生成性AI是今年首次加入的第二大新技术类别。Gartner定义为通过各种机器学习（ML）方法从数据中学习工件的组件（要素），进而生成全新的、完全原创的、真实的工件（一个产品或物品或任务），这些工件与训练数据保持相似，而不是复制。

Gartner报告显示，形成性AI技术作为新兴的AI类别和相关技术组合，可以根据情况的实时差异来动态更改、响应，开发人员和UX设计人员使用其中的某些技术，通过使用支持AI的工具来创建新的解决方案。应用生成性AI而开发的模型，可以随着时间的推移而动态变化，这可以生成旨在解决特定问题的、自我进化的全新模型。

事实上，生成性AI技术已经在全球范围流行起来，Untiy和影谱科技是其中最为璀璨的明星。今年9月上市的Unity是3D生成型AI技术的推动者，全球有超过一半的移动、PC 和主机游戏采用了其生成引擎来制作，其3D-AI技术也广泛应用于工业设计的3D模型搭建，VR/AR设备内容创作以及影视特效制作。影谱科技是智能影像生成型AI技术的推动者，旗下智能影像生成引擎MAGC率先应用在传媒娱乐领域，被知名电视台、电信运营商、短视频平台广泛采纳，具备较高市场占率。除此之外，MAGC还广泛应用于数字人的3D成像，影视特效制作及数字孪生、虚拟主播、虚拟课堂等数字产权场景。

在具体业务应用领域，包括游戏、工业设计、文化娱乐、5G视频正成为生成性AI的最佳实践场景。Gartner指出，生成性AI目前已应用于各数字化工作场所，例如，从新内容到数据抽取，实现元数据管理；支持机器学习、增强人机互动水平等。

影谱科技强调技术与业务的融合，旗下生成性AI引擎MAGC在辅助产业数字化效率上走在前列。特别是AI视频生成的实践数据显示，影谱科技MAGC生成 “ 一段60s视频”的AI视频生成总成本（TCO）与传统方式相比降低79.8%以上，而生产率最高可以提高百倍以上。检索 “ 一段60s视频”内相似帧图像或特定图像，MAGC2.0所需总成本与人工相比降低99.73%，而错误率降低10倍以上。

背后的关键原因是，影谱科技MAGC的应用导向型技术堆栈（DOTS），它可以使应用者充分利用机器学习、联合学习、打通知识图谱共性，让AI视频以更高的性能和更快的速度运行，同时也避免带来繁重的操作负担。

不容置疑的是，全面视觉化是不可逆转的趋势，由此，AI视觉也是生成性AI最为关键的应用方向。另一面，人们与数字世界的交互方式也已经超越了屏幕和键盘，以使用多种交互方式（例如语音，视觉，手势），甚至直接改变了我们的大脑。对此，影谱科技智能影像生成引擎MAGC作为数字时代下的关键技术，发挥促进产业数字化、视频化的作用。