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生成式 AI 在日常生活中日益常见，画作、文章、音乐、游戏乃至代码等创作都可能出自其手。它的出现并非为了替代人类，而是助力人们更高效地创作。
受生成式 AI 影响最大的行业
1. 营销和文案写作
文案写作是生成式 AI 最引人注目的用途之一。互联网营销成本高、难度大，生成式 AI 为营销团队提供了新方案，任何人都能借助它快速写作电子邮件、博客文章等。像 jasper.ai 或 copy.ai 等工具虽使用类似 GPT – 3 的算法，但能做更多类型内容创作。长远来看，这会影响整个文案和营销行业，不过竞争激烈，新公司机会不多，且现有算法在内容生成方面还不够完美。
2. 视觉内容创作
生成式 AI 在艺术与视觉内容创作领域应用广泛，艺术家借此获取灵感、测试设计效果，甚至创作出计算机制作的艺术作品。但这些工具存在不足，如生成结果不理想、交互麻烦、无法本地修改等。创业者可针对此打造更好的辅助工具，融入艺术家和设计师的工作流程，不过该行业在版权等方面存在挑战。
3. 游戏、VR 和元宇宙
游戏、VR 和元宇宙中内容创造是关键挑战。过去游戏公司用接近生成式 AI 算法构建世界，如程序生成，但局限性大。生成式 AI 将带来变革，能生成丰富虚拟世界，成本和时间大幅降低，还能创造智能 NPC 和游戏角色，开启全新时代，影响多个领域。
4. 代码和软件工程
GitHub Copilot 能自动生成代码，对非专业开发者有帮助，可补足代码失误，非开发岗位员工也能用于数据库查询等。但对开发工程师而言，目前 AI 生成的代码问题较多，需人工审查，不过能提高一定生产力，还会在多方面影响开发编程行业。
5. 其他
生成式 AI 还有许多变革用例在测试或即将测试。如用于创造新分子和药物，在网络安全领域，黑帽黑客和白帽公司都在利用它，图片和视频优化方面也有应用。
生成式 AI 的未来参与者的特点
1. 全球参与者专注于巨大的市场，并在一种产品中解决多个问题
未来 10 年可能出现以生成式 AI 为核心的“十角兽”公司，但数量不多。创业者若想成为行业巨头，需建立强大行业壁垒，如形成网络效应、收集专有数据等。
2. 使用生成式 AI 瞄准非常特定的利基或应用的公司
生成式 AI 能创造最大价值的地方在于瞄准特定利基或应用。专注于驱动生成式 AI 工具升级并结合行业专业性开发功能性工具的人将是变局者。有些企业虽难以成为独角兽，但可能成为赚钱的小企业，如 Tweet Hunter 公司，将生成式 AI 应用到特定细分市场是创建盈利副业的好机会。
3. 现有企业使用生成式 AI 来改进工具
虽然生成式 AI 领域创新多来自初创企业，但日常使用的大部分产品来自老牌大型技术公司。如今大型科技公司和规模化公司已入场，未来 5 到 10 年许多大企业会收购 AI 公司，为创业者提供机会。
