全球傳媒產(chǎn)業(yè)如何求新求變（主題）

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國際商報記者 何詩霏

清華大學(xué)新聞與傳播學(xué)院、社會科學(xué)文獻(xiàn)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(zé)任公司（CSM）、中國新聞史學(xué)會傳媒經(jīng)濟與管理委員會近日在北京聯(lián)合發(fā)布了《傳媒藍(lán)皮書：中國傳媒產(chǎn)業(yè)發(fā)展報告（2023）》。

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(jīng)濟的持續(xù)震蕩等因素疊加使國際局勢更趨復(fù)雜。在此背景下，傳媒產(chǎn)業(yè)整體呈現(xiàn)出復(fù)雜多變的發(fā)展趨勢，各細(xì)分行業(yè)在全面數(shù)字化的同時，面臨著多重挑戰(zhàn)，在曲折中探索前行。

總體來看，當(dāng)今全球傳媒行業(yè)的裂痕和斷層使整個行業(yè)處于新的立足點。新冠疫情期間消費者所培養(yǎng)的對數(shù)字內(nèi)容和服務(wù)的興趣及使用習(xí)慣，在疫情結(jié)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(yè)與社交媒體的聯(lián)系更加緊密，各個行業(yè)也在試圖和電子商務(wù)、新型數(shù)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(yè)還面臨著不同的問題和挑戰(zhàn)。元宇宙、NFT產(chǎn)業(yè)的發(fā)展逐漸趨向理性化，而人工智能等新技術(shù)為傳媒發(fā)展帶來了新的機遇。

報告指出了全球傳媒產(chǎn)業(yè)發(fā)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(jìn)入人們的視野，與目前的消費者群體相比，他們更年輕，更數(shù)字化，更喜歡流媒體和游戲，更多地參與到為他人創(chuàng)造和塑造體驗中，年輕一代對未來的媒體產(chǎn)業(yè)的期待和愿望開始引導(dǎo)全球媒體產(chǎn)業(yè)未來發(fā)展方向。

行業(yè)經(jīng)營新危機——產(chǎn)品飽和中的用戶新增困境。普華永道的調(diào)查顯示，全球人口的消費能力正以算數(shù)級數(shù)增長，而流媒體的服務(wù)以幾何倍的速度增長，新增流量逐漸減緩。流媒體的發(fā)展已經(jīng)逐步進(jìn)入瓶頸期，如何加強用戶黏性，在現(xiàn)有用戶中獲取更大的商業(yè)利益成為了新的話題。

產(chǎn)業(yè)格局的重塑——資本整合的不斷深化。資產(chǎn)的剝離和整合也是2022年全球傳媒產(chǎn)業(yè)的主旋律，預(yù)示著在傳媒業(yè)中巨頭企業(yè)的收購的常態(tài)化。特別是在疫情結(jié)束后，各個行業(yè)都面臨著行業(yè)格局重塑和整合的新趨勢，全球范圍內(nèi)的巨頭企業(yè)合作越來越頻繁。

媒介市場的變革——發(fā)展中地區(qū)的快速發(fā)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(chǎn)業(yè)的發(fā)展開始發(fā)生波動。盡管發(fā)展中國家和地區(qū)的產(chǎn)業(yè)體量難以和發(fā)達(dá)國家抗衡，但是其發(fā)展速度卻遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了發(fā)達(dá)國家和地區(qū)。從全球傳媒業(yè)的各個細(xì)分行業(yè)來看，發(fā)展中國家和地區(qū)的增速和機遇都遙遙領(lǐng)先，例如在視頻游戲、短視頻等領(lǐng)域，這種趨勢更為明顯。

技術(shù)手段的迷思——AI時代的確定與不確定。隨著ChatGPT等人工智能產(chǎn)品的爆紅，新技術(shù)對全球傳媒領(lǐng)域的影響再次引發(fā)廣泛的討論。但是，技術(shù)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(chǎn)了大量假新聞，使得輿論環(huán)境變得愈發(fā)復(fù)雜；“深度偽造”技術(shù)不斷合成各種假圖片、假視頻，使得信息環(huán)境惡化；人工智能是否會取代人的價值也開始引發(fā)關(guān)于人主體性危機的探討。全球傳媒行業(yè)不斷擁抱新的技術(shù)，資本力量瘋狂入局AI產(chǎn)業(yè)，但是人類以何種方面來處理和應(yīng)對全面數(shù)字化和智能化時代下的人機關(guān)系，將成為全球傳媒產(chǎn)業(yè)發(fā)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(chǎn)業(yè)面臨的挑戰(zhàn)。

首先，AIGC的底層技術(shù)模型自主設(shè)計面臨挑戰(zhàn)。從已經(jīng)初步形成的傳媒AIGC生產(chǎn)矩陣來看，美國的OpenAI基本壟斷了主流技術(shù)模型，其GPT-3模型已經(jīng)被廣泛應(yīng)用到主流AIGC應(yīng)用中，由這一個大模型帶活了一大批企業(yè)，形成了初步的產(chǎn)業(yè)集群效應(yīng)。

其次，中國AIGC產(chǎn)業(yè)面對的最大挑戰(zhàn)，不是ChatGPT技術(shù)的先進(jìn)性，而是其創(chuàng)造的“時間壁壘”。ChatGPT背后的支持模型，參數(shù)量從最開始的1.17億增加到1750億，預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)量從約5GB增加到45TB，僅僅是訓(xùn)練一個GPT-3，費用就高達(dá)460萬美元，總訓(xùn)練成本達(dá)1200萬美元。目前，GPT-3模型的繼任者GPT-4已經(jīng)呼之欲出，其數(shù)據(jù)訓(xùn)練量一定會超過100TB，訓(xùn)練成本將創(chuàng)下新高。這種投入從2018年就已經(jīng)開始，其產(chǎn)出成果是“時間+數(shù)量”的質(zhì)變成果，已經(jīng)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(fā)優(yōu)勢，展示自身優(yōu)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(xù)進(jìn)化，讓競爭對手“望而卻步”。

最后，美國的技術(shù)封鎖仍在繼續(xù)。第一，服務(wù)層面，ChatGPT實質(zhì)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(wù)。第二，代碼層面“只可用，不可學(xué)”，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(wù)的接口的開放和訪問授權(quán)。第三，運算硬件卡脖子問題依然存在。人工智能要發(fā)展，算力是關(guān)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(shù)卡脖子嚴(yán)重，國內(nèi)也許只能通過芯片數(shù)量積累彌補芯片本身的質(zhì)量不足。

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