SOTA 语音合成效果。文本到语音合成（Text to Speech，TTS）作为生成式人工智能（Generative AI 或 AIGC）的重要课题，在近年来取得了飞速发展。在大模型（LLM）时代下，语音合成技术能够扩展大模型的语音交互能力，更是受到了广泛的关注。
AIGC的这把火，燃起来的可不只是百模大战的热度和雨后春笋般的各式AI应用。更是由于算力与通信需求的爆发式增长，使得底层的专用加速芯片、以及配备这些芯片的AI加速服务器再次被拉到了大众的聚光灯下。
“不学点AI找不到工作了？”AI带来的焦虑正在不断蔓延。 一位坐标北京的资深卖房中介林阳，已经开始自学AI大模型了。
大SOTA有大红利，垂类SOTA也有垂类红利。在尚未被超越的这段时间，SOTA企业必须像OpenAI一样，紧紧抓住红利窗口。
AI带来的改变是，广告工业环节的重构，成本的重构。
最近AIGC的落地，又有了一些热议和争论。
AI的颠覆性到底在哪里？就仅止于内容生成么？如果我们现在已经被各种应用充斥的生活会因为它而改变，到底会改变成什么样子？
众所周知，开发顶级的文生图（T2I）模型需要大量资源，因此资源有限的个人研究者基本都不可能承担得起，这也成为了 AIGC（人工智能内容生成）社区创新的一大阻碍。同时随着时间的推移，AIGC 社区又能获得持续更新的、更高质量的数据集和更先进的算法。
2022年底起，从AI生成文字、代码，到AI生成图片、声音，甚至是视频，AIGC（人工智能生成内容）蓬勃发展。我们一面憧憬着AI大幅提高效率，“因材施教”的个性化教育能得到普及，一面又担忧着AI产生的幻觉及物理性错误，会误导“活到老，学到老”的我们。
汤姆猫是移动互联网时代的典型应用代表，凭借硬件或者系统的新功能，迅速出一个有一定可玩性但没有长期留存的会蹭上热度的 app。而在当下的 AGI 时代，也有很多类似汤姆猫的应用，但要不要做汤姆猫，以及如何看待汤姆猫，心资本 Soul Capital 合伙人吴炳见提出了自己的看法。
