场景，用户可借助AI生成所需的文本、图片等内容信息，也可生成办公文档、辅助计算，缩短 工作时长，提高效率。
内容总结：借助浏览器AIGC插件总结文字、视频等内容，提升阅读效率，聚焦核心信息，并以标签形式提炼，助力 工作提效。
图片生成发展历程
在GAN、Transformer和扩散模型等技术和开源的不断升级，AIGC技术在图像领域的定位逐渐由工具向生产力升级，实用 性和商业性增强，降低绘制的技术门槛和二次编辑开发成本，应用于艺术创作、美术设计、营销创意、视觉插画、泛娱 乐内容等多领域。
2023年AIGC相关图片应用正式开启“全面商用”时刻。从多样性的艺术维度冲击多样性的行业商业，在流量平台等虚拟 内容经济的加持下，互联网用户群开始将AI应用融入日常场景。早期AIGC应用以独立软件为主并产生出部分破圈产品吸 引流量，随着生成技术的不断提升部分硬件厂商逐步将相关技术嵌入至产品本身。
AI生成作为图片生成工具降低用户绘制或拍摄门槛，有助于图片内容端持续繁荣。据EVERYPIXEL估算，截止到2023年8月 份，AI生成的图像超过过去150年人类拍摄的所有照片数量。
从历史发展规律推演，AIGC创作者经济时代也必然会催生对生成式 AI版权的需求，因为新经济的形成和运作离不开对新 生产要素的确权。例如，当前的互联网数字经济对数字版权的需求催生以视觉中国为代表的数字版权内容平台。
未来针对AI生成图片及相关版权问题将成为用户及相关平台的关注之一。
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