OpenAI、DeepMind 和 Anthropic 分别提出各自对通用人工智能（AGI）的标准，均为 5 个级别。

从描述上看，OpenAI 和 DeepMind 的提法更像从人类的角度，而 Anthropic 则是从 AI 的攻击性和风险角度。

Mckinsey 研究了生成式 AI (Generative AI) 对不同行业工种自动化的潜力提升影响。

Office Support（办公支持）提升幅度是最大的。一定程度验证了目前比较火的应用（ChatGPT、Jasper、Midjourney 等）都是办公室一族的某种内容创作型工具。

风险投资机构 a16z 描绘了生成式 AI（AGI）的技术栈层次。最底下两层是计算机硬件（服务器、GPU 等）和云平台（AWS、Google 云、Azure 等）；

底下两层可认为提供了算力网络的基础设施服务。深蓝色是模型层，包括闭源的模型（例如：OpenAI 的 GPT-3) 和开源模型。开源模型既包括模型算法本身，也包括托管和运行这些模型的平台。

最上层即应用。应用既可以是 Jasper 这种比较 “薄” 的应用，也包括 Midjourney 这种后台模型也自己做的应用。

从价值创造和风险投资角度，Jasper 类面临的质疑就是护城河问题，有风险投资机构

AI，尤其是生成式人工智能（AGI）的发展，推动更多工作可以被 AI 自动化代替。

Goldman Sachs（高盛）的研究认为，美国各行业平均有 25% 的工作任务可以被 AI 代替。其中，办公室及行政支持、法律、建筑设计位居被替代程度 Top 3，近四五成的工作任务可以 被 AI 代替。

最不容易被 AI 代替的行业为：地面清洁/维护、安装和维护维修、现场施工等。

Twitter 用户 @FinanceYF5 基于 SimilarWeb 监测的数据，绘制了 Top 90 生成式 AI（AGI）在 2023 年 5-6 月的用户流量变化。

Top 60 网站中，绝大部分访问量都出现了环比减少，甚至大幅减少。是否意味着，这一波 AGI 针对 2C 类的应用会热潮会开始进入 “调整期”？

ChatGPT 对搜索引擎的流量拉动是前几个月热议的话题。

从 Similarweb 的监测数据看，Bing.com 曾经有被拉升的短暂势头，但拉长时间看，目前趋势不明显。

ChatGPT 对 Bing.com 搜索引擎的流量拉动可能 “极其有限”，远低于预期。

ChatGPT 自 2022 年 11 月上线起，保持了极高的用户增长速度。围绕 ChatGPT 最终会增长到多大的用户量，业界有大量讨论。

此类讨论容易泛化成很多子问题，例如：ChatGPT 这种形态多大用户量，GPT 大模型又有多大应用前景（比如：在垂直行业场景的应用等），甚至这一轮生成式 AI (AGI) 热潮会持续多久等？

我们在 5 月一个知识块提及了 “如果环比增幅下滑过快 …… 围绕 ChatGPT 和 AIGC 市场空间的讨论风向可能会有变化”。

从 Similarweb 跟踪的数据看，ChatGPT 的阅读访问流量已开始下滑。

生成式 AI（AGI）的应用可以有狭义和广义。S&P Global 将目前狭义的 AGI 应用归为七类：大模型、文字生成、图像生成、代码生成、视频生成、音频生成、数字与结构化数据生成。

根据其研究，目前这七类 AGI 业务 2023 年收入空间为 37 亿美元，预计到 2028 年将增长到 364 亿美元。

图 2 是 S&P Global 对 262 家 AGI 企业的收入规模和区间分布。

Mckinsey 认为生成式 AI（AGI）会对几乎所有垂直行业造成经济影响。而对于某个行业内部，不同的职能方向面临 AGI 影响程度也有不同。

下图不同色块的颜色强度代表影响的大小，粗略看：“科技公司的软件工程” 是被 AGI 影响最重的领域。

以电信行业为例，2.3 - 3.7% 收入会被 AGI 影响，被影响的经济价值为 600 - 1000 亿美元；营销、客户运营和软件工程是 Top 3 被影响的职能领域。

Mckinsey 的研究显示，生成式 AI（AGI）带来的新应用场景可为全球带来 2.6-4.4 万亿美元的新增经济影响；如果考虑到 AGI 对现有工作的赋能，整个影响可达 6.1-7.9 万亿美元。

细分条目角度，图二横轴是细分智能领域有多少比例的开支会被 AI 影响，纵轴是经济影响的财务价值。

销售、营销、产品研发、软件工程和客户运营这几个细分领域会占据 AGI 经济影响的 75%。