新技術帶來挑戰和機遇 全球傳媒產業如何求新求變

全球傳媒產業如何求新求變（主題）

國際商報記者 何詩霏

清華大學新聞與傳播學院、社會科學文獻出版社、央視市場研究股份有限公司（CTR）、中國廣視索福瑞媒介研究有限責任公司（CSM）、中國新聞史學會傳媒經濟與管理委員會近日在北京聯合發布了《傳媒藍皮書：中國傳媒產業發展報告（2023）》。

(資料圖)

報告指出，2022年以來，后疫情時代的影響、烏克蘭危機以及全球經濟的持續震蕩等因素疊加使國際局勢更趨復雜。在此背景下，傳媒產業整體呈現出復雜多變的發展趨勢，各細分行業在全面數字化的同時，面臨著多重挑戰，在曲折中探索前行。

總體來看，當今全球傳媒行業的裂痕和斷層使整個行業處于新的立足點。新冠疫情期間消費者所培養的對數字內容和服務的興趣及使用習慣，在疫情結束后多大程度能夠得到保留，仍然有很強的不確定性。視頻、音頻、報刊出版等行業與社交媒體的聯系更加緊密，各個行業也在試圖和電子商務、新型數字廣告形式建立營收路徑，為媒介收入的拓展提供了新的思路和機會。但是，每個行業還面臨著不同的問題和挑戰。元宇宙、NFT產業的發展逐漸趨向理性化，而人工智能等新技術為傳媒發展帶來了新的機遇。

報告指出了全球傳媒產業發展的幾點反思與趨勢。

用戶代際斷層使用——Z時代的逐步興起。狂熱的Z時代消費者進入人們的視野，與目前的消費者群體相比，他們更年輕，更數字化，更喜歡流媒體和游戲，更多地參與到為他人創造和塑造體驗中，年輕一代對未來的媒體產業的期待和愿望開始引導全球媒體產業未來發展方向。

行業經營新危機——產品飽和中的用戶新增困境。普華永道的調查顯示，全球人口的消費能力正以算數級數增長，而流媒體的服務以幾何倍的速度增長，新增流量逐漸減緩。流媒體的發展已經逐步進入瓶頸期，如何加強用戶黏性，在現有用戶中獲取更大的商業利益成為了新的話題。

產業格局的重塑——資本整合的不斷深化。資產的剝離和整合也是2022年全球傳媒產業的主旋律，預示著在傳媒業中巨頭企業的收購的常態化。特別是在疫情結束后，各個行業都面臨著行業格局重塑和整合的新趨勢，全球范圍內的巨頭企業合作越來越頻繁。

媒介市場的變革——發展中地區的快速發展。隨著疫情、全球金融秩序、政治格局等因素的重塑，全球傳媒產業的發展開始發生波動。盡管發展中國家和地區的產業體量難以和發達國家抗衡，但是其發展速度卻遠遠超過了發達國家和地區。從全球傳媒業的各個細分行業來看，發展中國家和地區的增速和機遇都遙遙領先，例如在視頻游戲、短視頻等領域，這種趨勢更為明顯。

技術手段的迷思——AI時代的確定與不確定。隨著ChatGPT等人工智能產品的爆紅，新技術對全球傳媒領域的影響再次引發廣泛的討論。但是，技術同樣會帶來許多問題，例如充斥在社交媒體中的機器賬號生產了大量假新聞，使得輿論環境變得愈發復雜；“深度偽造”技術不斷合成各種假圖片、假視頻，使得信息環境惡化；人工智能是否會取代人的價值也開始引發關于人主體性危機的探討。全球傳媒行業不斷擁抱新的技術，資本力量瘋狂入局AI產業，但是人類以何種方面來處理和應對全面數字化和智能化時代下的人機關系，將成為全球傳媒產業發展的未來命題。

此外，報告指出了中國傳媒生成式人工智能（AIGC）產業面臨的挑戰。

首先，AIGC的底層技術模型自主設計面臨挑戰。從已經初步形成的傳媒AIGC生產矩陣來看，美國的OpenAI基本壟斷了主流技術模型，其GPT-3模型已經被廣泛應用到主流AIGC應用中，由這一個大模型帶活了一大批企業，形成了初步的產業集群效應。

其次，中國AIGC產業面對的最大挑戰，不是ChatGPT技術的先進性，而是其創造的“時間壁壘”。ChatGPT背后的支持模型，參數量從最開始的1.17億增加到1750億，預訓練數據量從約5GB增加到45TB，僅僅是訓練一個GPT-3，費用就高達460萬美元，總訓練成本達1200萬美元。目前，GPT-3模型的繼任者GPT-4已經呼之欲出，其數據訓練量一定會超過100TB，訓練成本將創下新高。這種投入從2018年就已經開始，其產出成果是“時間+數量”的質變成果，已經形成了初步的“時間壁壘”：流行的人工智能語言模型取得先發優勢，展示自身優點、吸引用戶使用，最終在人們的使用中不斷獲得信息反饋，持續進化，讓競爭對手“望而卻步”。

最后，美國的技術封鎖仍在繼續。第一，服務層面，ChatGPT實質上對中國大陸不開放。中國用戶在使用層面受限，無法直接訪問其服務。第二，代碼層面“只可用，不可學”，ChatGPT源代碼不可見，杜絕了快速模仿的可能性。ChatGPT不開源，只開放API，開源涉及軟件源代碼的公開和許可，而開放API涉及軟件或服務的接口的開放和訪問授權。第三，運算硬件卡脖子問題依然存在。人工智能要發展，算力是關鍵。要支持高算力，高端CPU、GPU芯片必不可少。目前，高端GPU芯片被美國禁止出口，技術卡脖子嚴重，國內也許只能通過芯片數量積累彌補芯片本身的質量不足。

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責任編輯：Rex_21