继两周之前谷歌(GOOG.US)总部举办I/O开发者大会之后， 5 月 24 日，微软(MSFT.US)Build开发者大会也在总部西雅图开幕。
此前两年在线收看主题演讲之后，今年微软生态平台的开发者可以再次回到西雅图，近距离聆听微软高管，并与技术专家交流。
打通ChatGPT插件冲击谷歌
Build大会上，微软CEO纳德拉一登台就高度聚焦AI，宣布为开发者带来 50 多项更新。今天发布的所有新品，都贯穿着明白无误的战略：微软正全力以赴推进自家AI，并将ChatGPT与自家产品全面打通，强化自己在生产力领域的优势，并在搜索领域对谷歌施加更大的压力。
微软宣布采用与OpenAI相同的开放插件Plugin标准，打通了ChatGPT和微软两个平台之间的互通与相互操作，实现了产品与服务的互通。未来开发者的插件都可以同时支持ChatGPT和微软的产品与服务。这意味着微软庞大的开发者群体在Azure OpenAI企业服务上开发的AI程序，也支持同样的开发插件标准。开发者可以选择人类自然语言交互，作为其软件的互动方式。换句话说，他们的软件和应用都能得到生成式AI的体验。
开发者可通过“插件”将应用和服务接入Microsoft 365 Copilot。首批支持的插件包括ChatGPT、Teams信息扩展、Power Platform连接器等，开发者可以直接接入现有服务，也可使用Visual Studio Code和Visual Studio上的Microsoft Teams Toolkit开发工具，轻松开发新的Microsoft 365 Copilot插件。
毫无疑问，与OpenAI深入合作是微软AI战略的核心，也是今天Build大会的主题。无论是打通与OpenAI的补丁边界，引入更多开发者开发拥有生成式AI体验加持的产品，还是将基于ChatGPT的Copilot AI助手引入自己旗下的诸多产品，都体现着两家公司密切不可分的战略合作。
如今，微软和谷歌在AI领域的竞争如火如荼。随着ChatGPT在全球范围内强势“出圈”，AI大模型商业模式已成功跑通，AIGC时代即将到来。
AIGC应用“一路生花”
在国内，AIGC项目同样大爆发，产品创新如雨后春笋，文生图、图生图各赛道热闹非凡。整体来看，应用更多集中于各垂直领域。包括机器写稿、对话式AI、报告生成等，技术价值主要在于替代人工实现降本增效。
AIGC已衍生出丰富的能力矩阵，具备了孪生、编辑和创作三大核心能力，长期看AIGC具备在全行业颠覆式降本增效的应用前景，或对80%以上的劳动者产生影响。同时，AIGC也可在前沿领域催化出新的产业机会，AIGC大幅加快数字内容创作及数字人产业发展，推动元宇宙产业加速落地。
AIGC或影响80%劳动力的10%工作任务，AIGC或将在全行业掀起一场生产力革命。根据Gartner预测，AIGC有望在未来2- 5 年进入行业成熟期;根据腾讯研究院发布的AIGC发展趋势报告，AIGC在AI技术创新和产业生态的支持下，有望步入发展快车道，预计 2030 年AIGC市场规模将达 1100 亿美元。
微美全息基于AIGC技术助力行业提质增效
资料显示，人工智能领军企业微美全息(WIMI.US)加码深耕AIGC领域，已经形成深厚的技术储备并有丰富的AIGC场景落地经验。早在成立之时，微美全息已开始计算机AI视觉领域的探索，重点布局AI深度学习算法。受益于AIGC持续进化的文字、图片、视频内容生成能力，微美全息借助于AIGC技术的赋能，将在日常办公、传媒、影视娱乐、电商等场景率先落地，推动各行业降本增效。
除了降本增效，微美全息继续引入和搭建AI智能算法，利用这些技术改造已有应用，将AIGC应用在自身产品体系推广，然后熟练服务更多客户。目前而言，在加速生成式AI技术应用方面，微美全息拥有先进的深度学习技术，能够不断进行技术创新和优化，推出更具竞争力的产品和解决方案。同时具备优 秀的技术团队和研究队伍，拥有丰富的专业知识和实践经验，能够不断推动产品和技术的升级和发展，已经受到了投资机构的广泛关注。
在AIGC应用海量爆发背后，正是各大科技厂商不断推出的AI大模型，出于应战更出于商业生态所需，其他厂商陆续推出了各自的大模型应用。而这一轮AIGC技术带来的AI火爆，主要体现在C端的AI应用上，但是，GPT技术还在快速进化着，不仅应用在文字、代码、图片生成等领域，微美全息所研发的AIGC应用在不久的将来，将利用AI技术生成高质量的全息AR内容库，助力全息AR行业提质增效。
结语
当前，ChatGPT 为代表的生成式人工智能应用场景明确，带来了比较罕见的体验。未来，随着人工智能技术的不断发展和应用，AIGC大模型在工业、数字化等领域的应用将越来越广泛，推动数字化产业的创新和发展。同时，也需要注意机遇与挑战并存。AIGC技术展现出来的自然语言理解能力、大数据处理能力、多领域应用能力，使得其在应用过程中可能面临的版权等问题，加强技术规范监管，确保AIGC大模型的健康有序发展。
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