AIGC的大爆发不仅有赖于AI技术的突破创新，还离不开产业生态快速发展的支撑，在技术创新方面，生成算法，预训练模型，多模态技术等AI技术汇聚发展，为AIGC的爆发提供了肥沃的技术土壤。
基础的生成算法模型不断突破创新，比如为人熟知的GAN，Transformer，扩散模型等，这些模型的性能，稳定性，生成内容质量等不断提升，得益于生成算法的进步，AIGC现在已经能够生成文字，代码，图像，语音，视频，3D物体等各种类型的内容和数据。
第二，预训练模型，也即基础模型，大模型，引发了AIGC技术能力的质变，虽然过去各类生成模型层出不穷，但是使用门槛高，训练成本高，内容生成简单和质量偏低，远远不能满足真实内容消费场景中的灵活多变，高精度，高质量等需求，而预训练模型能够适用于多任务，多场景，多功能需求，能够解决以上诸多痛点，预训练模型技术也显著提升了AIGC模型的通用化能力和工业化水平，同一个AIGC模型可以高质量地完成多种多样的内容输出任务，让AIGC模型成为自动化内容生产的“工厂”和“流水线”。
第三，多模态技术推动了AIGC的内容多样性，进一步增强了AIGC模型的通用化能力，多模态技术使得语言文字，图像，音视频等多种类型数据可以互相转化和生成，比如CLIP模型，它能够将文字和图像进行关联，如将文字“狗”和狗的图像进行关联，并且关联的特征非常丰富，这为后续文生图，文生视频类的AIGC应用的爆发奠定了基础。
I平台化的生态搭建，以及充足广阔的产业实践空间。
大模型虽好，对于很多企业和创作者来说，想要自己从头开发一套大模型用来进行AIGC既不经济，也不现实，这时候，AI平台化，民主化就变得至关重要。
去年推出的许多多模态大模型，如紫东太初，文心，M6等，都通过AI平台进行开源，可以直接调用并通过云端算力进行训练，一些科技企业也将数字人技术开源开放，这些动作大大降低了企业和创业者的开发门槛，创作效率提升，进而助力高质量AIGC变得普及。
目前，南京，武汉等地，已经开始形成多模态应用的产业集群，而千行百业的数字化，数字经济的持续发展，也给予了AIGC前所未有的产业空间与实践场景，比如此次受资本追捧的一些AIGC公司，就瞄准了“游戏+AI”场景，通过算法生成数字人，语言互动等方式，满足玩家在虚拟世界中个性化，定制化的体验需求，而更多的产业实践，也会源源不断地产生新的数据，推动算法的迭代升级。
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