在使用者創作時代，網路平臺的內容豐富度全面大幅提升。在PTT、Dcard、Mobile01、巴哈姆特等論壇平臺上，志同道合的使用者可以自由交流，一起探討感興趣的電影、書籍、動畫、遊戲；在Facebook、Instagram等社交平臺上，每個人都可以用圖文紀錄自己的生活。同時也能看到他人的生活；Youtube、Tiktok等自媒體平臺上，使用者可以拍攝並上傳自己創作的影片，在獲取大眾關注的同時，還能獲得各種流量變現的獎勵。各類內容平臺的角逐，也逐漸從高品質PGC內容的生產，轉向有利於UGC創作者生態的形式。
與PGC類似，UGC突出的內容優勢也必然伴隨著不可避免的痛點，極其豐富的內容背後存在著內容品質參差不齊的問題，平臺方需要投入大量精力和成本去進行創作者學習、內容審核、版權控管等方面的工作。此外，雖然在平臺層面，內容生產供給的問題得到了解決，但對於每個創作者而言，依然面臨著內容品質、原創程度和更新頻率的不可能三角，即上述三個方面不可能同時做到。相較於PGC的團隊工作，UGC的創作者很多都是單打獨鬥，難以在保證內容品質、原創程度的情況下還能兼顧更新頻率。與此同時，創作者數量的增多使競爭變得更加激烈，許多創作者不得不選擇降低品質、洗稿抄襲等捷徑，用高頻率的更新留住觀眾。
長此以往，健康的創作生態將遭到破壞，這種創作者的兩難催生內容生產方式的全新變革，生產效率的提升已迫在眉睫。

三、生成式AI:智能創作時代
面對網路內容生產效率提升的迫切需求，人們突發奇想：是否能夠利用人工智慧去輔助內容生產呢？這種繼PGC、UGC之後形成的、完全由人工智慧生成內容的創作形式，被稱為「人工智慧生成內容」（AIGC)。正如人們最初眺望Web3.0時構想的「語意網」（Semantic Web)一樣，未來的網路應該是更加智慧的網路，它不僅能夠讀懂各種語意資訊，還能從資訊識別的角度解放人類的生產力。即便後來區塊鏈技術的蓬勃發展改變了Web3.0的時代，元宇宙也展現出網路浩瀚的未來，但內容的價值權利歸屬和虛擬空間的發展仍然需要更高效的內容生產方式，生成式AI也就凝聚了人們對於未來的期待，