A evolução central do AIGC passou de uma “competição de capacidades de modelos únicos” para uma fase de “orquestração colaborativa de múltiplos modelos”, sendo que a verdadeira diferença de eficiência não está em um modelo específico ser mais forte em um determinado benchmark, mas sim na capacidade de construir pipelines estáveis com base na hierarquia de tarefas:

Responsáveis pela compreensão de requisitos, organização de conhecimento, decomposição de estratégias, geração de código e orquestração de fluxos de trabalho, modelos de inferência poderosa como Claude Opus 4.7, GPT-5.4, etc.,
Modelos multimodais como GPT-Image-2, Gemini, Ji Meng, etc., assumindo a geração de ativos visuais, alinhamento de estilos, controle de consistência e expressão de conteúdo,
E, por sua vez, sistemas de vídeo, voz, edição e distribuição completando entregas dinâmicas, de produto e em escala;
Seja para dramas de IA, conteúdo de marketing, pessoas digitais, materiais de comércio eletrônico ou desenvolvimento de software, as variáveis-chave do setor já mudaram de “qualidade de geração pontual” para “capacidade de roteamento de tarefas, eficiência de colaboração de modelos, reutilização de ativos, controlabilidade e eficiência de entrega ponta a ponta”.