2024年AIGC应用层发展十大趋势
我国智能经济活动蓬勃发展，为经济增长注入新动力。以生成式人工智能为代表的新兴产业逆势增长，成为拉动经济的重要引擎。同时，智能经济活动也为科技创新和产业升级提供了坚实的基础，有力地推动了经济体系现代化。国推动经济持续增长、构筑科技创新和产业升级之基，也成为支撑经济体系现代化的新引擎。
数字经济强劲增长，AIGC成热门趋势。
1-10月，我国软件和信息服务业务收入达98191亿元，增速远超同期GDP。大模型、AIGC成为全球数字经济发展热点和人工智能核心技术。
科技巨头和创新企业竞相投入，掀起技术竞争潮。
把握机遇，兼顾长远。
面对AIGC技术，应立即行动抓住机遇，同时从长布局，考量人工智能的长期影响，为AIGC的长跑做好准备。和信息化部的统计数据显示，1-10月份，我国软件和信息服务业务收入98191亿元，同比增长13.7%。整个行业的增长率要远高于同期GDP的增长率。大模型、AIGC是当前全球数字经济发展的热点和趋势，也是人工智能重要的核心技术。各类科技大公司、创新型公司展开投入竞赛。然而人们往往低估新技术的长期影响力，面对AIGC技术，我们既要抓住机遇立即行动，也要为人工智能的长跑做长期打算，从长布局。
AIGC落地应用是推动我国人工智能产业发展的关键。它需要融入企业运营，紧贴应用场景，解决实际问题，才能发挥大模型和AIGC的价值。通过数据融合、算法优化和产品迭代，AIGC落地应用将为AI产业链和生态繁荣带来新的动力。的应用落地对于推动我国人工智能产业快速、持续、健康发展具有非常重要的作用。融入企业运营、紧贴应用场景，解决应用落地的最后一公里，才能真正发挥大模型、AIGC等新技术、新产品的作用，实现整个AI产业链和生态的繁荣。
AIGC的应用落地也将创新产业生态模式，MaaS、PaaS将成为智能经济时代的重要业态。
大模型行业化应用新范式：嵌入式大模型
企业无需从零开始开发大模型，可以结合自身行业特点和专业知识，研发出可嵌入MaaS和PaaS的行业大模型、专属大模型或场景大模型。
既能避免开发大模型所需的巨量投入和人才，又能充分利用大模型的通用能力，实现个性化需求。发出可嵌入MaaS和PaaS的适合企业自身的行业大模型、专属大模型或场景大模型。既能避免开发大模型所需要的大量投入和人才，又能充分利用大模型的通用能力，以实现自己个性化的需求。
AI应用厂商已在AIGC应用落地方面做了有益尝试，在企业层面推动人机协同、决策等工作模式，为广大中小企业提供了易用、功能齐全的AI。AI应用厂商已经在AIGC的应用落地方面做出了有益的尝试，在企业内部推动人机协同、智能决策等先进工作模式的实施，为广大中小企业提供易于使用、功能强大的AI
工具和服务，有望进一步增强我国实体企业、软件行业生态在智能经济的繁荣和发展的作用。
2024，AI产业新时代！
中国作为网络大国，势必也将成为AI应用大国。然而，AIGC的发展并非一帆风顺：数据隐私与安全、伦理挑战、法规适应性等问题亟待处理。
不过，AI产业的前景依旧光明。在2024年，我们将见证更多创新应用场景和产品不断涌现。年将是AI的产业年，我们将看到越来越多的创新应用场景和产品形态不断涌现。中国是网络大国，也将是AI应用大国。然而，我们也应清醒地认识到AIGC的发展并非一帆风顺。数据隐私、安全问题、伦理挑战以及法规适应性等问题都需要被予以充分的关注和妥善的解决。
携手构建AIGC生态，激发科技产业创新活力。
AIGC的健康发展需要政府、科研机构、产业界与用户共同参与，秉持开放创新的精神，跨领域合作，构建包容、公平、可持续的生态环境。展望未来，AIGC技术将成为推动科技产业变革、提升企业效能、促进实体经济发展的重要引擎，助力我国人工智能领域实现跨越式发展。AIGC的健康发展进程中来。我们要秉持开放创新的精神，加强跨领域、跨行业的合作，共同构建一个包容、公平、可持续的生态环境。展望未来，AIGC技术必将成为推动我国科技产业变革、提升企业效能、促进实体经济高质量发展的重要引擎。中国有望在人工智能领域实现跨越式发展。
数字化转型进入深海区，企业加速迈向广度和深度。
数字化转型扩展至所有业务流程和运营，涉及深入的数据分析、流程自动化、广泛的协作和智能决策支持。
核心在于通过技术创新重塑业务模式，创造新价值。企业正在将数字化转型扩展至所有业务流程和运营中，这涉及到更深入的数据分析、流程自动化、广泛的协作、智能决策支持等的开发和应用，更加注重于通过技术创新来实现业务模式的重塑和新的价值创造。
技术变革驱动智能数字业务时代来临。人工智能、机器学习、云计算和大数据等领域的快速发展，开启了一个全新的智能数字业务时代。在这个时代，企业可以充分发挥数据作为生产要素的价值，实现业务流程创新、客户体验创新、产品服务创新、商业模式创新和社会责任的创新。
智能数字业务时代，企业能够以更高的灵活性和效率来应对市场变化，实现高质量可持续发展。当前的技术变革，特别是人工智能、机器学习、云计算和大数据等领域的快速发展，已经开启一个全新的智能数字业务时代，即充分发挥数据作为生产要素的价值，实现业务流程创新、客户体验创新、产品服务创新、商业模式创新和社会责任的创新，使得企业能够以更高的灵活性和效率来应对市场变化，进而实现高质量可持续发展。
生成式AI正在重塑行业
生成式AI正在沿着「智能实习生、个人数字助理、咨询顾问专家、优秀数字员工」方向演进，以钉钉代表的技术厂商推出AI Agent类应用是当前生成式AI落地的一条主流路径。
生成式AI正在重塑所有的行业和企业，其应用范围从跨行业应用场景如知识管理、市场营销、客户服务、代码生成、艺术设计等逐渐向行业专属的应用场景过渡。
如金融行业的投资策略优化、政府行业的政策模拟与预测、制造行业的产品研发与设计、零售行业的虚拟试衣与产品展示、医疗行业的诊断辅助与医疗建议生成等。
IDC调研显示，35%的中国企业正在探索生成式AI的使用，其中金融、制造、零售和医疗等行业是最早采用生成式AI的行业。AI正在「听、说、读、写、看、画、思、动」等诸多方面延伸人的能力，行业用户已经开始加速部署。生成式AI正在沿着「智能实习生、个人数字助理、咨询顾问专家、优秀数字员工」方向演进，以钉钉代表的技术厂商推出AI Agent类应用是当前生成式AI落地的一条主流路径，成为多行业用户优先尝试的落地方式。生成式AI正在重塑所有的行业和企业，其应用范围从跨行业应用场景如知识管理、市场营销、客户服务、代码生成、艺术设计等逐渐向行业专属的应用场景过渡，如金融行业的投资策略优化、政府行业的政策模拟与预测、制造行业的产品研发与设计、零售行业的虚拟试衣与产品展示、医疗行业的诊断辅助与医疗建议生成等。IDC调研显示，35%的中国企业正在做
* 中国已有 24% 企业在生成式 AI 领域投入大量资金。
* 为保持竞争力，企业必须进行重构之旅，涉及业务和技术层面。
* 业务和组织层面：重新考虑产品服务、业务流程、管理结构和企业文化。
* 技术层面：重构基础设施、业务应用、交互模式、数据价值和生态伙伴。
* 重构不仅是引入新技术，还包括建立以数据和数字工具为核心的运营理念，以及培养创新和适应性强的企业文化。
* 目标：利用智能技术创新产品和服务，实现智能数字业务时代的成功。24%的中国企业已经在生成式AI方面投入了大量资金 。
为了在智能数字业务时代保持竞争力，企业必须开启一次重构之旅。从业务和组织层面，涉及到重新考虑和设计企业的产品服务、业务流程、管理结构及企业文化。从技术层面，需要考虑重构基础设施、业务应用、交互模式、数据价值、生态伙伴。总之，这次重构不仅意味着引入新技术，还包括建立一种以数据和数字工具为核心的运营理念，以及培养一种创新和适应性强的企业文化，以帮助企业更好地利用智能技术，创新产品和服务，最终实现在智能数字业务时代的成功。
2023年，AIGC技术引发全球范围内的持续激荡。AIGC技术的发展分为三波浪潮：
第一波：以GPT为代表的大模型涌现，形成生成式人工智能发展的重要基础。
第二波：应用层的快速创新，以生产力场景为最佳承载，使智能化从Chat向Work转化。
第三波：深度业务场景应用，打通业务数字化全流程，服务实体经济。年，AIGC所代表的通用人工智能（AGI）技术引发全球范围内的持续激荡。AIGC在短时间里经历了三波进步浪潮：第一波是以GPT为代表的大模型涌现，形成了生成式人工智能（GenAI）发展的重要基础。第二波是应用层的快速创新，以生产力场景为最佳承载，使智能化从Chat向Work转化。第三波则是深度业务场景的应用，打通业务数字化全流程，服务实体经济。
预训练大模型为AI领域带来突破，提供通用化解决方案，加速AI技术落地。大模型与业务场景深度集成，推动产业模式变革。以大模型为基础的通用人工智能将影响劳动力市场、知识发展、内容创作、协同交互等各个方面。让每个人都能触达最前沿的技术，充分发挥个人创造力和商业潜力。AI领域的突破提供了新的通用化解决方案，让人们真正看到了AI技术大规模普惠落地的可能。大模型与广泛的业务场景有望实现深度集成，推动产业模式产生巨大变革。以大模型为基础的通用人工智能将作为一个元能力引擎，深度影响从劳动力市场到知识发展、内容创作、协同交互等商业、工作、生活的方方面面，让每个人都能够触达到
「AI无处不在」的未来智能时代。
大模型引领认知智能革命，带来颠覆性技术变革：
- 技术层面：认知智能技术取得突破，计算机理解和处理信息能力大幅提升。
- 应用层面：提供更精准、高效的服务，彻底改变人机交互模式。
- 商业层面：颠覆传统软件入口，带动上层生态蓬勃发展。
- 产业影响：催生新产业和服务应用范式，开启人工智能新纪元。
- 未来趋势：大模型应用跑马圈地，ChatGPT类应用推动商业模式明晰，开启人工智能新业态。在应用方面，大模型可以为人类提供更加精准和高效的服务。在商业化方面，大模型将会带来软件入口级的颠覆，并显著促进上层生态的发展。IDC认为，大模型作为政府和企业推进人工智能产业发展的重要抓手，已经具备较高的识别准确率和较强的场景迁移性，未来将会进入大模型应用跑马圈地的阶段。大模型将带动新的产业和服务应用范式，在类ChatGPT等应用的推动下，基于上层应用开发和SaaS服务的商业模式将会逐渐明晰，迎来人工智能的新业态。
趋势一应用层创新成为2024 AIGC产业发展的确定方向
* AIGC应用层创新将催生众多未来创新型企业。
* AIGC在不同应用领域显现出「力量倍增」效应。
* AIGC必然融入企业业务，构建大量新场景。
* AIGC将改变行业运行业态，对商业模式和利益格局产生深远影响。
* 所有受访企业均已开始对AIGC相关应用投入与尝试。AIGC的应用层创新将成就一大批未来创新型企业。大模型所具备的强大通用智能，正在显现巨大的行业变革力，使AIGC在不同的应用领域体现出「力量倍增」效应。AIGC必然会通过应用创新过程融入到企业业务中，并构建出大量的新场景，AIGC也会借助应用价值链的延伸，改变行业运行业态，对商业模式和利益格局产生深远影响。IDC就AIGC应用对诸多行业用户展开调研，所有受访企业均表示，或多或少都开始了对AIGC相关应用的投入与尝试。
应用创新是AIGC技术落地、链接用户价值的关键路径
AIGC技术潜力巨大，在政务、金融、企业办公、文化创意、生产管理等领域均有强需求场景。持续强化大模型通用智能能力，AIGC与实际场景深度融合的预期不断增强。对于AI技术实践的创新型企业而言，找准落地场景是发挥AIGC实践价值的关键前提。的价值潜力，以及在改变行业发展态势的过程中能否构建出商业价值上的闭环。事实上，AIGC技术已经在政务、金融、企业办公、文化创意、生产管理等多个领域中挖掘出强需求场景。在持续强化大模型通用智能能力的基础上，AIGC也产生了与更多实际场景深度融合的预期。对于一大批AI技术实践的创新型企业来说，找准落地场景是发挥AIGC实践价值的重要前提。
* 大模型带来巨大业务价值，显著提升应用开发和部署效率，提高已部署应用的准确度。
* 定制化 AI 应用构建和部署加速，AIGC 技术多点开花。自身的开发和部署效率，提升已部署应用的准确度。在可预见的一段时期内，随着大模型基础服务的日渐普及，行业用户将加速构建和部署定制化的 AI 应用，实现AIGC技术的多点开花。
智能化浪潮驱动应用爆发：
- 在强人工智能即将到来的时代，智能化应用将如雨后春笋般涌现，企业可快速满足智能创新需求。
- IDC预测，2024年全球将产生超过5亿个新应用，相当于过去40年间的总和。企业以业务场景为切入点快速满足智能创新需求。IDC预测，到2024年，数字经济的发展将在全球范围内孕育出超过5亿个新应用，相当于过去40年间出现的应用数量的总和。
B端应用场景逐渐清晰，办公和生产力成为落地先驱
AIGC赋能企业，提升生产力和办公效率。
背景：通用智能化能力实践推广。
趋势：AIGC优先在B端用户实现场景落地。
原因：企业优先考虑生产力和办公相关场景。AIGC会优先在B端用户中实现场景的落地，企业首先考虑的将会是与生产力和办公相关的场景。这其中的原因包括：
* B端客户付费意愿更高： 流程成熟度、价值收益等因素促使B端客户更愿意为人工智能新技术付费。
* 降本增效效果显著： 人工智能生成的文字、图像等内容能够帮助企业降低运营成本，提高生产效率。
* 行业差异较大： 不同行业对人工智能技术的接受程度不同，需要找到合适的技术与场景结合点。
* C端应用探索创新商业模式： 面向C端用户的AIGC应用需要结合创新商业模式，市场教育投入较大，商业闭环时间周期较长。B端客户面向AI新技术的付费意愿、流程成熟度、价值收益、市场就绪度等都更为理想。考虑到当前大模型的投入成本以及预期收费标准，IDC认为，AIGC能够为B端企业客户带来直观的降本增效成果，并有望以此为基础获得更多超预期的价值收益。但需要注意的是，由于行业发展基础不一，不同行业领域及不同业务场景间的预期差异可能较大，「找到技术与场景结合点」既是目标也是难点。与此相对应，面向C端用户推出的AIGC应用往往结合着对创新商业模式的探索以及对市场教育的投入，这会延长其构建商业闭环的时间周期。
AI技术赋能行业，AIGC展现无限潜力
AIGC凭借其出色的数据管理能力和知识沉淀优势，在多领域展现巨大潜力。IDC调研显示，知识管理是目前应用最广泛的场景。此外，AIGC在搜索、地图、智能对话、推荐和业务流程优化等领域也表现亮眼。这些场景的成功落地提高了AI技术的影响力和认可度，并促进相关行业蓬勃发展。AIGC擅长管理广泛的数据资产和知识沉淀，因此在一些先发场景中具备确定性的优势。IDC一项针对全球企业的GenAI调研结果显示，知识管理场景是AIGC现在最受组织青睐的应用场景，在搜索、地图、数字人、智能对话、推荐以及业务流程优化等场景中也表现出巨大的潜力。这些场景的成功落地不仅提高了AI技术的影响力和受认可度，也促进了相关行业的发展。
产业因素助力AIGC赋能企业创新
1. AIGC的泛化能力为企业提供了丰富的生产优化和创新路径选择。
2. 新一波AI浪潮的红利可能首先出现在显性业务中，例设计、开发、生产、运营和办公等场景。
3. IDC预测，到2025年，35%的企业将掌握使用AIGC开发数字产品和服务的方法，从而实现比竞争对手高出一倍的收入增长。AIGC的泛化能力为企业提供了更多的生产优化与创新路径选择。因此，新一波AI浪潮的红利，有望最先出现在与企业运行密切相关的显性业务中，以设计、开发、生产、运营和办公为代表的场景化应用最为典型。IDC预测，到2025年，35%的企业将掌握使用GenAI来开发数字产品和服务的方法，从而实现比竞争对手高出一倍的收入增长。
趋势二大模型从「赶时髦」到「真有用」成为提效手段
ChatGPT与AIGC引领AI新时代
2023年，ChatGPT和AIGC以其「天马行空」的泛化能力风靡全球，成为备受追捧的热门话题。各行各业对大模型的期待与日俱增，希望其能解决实际问题，带来可持续的用户价值。
企业在选择AIGC供应商时，最看重的是项目能为企业带来的短期价值。这一目标催生了大量未来应用场景，也激发了大模型应用厂商积极开拓行业用户的热情。
大模型厂商们努力打造优质客户的行业领先实践，共同推动AIGC技术的落地和应用，让其真正造福于各行业的发展。和AIGC在2023年开年引爆了AI圈，成为全社会追捧的热门话题。AIGC「天马行空」般的泛化能力起初被迅速娱乐化，在聊天、图文创作、艺术表达等领域被竞相试用和品评。随着大模型的快速迭代成熟，许多行业开始期望大模型能够解决现实业务问题，带来可持续的用户价值。IDC调研结果显示，当前企业就AIGC项目择选供应商合作时，最看重的是项目能否在短期内为企业带来价值。在这样的目标指引下，越来越多的未来场景被描绘出来，大模型应用厂商们也在积极开拓行业用户，试图快速打造优质客户的行业领先实践。
AIGC正在工具化，掌握优秀工具的员工将事半功倍
2024年，企业将专注于大模型的实际效益，通过数据驱动的关键绩效指标衡量投资回报，将大模型与业务成果紧密结合，实现数字化转型的新突破。年，企业面对大模型可能带来的全新发展空间，将从「追赶新兴技术潮流」转变为对实践成果的深度关注，通过与业务、财务成果相一致的关键绩效指标（KPI）来衡量投资所带来的价值收益。
- AIGC在产业需求引领下快速工具化，为企业带来客户服务、销售市场、知识管理、辅助决策等方面的效率飞跃。
- AIGC颠覆行业竞争格局，掌握AIGC工具的人才将大幅提升工作效率。
- 个人生活和工作场景将在AIGC影响下发生变化，工作效率固有认知与评价标准也将随之改变。的强大能力在产业需求引领下正在被快速地工具化，在客户服务、销售市场、知识管理以及辅助决策方面为企业带来效率的跨越式提升。AIGC对于行业竞争格局的重塑效应不容小觑。从个人视角看，掌握优秀工具的员工将事半功倍，普遍的文本创作、搜索、日常办公以及应用开发等场景会在AIGC的影响下发生巨大变化，对不同环节工作效率的固有认知与评价标准也会有较为明显的改变。
- IDC调研显示，企业希望通过AIGC实现商业利益，包括改善客户体验/服务、提高开发人员生产力、实现差异化竞争优势以及创新商业模式。
- IDC预测，到2026年，GenAI将承担42%的传统营销琐事，如搜索引擎优化、内容和网站优化、客户数据分析与细分、潜在客户评分和超个性化。
- AIGC将为企业带来创新商业模式，提升竞争优势并提高生产力。的调研显示，企业当前最希望通过AIGC来实现的商业利益包括：改善客户体验/服务、提高开发人员生产力、实现差异化竞争优势以及创新商业模式等。IDC预测，到 2026 年，GenAI将承担 42%的传统营销琐事，如搜索引擎优化、内容和网站优化、客户数据分析与细分、潜在客户评分和超个性化。
借助PaaS手段提升大模型落地应用的准确性和稳定性
AIGC因生成式技术特性，应用存在不确定性：
* 训练成本高
* 业务关联度低
* 输出内容不够稳定
企业高层对AIGC持谨慎态度。的生成式技术特性，使其目前的应用过程仍存在一定的不确定性⸺训练成本高，业务关联度低，输出内容时常不够稳定等，都成为企业在部署AIGC时的掣肘因素。IDC调研也表明，企业高层
AIGC技术应用面临的挑战及解决方案：
1. 成本预测不可控、隐私合规风险、客户预期管理等不可控局面。
2. 缺乏相关技术栈、工具软件、数据集、技能。
解决方案：
1. 保证大模型的安全可解释，提高产品工具的易用性。
2. 坚定企业信心，加速企业场景落地。AIGC带来的运营成本不可预测、隐私/合规风险以及客户预期管理等有关的不可控局面。此外，相关的技术栈、工具软件、数据集、技能方面的缺失都可能限制企业对AIGC的投入热情。因此，大模型的安全可解释以及产品工具的易用性都非常重要，是坚定企业信心、加快企业场景落地的关键问题。
确保 AI 应用的准确性和安全性，需要基础大模型的成熟稳定和 PaaS 层对应用过程的约束管控，双管齐下，共同保障 AI 应用的可靠性。AI应用的准确性、安全性目标，一方面要确保基础大模型的成熟稳定，另一方面也可以通过PaaS层对大模型的应用过程进行约束与管控。
PaaS层，应用程序通过其接口调用基础大模型能力，并灵活调整模型阈值。PaaS层上触达丰富场景，下约束对应模型输入、输出，帮助应用程序管控输出结果，确保模型安全使用。层「上通下达」至关重要：应用程序通过PaaS层接口调用基础大模型能力，灵活调整大模型的阈值；PaaS对上触达丰富场景，对下约束对应模型的输入和输出，最终帮助应用程序管控输出结果。
大模型封装，简化AIGC应用开发。
PaaS层产品化封装大模型能力，打造易用平台工具，集成数据处理、预处理和特征工程等功能，加速AIGC普及与推广。层实现大模型能力的标准化封装：平台工具的易用性和经济性对于平台能力的大规模推广十分关键。技术厂商通过PaaS层对大模型能力进行产品化的封装，打造出简单易用的平台工具，并进一步集成数据处理、预处理、特征工程等功能，加速AIGC的普及和推广。
AI PaaS层保障生态开发质量
生态开发质量决定AI行业应用前景。稳定安全的生态开发活动将大模型推向行业纵深，沉淀更多业务数据和场景，反哺AI能力迭代。层保障生态开发质量：大模型的生态开发质量会对AI的行业应用前景产生长期影响。稳定安全的生态开发活动既可以将大模型推向行业纵深，也可以沉淀更多的业务数据和场景，以此来反哺AI能力的迭代过程。
- 钉钉推出智能化底座AI PaaS，连接大模型能力与行业需求。
- 降低智能化门槛，让大模型能力进入工作场景，稳定输出。
- 基于AI PaaS，企业可快速搭建专属智能化应用，缩短开发周期。AI PaaS，下接大模型能力，上接千行百业的用户真实需求，将智能化的门槛进一步降低，让大模型的能力进入工作场景，并稳定输出。基于AI PaaS，企业可以快速、低门槛地搭建起专属的智能化应用。
趋势三专属、自建模型将在中大型企业涌现
大模型的未来发展将并行趋向于通用化与专用化。通用预训练大模型难以承担更多专业化任务，企业对于大模型的要求不仅仅是「通识」，更需要它成为特定领域的「最强大脑」，专属、自建模型需求将日益增长，尤其对中大型企业而言，通过对大模型的领域化适配，有望获得更理想的综合收益。点问题时，难以承担起更多专业化任务。企业对于大模型的要求不仅仅是实现「通识」，更需要其成为特定领域的「最强大脑」。因此，企业客户会产生越来越多的专属、自建模型需求，特别是一些中大型企业，通过对大模型的领域化适配，有望获得更加理想的综合收益。
行业专属大模型需求与技能储备并行
IDC的调研结果表明，企业对AI应用的需求正在发生转变，从依赖公开版本大模型转向建立私有、专属模型。目前，60%的企业采用公开版本大模型，但两年后这一比例降至17%，而选择内部团队开发专属模型的企业高达88%。这预示着行业专属大模型将成为未来重点，企业需持续建设人才队伍，提升AIGC应用能力。的调研显示：目前有60%的企业使用大模型的公开版本，但这一比例在两年后会迅速降至17%，更多企业会将AI应用建立在私有、专属模型基础上；同时，高达88%的企业选择通过内部团队开发相关应用。由此可见，行业专属大模型已经成为企业未来的热点目标，企业也要持续建设自己的人才队伍，修炼AIGC应用的「内功」。
为基础大模型注入特定参数，提升AIGC类应用在业务场景中的可用性。
大模型依托感知、记忆、理解、分析和生成能力，解决普适性行业问题。专属大模型则积累行业知识，进行精调，成为「专才」，为特定场景提供精确、有价值的服务。通专并举，平衡大模型训练成本与效益。的行业问题，专属大模型则通过行业知识的积累和有监督精调，向「专才」发展，为特定场景提供更精确、更具业务价值的服务。通用化与专用化并行，可以有效平衡大模型训练投入的成本和边际效益。
基础大模型集约化训练，解锁AI通用能力新可能
基础大模型，通过学习海量无标注数据，具备很强的泛化能力，可显著减少下游任务的投入时间与成本。其训练过程更体现集约化优势，减少人力、资金密集型数据标注投入，以及训练阶段的算力资源投入。AI通用能力的瓶颈，体现模型训练过程的集约化优势：基础大模型通过学习海量无标注数据并完成自监督学习的预训练，使大模型具备很强的泛化能力，减少下游任务的投入时间与成本。基础大模型训练可以被认为是一种集约化路径的体现，其显著减少了人力/资金占比较高的数据标注投入以及在训练阶段的算力资源投入。
专属大模型引领行业创新，开拓差异化竞争优势。通过技术厂商的开源或开放API/工具调用，可在小样本、零样本学习下实现更精准的识别、理解和决策，赋能下游任务。依托大模型深厚行业知识，每个企业可迅速开发满足自身需求的应用，缩短开发周期，降低开发成本，增强竞争力。AIGC在拓展其自身的可用性边界时，不同行业间的知识可迁移性往往不高，行业内的应用场景也较为分散，企业个体间差异难以统一衡量。专属大模型能够帮助生态开发企业和最终客户「站在巨人的肩膀上」，打造差异化竞争优势。通过技术厂商的开源或开放API/工具等进行大模型的调用，可以在小样本、零样本的学习下达到更精确的识别、理解、决策效果，以更低的成本赋能下游任务。
* 专属大模型是未来B端的刚需。
* 中大型企业有望率先构建专属大模型，赋能行业生态和行业客户。
* 专属大模型将深度学习特定领域知识，显著提升AI能力。B端客户来说是必不可少的。在打造专属AI能力的过程中，中大型企业基于良好的资金基础和数据沉淀，有望率先构建起专属大模型服务，赋能行业生态和行业客户使用。
专属大模型任务更加专注，造就企业数据的飞轮效应
* 一句话洞察业务运行状态，无需专业BI知识。
* 专属大模型加持，实现业务数据的调取和问答。
* 内部系统数据智能化自动打通，最大限度提升效率。景非常普遍，但通常企业大多数员工都不精通专业的BI知识；在专属大模型的加持下，员工可以一句话实现业务数据的调取和问答，背后一系列内部系统数据的打通则最大限度地通过智能化手段自动完成。
- 利用AI助力企业竞争优势的三大关键：垂直领域数据、面向场景的模型优化以及高效低成本的工程化解决方案。
- 未来，基础工作将更加自动化、智能化，如AIGC和大模型数据开发。
- IDC预计，到2025年，采用GenAI驱动的自动化数据平台将使数据工程师的生产力提高至少25%。AI建立竞争优势的关键。未来，包括AIGC和大模型数据开发工作在内的一系列基础工作将变得更加自动化、智能化。IDC预计，到 2025 年，采用 GenAI 驱动的数据智能和集成软件将产生新的自动化数据平台，使数据工程师的生产力至少提高 25%。
* 专属大模型赋能企业数据价值。
* 数据处理流程加速，知识获取更便捷。
* 智能问答交互，助力企业决策。能问答交互过程，都将变得更加快速高效。
数据利用率提升，专属大模型赋能企业挖掘非结构化数据价值
IDC研究表明，企业产生的非结构化数据量远超结构化数据，但仅有不到5%的数据被分析利用。专属大模型的出现让企业看到了挖掘非结构化数据价值的可能。预计到2025年，专属大模型将成为企业AI战略的关键组成部分。根据IDC的DataSphere研究，每年企业产生的非结构化数据（内容）数量远远大于结构化数据，然而只有不到5%的数据被用于分析、学习。专属大模型激发了企业使用非结构化数据的想象力。IDC预测，到2025年，数据的复杂性、波动性和资源稀缺性
- 中国500强企业中，超过一半将部署人工智能和自动化技术，以检测和自动处理数据。
- 非结构化数据将在2027年因大模型和GenAI而翻倍增长。500强企业将使用人工智能和自动化技术来检测和自动处理数据。到 2027年，大模型、GenAI也将带动非结构化数据的用量翻倍。
专属大模型凭借行业知识沉淀与专业词汇设定，提供更具行业背景的分析和交互能力。在专业问答领域，专属大模型的优势尤其明显，能满足专业化公司的专业知识要求，实现有效、专业的输出。专属大模型具备更具行业背景的分析和交互能力。以智能问答场景为例，一些专业化公司对智能问答有很强的专业知识要求，并存在大量的专业名词。专属大模型通过对行业知识的沉淀，辅以知识切片以及关键词、敏感词的设定等，使输出更加专业、有效。
趋势四多模态大模型塑造「多边形战士」应用
多模态大模型：引领AI新方向
- 多模态大模型集语言、视觉等多模态信息处理能力于一身。
- 学习能力强，分析问题视角全面，可交互性强，有助于开发者和用户理解信息关联和隐含信息。
- 在行业实践中，多模态大模型能强化推理能力，拓展服务边界，提升应用场景的全面性和可靠性。
从GPT-4V到Pika1.0再到谷歌Gemini，多模态AI持续升温，多模态大模型正成为AI发展的新方向。GPT-4V的「惊艳亮相」，到AI视频生成工具Pika1.0的「火爆出圈」，再到谷歌Gemini的「全面领先」，多模态 AI都是其中的关键词。多模态大模型更有利于提升智能化应用中的信息丰富度，其学习能力更强，分析和处理问题的视角更加全面。在一些典型AI应用中，多模态大模型显现出极强的可交互性，可帮助开发者与最终用户精准理解输入信息的上下文关联和隐含信息。在行业实践中，多模态大模型能通过对多维度信息的强力感知，持续强化推理能力，拓展服务边界，提升应用场景中的全面性和可靠性。
使应用具备更高任务处理能力，深入跨领域、复杂场景
多模态大模型，赋能应用新视角。海量异构数据，充分利用，提升效率与能力。感知分析视角广阔，跨界复杂问题，长尾场景难题，迎刃而解。能力上限。例如，多模态大模型能够增加感知和分析的视角和维度，解决跨行业、跨领域的复杂问题和长尾场景。
跨模态数据融合：
- 将不同模态的数据融合在一起，可以更好地理解和分析数据，提升大模型的效率和能力。
- 适用于多种行业场景，如医疗、零售、金融等。
- 能够最大化体现数据资源的价值，解决数据分析问题。在很多行业场景中，能够直接获得的数据模态通常都是多样化和难以统一的，多模态的感知和融合过程能够最大化体现数据资源的价值，解决很多行业中因为模态不匹配而无法完成的数据分析问题，提升大模型的效率和能力上限。
- 多模态技术是AI发展的关键，能够加速其从感知到认知的转化，解决其他技术领域的瓶颈。
- 多模态领域的研究成果有助于协同解决NLP、CV等技术的盲区和遮挡问题。
- 未来，政府、金融、制造等行业的大量智能化应用都将转变为多模态、跨模态的形式。AI获得进一步突破的关键：目前，多模态信息识别与理解技术、群体智能技术等，已经成为研究开发的关键领域，有望加速人工智能从感知到认知的转化。多模态领域的成果还有助于协同解决其他单项技术领域（如NLP、CV）所面临的瓶颈，例如视觉领域的盲区、遮挡问题等。此外，更多的模态类型也正在或将要进入到大模型的融合能力中，例如自动驾驶激光点云、时空感知与测绘信息等。未来，包括政府、金融、制造、能源、医疗、零售等行业在内的大量智能化应用都将转变为多模态、跨模态的形式。
多模态交互提升应用的可用性，带来更丰富的用户体验
- 多模态大模型，跨行业应用能力显著提升。
- 协同场景AI难题，迎刃而解。
- 用户体验新天地，想像空间无限开阔。AI应用难题，在用户体验方面创造出更多想像空间。
* 多模态大模型的图生文、文生图、视频创作能力日臻成熟，能综合考虑多项输入要求，快速输出创意成果。
*交互能力根据用户反馈不断修改设计输出，加速创意落地。
*图生文：根据文字描述生成逼真且风格各异的图像。
*文生图：根据文字描述生成具有艺术风格的图像，将文字创意转化为视觉内容。
*视频创作：根据文字描述生成创意视频，帮助用户轻松制作视频内容。多模态大模型提供的图生文、文生图、视频创作等能力已经日臻成熟，能够根据使用者的提示，综合考虑多项输入要求，快速输出创意成果。大模型的交互能力还可以根据使用者的反馈，不断修改设计输出，加速创意落地的过程。
趋势五AI Agent是大模型落地业务场景的主流形式
AI Agent：企业智能化的新引擎
AI Agent是一种融合感知、分析、决策和执行能力的智能体，堪称人类的理想智能助手。它可以根据个人在线互动和参与事务处置时的信息，了解和记忆个体的兴趣、偏好、日常习惯，识别个体的意图，主动提出建议，并协调多个应用程序去完成任务。
在满足企业智能化需求的过程中，AI Agent作为一种理想的产品化落地形态，正在承接日益复杂的提质增效需求；同时，其通过强化内外部协同效能，可以释放组织核心生产力，对抗组织熵增带来的挑战。
AI Agent的核心优势在于：
- 自主性强：AI Agent能够主动学习和适应，无需人工干预。
- 智能化程度高：AI Agent能够处理复杂的信息，做出智能化的决策。
- 协作能力强：AI Agent能够与人类和其他AI Agent协作，完成复杂的任务。
AI Agent的应用场景广泛，包括客服、营销、销售、生产、供应链管理等。在客服领域，AI Agent可以7*24小时为客户提供服务，解决客户的问题；在营销领域，AI Agent可以帮助企业精准定位目标客户，并提供个性化的营销方案；在销售领域，AI Agent可以帮助企业跟踪销售线索，并预测销售机会；在生产领域，AI Agent可以帮助企业优化生产流程，提高生产效率；在供应链管理领域，AI Agent可以帮助企业优化供应链，降低成本。通常被视为一种融合感知、分析、决策和执行能力的智能体，具备相当显著的主动性， 堪称人类的理想智能助手。例如，AI Agent可以根据个人在线互动和参与事务处置时的信息，了解和记忆个体的兴趣、偏好、日常习惯，识别个体的意图，主动提出建议，并协调多个应用程序去完成任务。在满足企业智能化需求的过程中，AI Agent作为一种理想的产品化落地形态，正在承接日益复杂的提质增效需求；同时，其通过强化内外部协同效能，可以释放组织核心生产力，对抗组织熵增带来的挑战。
AI Agent让「人机协同」成为新常态，个人与企业步入AI 助理时代
AI Agent将引领企业迈向「人机协同」的新常态。AI将承担越来越多的业务活动，让人类专注于战略决策。人类与AI实体协同工作，将颠覆企业运营基础，使运营成效倍增。能够帮助未来企业构建以「人机协同」为核心的智能化运营新常态。越来越多的业务活动都将被委托给AI，而人类则只需要聚焦于企业愿景、战略和关键路径的决策上。人与大量AI实体之间的协同工作模式，将颠覆当前企业的运行基础，让企业运营成效获得成倍提升。
AI Agent：智能助理，助力高效生活
AI Agent 具备强大的潜能，可满足企业日常运营的流程性需求，例如日程提醒、差旅安排、会议室预定、文字助理、会议速记、知识问答等智能功能。
在生活场景中，它可提供餐饮娱乐订购、日程安排、健康管理、旅行规划等助理服务，带来丰富、多样且极具个性化的体验。
AI Agent 可分析用户偏好，模仿用户风格，不断贴近用户的工作习惯，提升工作效率。
它还能自动生成电子邮件回复或撰写报告草稿，根据以往的交流方式和内容，模仿用户的写作风格，节省大量撰写时间。
AI Agent 是您的智能助手，让工作和生活更轻松、高效。在满足企业日常运营的流程性需求方面潜力巨大，在工作、生活、学习、娱乐、健康等多方面都可以提供丰富、多样且极具个性化的体验，例如在工作场景提供日程提醒、差旅安排、会议室预定、文字助理、会议速记、知识问答、数据分析辅助决策等智能功能；在生活场景中提供餐饮娱乐订购、日程安排、健康管理、旅行规划等助理服务。AI Agent可以根据用户以往的工作过程信息，分析用户偏好，模仿用户风格，不断贴近用户的工作习惯。邮件和文本自动撰写：可以自动生成电子邮件回复或撰写报告草稿。它可以根据以往的交流方式和内容，模仿用户的写作风格，节省大量撰写时间。
进行高效的信息搜索和整理。无论是网上的资料还是个人的文档库，它都能帮助用户快速找到所需信息，并整理成易于理解的格式。
通过自然语言指令，业务人员无需编程，即可自主搭建应用，大幅降低应用开发门槛，提升业务人员应用开发效率。根据自然语言输入完成应用的自主搭建，使没有编程经验的业务人员也能完成简单的应用功能开发。
AI助理：工作与娱乐的完美伴侣
工作：
* 优化商业智能功能，实现数据交互式分析。
* 推进办公模式创新，提升协同处置效率。
* 自动化初创和审核重要稿件，确保内容质量。
娱乐：
* 根据个人兴趣定制电影、音乐、书籍推荐。
* 创造个性化故事或音乐，带来身临其境的体验。
* 成为用户忠实的朋友和娱乐专家。根据用户的兴趣和娱乐偏好推荐电影、音乐、书籍等，甚至可以创造个性化的故事或音乐，提供更加丰富的娱乐体验。伴随着AI的能力发展，AI助理将持续创造新的办公模式，包括在内/外部工作环境中建立新的协同处置方法，在数据智能分析中引入动态交互式的BI功能，以及在重要稿件的编辑过程中实现内容的自动化初创和审核等。
AI Agent时代的创新驱动力量
AI Agent为代表的AIGC应用将推动创新源自于个体和小型组织。一个人加上AI工具，即可成为一家专业化公司。AI汇集、处理海量需求信息，人只需在关键节点做出决策，即可完成企业价值创造的全过程。AI Agent为代表的AIGC应用加持下，越来越多的创新将会源自于超级个体和小型组织。在一些领域里，一个人加上足够的AI工具，就可以成为一家专业化公司。人与AI将产生高效的分工与协作：AI汇集和处理海量需求信息，人只需要在一些关键的节点做出决策和处置动作，即可完成企业价值创造的全过程。
AI Agent变革未来生产力的组织形式，对抗组织熵增
AGI（通用人工智能）促使企业组织架构和社会生产关系向整体效率最优发展，大模型的全局优化效应激发潜力。AGI的时代，企业组织结构和社会生产关系在大模型的全局优化效应下，必然会朝着整体效率最高的方向发展。
AIGC进一步增强了AI Agent的功能和实用性，为组织形态的变革和组织协同的优化带来新契机。通过增加数字员工，AIGC大幅缓解前端工作压力，积累业务知识和沉淀资产，提升企业整体运营效率。
AIGC的应用可有效提升企业业务多样性，降低组织复杂性，助力企业实现数字化转型和智能化升级。AIGC进一步增强了AI Agent的功能和实用性，给组织形态的变革和组织协同的优化带来了新的希望。通过增加数字员工，AIGC能够极大程度地缓解前端工作压力，积累业务知识和沉淀资产，提升企业整体运营效率。
- 数字员工结合领域知识和多模态交互，强化分析、判断、决策能力。
- 与企业员工、系统、基础设施广泛连接，成为企业有机组成。
- AI将不再是辅助工具，而是独立生产要素，解放劳动力，变革生产力组织。与企业的员工、数字化系统、基础设施等进行广泛连接，成为企业的有机组成部分。AI将不仅仅作为辅助工具，而是真正成为独立的生产要素，全面解放现有劳动力并实现生产力组织形式的新变革。
趋势六AIGC加速超级入口的形成
AIGC重塑软件应用
- 自然语言交互取代传统图形界面，形成LUI+GUI混合形态。
- 无需安装软件，通过对话直接调取、使用各种工具。
- 超级入口成为新一代应用软件典型前端形态。将给应用软件的形态和业态带来颠覆性变化。基于自然语言的极简交互将替代很多传统的图形界面交互，形成LUI+GUI的混合形态。同时，「no app」的理念也将重塑下一代应用，通过对话即可直接调取、使用各种工具，让更多的非软件专业人员也能获取到强大的系统服务。由此，超级入口将成为新一代应用软件的典型前端形态。
- AIGC革新应用形态，激发软件产业活力。
- 超级入口成为主流应用，促进软件生态繁荣。
- 应用与垂类业务融合加强，推动产业数字化转型。
- 90%软件企业认同超级入口的未来主导地位，市场前景广阔。带来的应用形态变革，也有利于激发当前的软件产业活力，促进软件生态繁荣，推动应用与垂类业务实现更深的融合。IDC的调研显示：绝大多数软件企业都认可超级入口将成为未来的主流应用形态。
基于自然语言的极简交互， 「no app」理念将重塑应用形态
- 对话式交互模式（LUI）将重塑新一代应用，优化用户体验。
- SaaS公司全面拥抱AI，从软件公司转型为智能系统运营商。
- 软件操作简化、应用集成度更高，多应用融合创造无缝衔接的数字生态。LUI）重新塑造。所有的SaaS公司都将全面拥抱AI，软件公司最终会变成智能系统运行商，软件操作方式被大幅简化，应用之间的集成度更高，多应用之间也更加融合。
AIGC将重塑应用形态：
* 智能化改造与升级：
- 通过API增加软件环节的可交互性和认知能力。
* 全新重构应用架构：
- 推广"No APP"理念，让更多未来应用无需下载即可使用。重塑应用形态的过程将重点体现在两个方面：一是对既有软件进行智能化改造与升级，以API的形式增加重要环节的可交互性和认知能力；二是对软件的应用架构和模式进行全新重构。「No APP」的理念将会体现在大量的未来应用中：
LUI打破传统机器理解局限，理解和分析用户意图，基于相关指引进行目标分解，快速调取超级应用承载的海量复杂功能。 组合式输出满足用户需求，优化业务流程和个人交互方式，大幅提升用户体验。的应用体感：业务流程和个人交互方式的改变对用户体验影响巨大，LUI有效理解和分析用户意图，并根据相关指引进行目标分解，快速调取超级应用承载的海量复杂功能，形成组合式输出。
- 未来应用软件将逐渐融入超级应用，实现原子功能的灵活调取和组合。
- 软件升级迭代不仅仅是界面层，还将集成更多优质资源，提供一致的对外服务。
- 大模型作为新型生产力和基础设施，将极大提升开发效率和操作体验。的存在形态：从应用软件侧来看，基于严格的功能菜单选项的方式将逐渐淡出，应用功能将被碎片化地融入到超级应用中，实现原子功能的灵活调取和组合。值得一提的是，未来软件的升级迭代不只停留在界面层，还将集成更多更优质的资源提供一致的对外服务，硬件形态也将随之发生变化。大模型作为新型生产力和基础设施，必然为行业用户带来开发效率和操作体验的全面飞跃。
应用之间广泛的调动与协同，塑造全新的生态格局
- 大模型基础设施开启了应用系统开发新范式，打破传统软件割裂局面。
- 对话式交互简化操作，无需后台设定分析参数。
- 软件开发不再强依赖定制化，后台服务功能自由编排调用。互割裂的局面。很多业务可以通过对话窗口的形式实现，省去了进入管理后台设定分析参数的繁琐步骤。受此影响，应用软件开发将不再强依赖于定制化，软件后台服务功能作为一种资源可以被自由地编排和调用。
生态开发商专注前端客户需求，共创深度场景，通过API调用第三方模型拓展市场。应用不再割裂，基于大模型底座协同互动。个人用户利用大模型亲近AI、开展fine-tuning，借助社区开源产生收入。API调用的方式，利用第三方模型能力去发展新的企业和个人市场。应用之间不再割裂，而是基于同等的大模型底座开启广泛的协同与互动。个人用户也能够利用大模型拉近和AI的距离，包括fine-tuning在内的模式可以帮助个人开发者通过社区开源，并产生收入。
AI工具平台整合生态开发资源，形成新的商业链条。它提供带有专业背景的业务服务，缩小后进者与行业资深成员的差距，满足更多客户的服务诉求。是在带有专业性要求的一些行业业务中，AI工具平台可以提供带有较强专业背景的业务服务，缩小后进者与行业资深成员的差距，满足客户的更多服务诉求。
趋势七业务流程迈向「无感智能」
AI与业务融合带来颠覆性变革
- AI与业务融合进程加速，开启智能革新新时代。
- AIGC赋能业务流程，重塑行业规则，推动持续迭代。
- 原子化AI能力渗透业务环节，实现「无感智能」赋能。
- IDC调研显示：AI与应用深度融合，全面渗透企业运营与业务流程。与业务的融合进程在未来几年将达到前所未有的高度。AIGC给业务流程带来的智能革新，一方面打开了新的需求空间，产生了规模化的流程重组效应；另一方面，也可能让传统行业多年来一成不变的业务规则转变为持续迭代的态势。原子化的AI能力将以细粒度的方式作用到业务流程的诸多环节中，以「无感智能」的形态，成为企业运营过程中必不可少的组成部分。IDC调研结果显示：AI与应用逐步分散且深入的融合，体现在企业运营与业务流程的各个方面。
铁骑力士携手钉钉，结合智能化技术，共同处理来自外部客户的知识咨询和企业内部培训需求。
在问答环节，受限于模型阅读理解能力，需将文档数据分段切片，实现分段阅读理解。双方沉淀出切片策略经验，保障上下文连贯性。
此外，经过策略调整和工程经验积累，钉钉与铁骑力士显著提升了结果准确性，提升应用智能化水平。系统使用的培训需求。在问答类场景里，用文档的数据喂模型时窗口界面对文档的大小有限制，需要采取切片的方式，让模型能一段一段去做阅读理解。切断的策略不一样，可能上下文的连贯程度就会有差异。通过与企业在场景里的共创，钉钉技术人员沉淀出了切片的策略经验。除此之外，钉钉还与铁骑力士共同打磨了召回、相链等能力，通过相应的策略调整和大量综合性工程工作，让问答的结果更准确，应用更智能。
趋势八应用从云原生走向AI原生
随着大模型和 AIGC 的兴起，AI 原生设计思想正在重塑软件开发范式。IDC 报告显示，企业普遍认为 AI 原生将带来技术栈、工具链、基础设施、开发流程、安全策略、设计理念和组织层面的全面变革。
为了顺利迈向 AI 原生，企业需做好积极准备，包括：
1. 更新技术栈和工具链，以支持 AI 原生的开发需求。
2. 优化基础设施，以满足 AI 模型的算力要求。
3. 构建支持 AI 原生的开发流程，以提高效率和质量。
4. 加强 AI 安全防护，以确保数据和模型的安全。
5. 培养具备 AI 技能的开发团队，以支持 AI 原生的开发任务。
6. 推动组织文化向更具适应性与创造力的方向转变，以支持 AI 原生的开发。如今，大模型和AIGC驱动正在重新定义基础设施，AI原生设计思想也正在渗入各行业的应用开发过程中，形成软件开发新范式。IDC的调研表明：企业认为AI原生将带来一系列变革，包括技术栈的变化、工具链的变化、基础设施的变化、开发流程的变化、安全策略的变化、设计理念的变化以及组织层面的变化等。在迈向AI原生的过程中，企业应积极做好准备。
应用「+AI」向「AI+」转变，AI定义场景成为新范式
AI引领企业创新与基础设施升级
- AI将取代云计算，成为企业未来应用创新的新动力。
- 大模型能力将率先应用于广泛的业务环节，成为业务系统升级改造的热点。
- 企业希望AI能力贯穿全局，从方案设计初始就开始思考AI的体系化融入。将取代云计算成为企业未来应用创新的新动力，AI应用也将推动企业形成更坚实的新型基础设施。大模型能力首先会以一种普适化的服务形式开放给广泛的业务环节，成为业务系统升级改造的热点。但随着AI向行业纵深的不断挺进，AI应用不应仅被视为模型能力的搬运工。企业一方面希望大模型能突破更多的深层需求，由行业用户带着痛点寻求AI+解决方案；另一方面，也希望AI能力贯穿全局，即从方案设计初始就开始思考AI的体系化融入。
趋势九AIGC逐步普惠化
技术能帮助应用开发者持续积累优势资源，推动创新型企业实现AIGC的商业变现。商业模式的
AIGC应用带来快速推广的契机，巨大的商业前景和快速迭代的技术能不断摊薄AIGC的边
际成本，形成良性市场竞争格局，最终使广大的中小企业和普通民众受益。
智能化浪潮下，AIGC AI创新商业模式将不断出现
AIGC驱动新商业模式涌现
AIGC的收费模式仅仅是其货币化的初始体现。随着AIGC向各行业的渗透，更多企业希望分享其创造的潜在收益。因此，AIGC将推动全社会产生新的商业模式。
IDC预测，到2024年，33%的G2000企业将利用创新商业模式，使AIGC的货币化潜力翻番。的收费模式仅仅是AIGC货币化趋势的初始体现。随着AIGC向各行各业的渗透，更多的企业希望从AIGC所创造的潜在增量收益中进行利益分成。因此，在巨大的潜在商业前景下，AIGC将驱动全社会产生新商业模式的涌现。IDC预测，到 2024年，33% 的 G2000企业将利用创新商业模式，使 GenAI 的货币化潜力翻番。
AIGC赋能传统商业，延伸衍生新环节，涵盖端到端AI能力框架下的产品开发、运营等， 助力企业创造新价值。首先有助于传统商业环节的延伸和衍生，这主要关系到端到端AI能力框架下的产品开发和运营等环节：
围绕智能算力平台的售卖、租赁等运营活动会迅速成为热点。以企业自建、共建、联合运营、智能产业创新发展等为目标，将诞生一系列新的商业模式。政府、资本方、产业链生态企业等将共同促成算力商业化投资热点。
行业定制化API服务与AI工具平台：赋能企业智能化升级
行业定制化API服务：
- 行业生态企业将基于 AIGC 技术，构建面向行业生产、运营、营销的深度定制化服务。
- 行业定制化 API 将成为面向企业提供智能服务的主流模式。
行业AI工具平台：
- 面向企业用户在智能化升级过程中的自主开发、测试和交付。
- 是AI产业不断拓展过程中必不可少的能力环节。
- 将催生专业化厂商。API服务：一批行业生态企业将以AIGC为基础，构建面向行业生产、运营、市场营销等领域的深度定制化服务。行业定制化API有望成为面向企业提供智能服务的主流模式。
行业AI工具平台：行业AI工具平台更多面向企业用户在智能化升级过程中的自主开发、测试和交付过程，这也是AI产业不断拓展过程中必不可少的关键能力环节；由此，将催生一批小而美的专业化厂商。
AIGC将持续推动MaaS领衔的商业化新趋势，在金融、零售等行业实现场景的快速定制化迭代，助推MaaS商业化落地。AIGC还将持续推动MaaS领衔的商业化新趋势，在金融、零售、教育、养老、互动娱乐等行业实现应用场景的快速定制化开发与迭代。
* 全栈式AI PaaS、SaaS化服务将成主流：AI产业链持续发展成熟，催生更多岗位需求。
* IDC预测：2026年，2/3云应用将使用AI，80%企业难觅熟练AI人才。
* AI技能人才更具竞争力：掌握AI技能有利于增强个人竞争力。
* 围绕大模型的应用：付费会员、交易佣金等新消费形态涌现，促进数字经济加速繁荣。AI PaaS、SaaS化服务会进一步成为主流，AI产业链将持续发展成熟，包括数据采集、数据标注、定制化模型开发、场景共创等在内的AI产业链将产生很多新的岗位需求。IDC预测，到2026年，2/3云应用将使用AI，致使高达八成的企业难以找到熟练的AI专业人员。与之相匹配的，掌握AI技能的人才未来将更有竞争力。围绕大模型的应用也将推出包括付费会员、交易佣金等在内的新的消费形态，促进数字经济产业的加速繁荣。
伴随AIGC产品与生态的发展，AI将变得更普惠
- AI商业繁荣推动良性竞争，加速AI普惠化进程。
- 企业智能化发展路径明晰，个创与开发者获益。
- AI技术降低商业化门槛，激发积极拥抱AI变革。AI商业繁荣的大趋势下，技术、产品和商业的良性竞争将使AI变得更加普惠，企业用户的智能化发展路径会更加清晰。同时，个体创作者和开发者的商业化门槛持续降低，使更多的人积极拥抱AI时代的变化。
AIGC为企业降本增效、激发创新
AIGC的蓬勃发展为商业带来广泛影响。中小企业凭借AIGC提供的技术，可大幅降低人工成本，提升生产效率。同时，企业创新力有望被再次激发，未来将聚焦定制化生产、智能化服务、个性化销售等趋势性变革。AIGC降低技术和投资门槛，催生更多商业创意，推动行业运行机制发生重大变化。由于AIGC带来的内容涌现，商业策划、广告创意、自媒体等行业的技术和投资门槛进一步降低，一些行业运行机制可能因此发生较大的变化。中小企业大幅降本增效：中小企业的创新力有望被再次激发，企业将不断降低重复性工作带来的成本压力，聚焦面向未来的定制化生产、智能化服务、个性化销售、线上线下融合等趋势性变革。
服务市场创新不断:
1. 各行业服务体验持续提升。
2. 服务竞争成为企业主要目标之一。
3. AIGC赋能企业服务自我反馈和进化，降低试错成本。
4. 企业服务更多样，服务竞争更激烈。各行业领域的服务体验将持续提升，AIGC使企业内外部应用都具备了自我反馈和进化的能力，降低商业试错成本。企业的服务将更多样，服务竞争将成为企业间的主要竞争目标之一。
商业模式优化，激活AI大模型生态活力
- 边际成本降低，服务价格更匹配价值，有利于形成AI市场的良性发展格局。
- 应用开发商店平台助力个体开发者，加速成果推向市场，实现资金回报。
- 大模型生态系统活力被激活，推动AI技术进一步发展。企业及个人用户的增多，使大模型开发厂商的边际成本投入持续降低，相关的服务价格也更匹配其所带来的增量价值，这将有助于形成AI市场的良性发展格局。在上述过程中，类似应用开发商店的商业化平台会成为个体开发者的乐土，个人创作成果可以被快速推向市场，运营者和开发者都能从中获得资金回报，大模型生态系统的活力将被进一步激活。
趋势十智能涌现是把双刃剑需要与之匹配的安全措施
AIGC，既是AI新浪潮发展的推动力，也伴随着隐私保护、结果失控、数据泄露等风险。如何确保AI应用的安全可靠性，是当前企业决策者最为担忧的问题。各参与方应采取有效措施，保障AI安全，使其更安全地服务于人类。作为一种新兴的技术，仍带有较强的双面性，其在推动AI新浪潮发展的同时，也存在许多可预料和不可预料的风险，诸如隐私保护、结果失控、数据泄露等，都是当前企业决策者最为担忧的问题。各参与方有必要采取有效的措施来确保AI应用的安全和可靠性，保证其更安全地服务于人类。
AIGC涌现的智能为企业、社会、自然、科学等全领域带来价值
AIGC技术将带来颠覆性变革，重塑行业格局。它将改变人类长久以来的习惯、规则和价值观，为传统行业注入巨大增量价值和活力。给人类社会可能带来的变革才刚刚开始，它将使很多延续已久的习惯、行事规则、运行机制乃至商业价值观发生根本性的改变，智能化能力的涌现能给很多传统行业领域带来巨大的增量价值。
AIGC 的应用领域广泛，可以帮助我们降本增效提质。
例如，在城市治理方面，AIGC 可以：
* 大幅提升对多维感知信息的汇聚效率，显著改善实时监测和分析能力。
* 增加多领域间协同的可能性，有利于提升应急处置的速度和准确度。
* 快速理解、归纳海量信息，加快领域知识的沉淀，发现潜在的深层问题。
* 加深人与人之间的沟通，促进社会和谐发展。例如，AIGC大幅提升对多维感知信息的汇聚效率，显著改善城市治理、交通、环保、能源等行业的实时监测和分析能力。AIGC增加了多领域间协同的可能性，有利于提升应急处置的速度和准确度。AIGC还能够快速理解、归纳海量信息，加快领域知识的沉淀，发现潜在的深层问题，加深人与人之间的沟通。
AIGC重塑行业格局，开启全新发展时代。它将革新行业运营规则，重组岗位和利益格局，孕育新兴领域。AIGC为传统产业赋能，带来无限想象空间，推动数字产业化和产业数字化迈入新征程。AIGC将改变很多行业的运营流程和行事规范，进而推动行业岗位和利益格局的重组，甚至产生新的行业领域。AIGC给传统产业带来的无限想象空间，使数字产业化和产业数字化都将面对大量新的发展课题。
AIGC对社会分配格局的影响:
一方面，AIGC带来的效率提升将导致大量传统岗位消失。
另一方面，AIGC本身及其推动的产业发展也将创造新的需求和专业导向，从而形成新的分配模式。
市场的作用下，新的分配模式将逐渐形成，进而改变社会分配格局。AIGC也可能带来社会、经济和伦理问题。例如，与每一次技术革命相似，AIGC带来的效率提升会消灭大量传统岗位，但AIGC自身和其推动的产业发展过程也会产生很多新的生产和服务需求，进而形成新的专业导向，并在市场的作用下产生新的分配模式。
通过算法模型优化增强智能的可解释性，完善法律法规促进市场的规范化发展
全球各国正积极应对 AIGC 发展带来的法律、伦理挑战。各国政府已着手制定法律法规，规范 AIGC 开发、应用和服务，确保其安全、可靠、公平、公正。同时，也鼓励在 AI 领域持续创新，以推动技术进步和社会发展。AIGC在法律法规和伦理道德方面进行有效的约束，是未来全球各国所面临的重要问题。各国政府已经开始出台法律法规，对相关的开发、应用和服务过程进行有效规范和约束，同时也本着开放包容的态度，积极鼓励在AI领域进行持续的科技创新。
为推动生成式人工智能的健康发展，国家网信办等七部门联合出台【生成式人工智能服务管理暂行办法】，北京、上海等地也陆续发布规范。该办法旨在规范生成式人工智能应用，维护国家安全，社会公共利益和公民合法权益。【办法】明确了生成式人工智能服务的定义、适用范围、管理原则、监督管理措施等，并规定了相关主体应承担的义务和责任。年7月13日，国家网信办等七部门联合公布【生成式人工智能服务管理暂行办法】，旨在促进生成式人工智能健康发展和规范应用，维护国家安全和社会公共利益，保护公民、法人和其他组织的合法权益。北京、上海等地也相继发布了相关规范和条例。
* 在法规要求下，企业和 AI 开发商需要关注新人工智能中的法律与规范。
* 透过优化算法，补强人工智能的可解释性。
* AI 应用中的规范行为包括：
* 隐私保护。
* 公平中立。
* 负责任的AI。
* 人工协同。
* 持续评估。AI生态厂商都必须认真对待新一代人工智能产业中的合法合规问题，特别是通过算法模型的优化，增强人工智能的可解释性。目前，关于AI的合规实践包括：
数据领域的规范化：
构建数据確權、要素流通、跨境管理、隐私保護等法律框架，解決AI產業的數據權益、交易、安全等挑战，建立数据经济健康發展的基礎。数据集是AI产业的重要基础输入，这牵涉到数据确权、数据要素市场化、数据跨境、个人隐私保护等一系列环节的法律规范问题。
AI产品规范化：
全面建立流程规范，实现产品全周期规范可控。
AIGC内容甄别与约束：
构建甄别和约束框架，防止不受控结果输出。产品的规范化：对开发、测试、交付和使用过程中的诸多环节建立流程规范，实现产品全周期规范可控。对于AIGC自身的输出内容需要构建一套甄别和约束框架，防止其出现不受控的结果。
规范个人服务，防止AI滥用。提升虚假信息甄别力，提供防沉迷、防过度依赖机制，特别是对青少年，建立不良行为预防机制。防止利用AIGC从事黑灰产业，提升对虚假信息的甄别能力，并提供防沉迷、防过度依赖的机制，特别是对于青少年使用AIGC产品建立起面向不良行为的预防机制。
为促进 AIGC 与行业的融合，规范化是关键。监管应兼顾发展与安全合规，加强与企业的沟通互动，引导企业合法合规地创新。重点领域包括自动驾驶、智能诊断等，以确保 AIGC 的安全性和负责任使用。AIGC与行业的融合过程也需要加强监管，兼顾考虑发展和安全合规问题，做好与企业间的沟通和互动，引导企业合法合规地开展包括自动驾驶、智能诊断等方面的创新实践。
IDC调研发现，企业高度重视AIGC开发和使用规范。73%的企业将评估和跟踪开源GenAI代码、数据和预训练模型的使用，并制定全公司标准规范。67%的企业考虑创建内部GenAI卓越中心，以加快确立并采用全公司标准。的调研也显示了企业对于AIGC开发和使用规范的重视：73%的企业表示会评估和跟踪开源GenAI代码、数据和预训练模型的使用情况，并制定全公司范围适用的标准规范；67%的企业会考虑创建内部GenAI卓越中心，以加快确立并采用全公司范围的标准。
IDC 建议
3.1 对终端用户
应用场景导向
精简版优化内容：
构建AIGC能力，应以满足场景需求为首要原则。专业化场景配合合理模型类型、规模和部署方式，可获最佳成效和投入产出比。专业领域往往需要模型专项训练、调优和知识库积累，而非仅靠参数规模。随着模型参数达到万亿，参数与性能收益可能呈现边际效应递减。AIGC能力时的首要原则。不同的专业化场景匹配合理的模型类型、规模和部署方式，有助于取得最佳的成效和投入产出比。事实上，在一些专业领域，模型的专项训练、调优和知识库的积累比参数规模更重要。从长远来看，随着大模型的参数量级达到万亿规模，参数、数据量的大小和模型的性能收益之间容易出现边际效应递减的现象。
选择合理的大模型部署方式至关重要。大多数企业可先选择公有化模式作为切入点，以较小投入提升关键环节体验，获得大模型初步体感。此外，私有化部署和托管部署模式也是企业AI建设的重要选择，但需要在算力基础设施、AI PaaS 和工程化平台等层面统筹建设，并审慎评估成本和投入产出预期。入，以相对较小的投入成本，提升办公、客服等关键环节的体验，获得大模型的初步体感。未来，出于长远发展和隐私等方面的考虑，大模型的私有化部署、托管部署模式也是企业AI建设的重要选择之一。这需要企业在算力基础设施、AI PaaS、工程化平台等层面进行统筹建设，也需要审慎评估成本和对投入产出的预期。
合理选择介入的深度
- 企业可委托开发方或采购大模型工程化平台对模型训练过程进行适度干预。
- 少数实力强大的企业用户可自行组织力量和算力资源，开展专属模型的完整训练工作。
- 对于专业性要求很高的领域，自行组织专属模型开发更具性价比，但需遵循科学理论方法并保持专业人才的持续投入。给开发方，或采购大模型工程化平台对模型训练过程进行适度的干预，包括完成一些专业领域的数据标注、反馈和调优等。少数实力强大的企业用户可以自行组织力量和算力资源，开展专属模型的完整训练工作。对于一些专业性要求很高的领域，自行组织专属模型开发未尝不是一个更具性价比的选择，但需要遵循科学的理论方法并保持专业人才的持续性投入。
关注商业模式的变化
- 大模型和AIGC驱动行业变革，带来新的机遇和挑战。
- 行业竞争格局重塑，企业决策者需积极应对。
- 新技术涌现改变行业发展趋势，带来颠覆性的机遇。
- 把握变革先机，优化商业模式，提升竞争力。度会显著加快。大模型和AIGC可能会在一些行业带来大幅降本增效和超预期收益的机会，甚至增加新的参与者和收益环节，因此，企业决策者需要高度关注新技术给行业发展趋势带来的冲击，积极主动地做好应对。
3.2 对生态开发企业
加入有竞争力的生态
未来，少数大型厂商将领衔基础大模型的研发和迭代，大量企业将专注于应用场景和行业工具平台的开发。生态开发企业应选准赛道，加入有竞争力的大模型生态联盟，评估大模型的开放性、生态丰富度和迭代能力，以便在未来的竞争中占优。
投资前景方面，广阔增长空间的领域恰是AI赋能的创新应用开发。除了满足规模庞大的行业通用性需求，以往无法获得技术投入的长尾场景问题也将被重新重视，AI应用需求的广度和深度将持续增加。型基础之上的应用场景和行业工具平台。生态开发企业应选择合理的行业赛道，加入有竞争力的大模型生态联盟，重点考虑大模型的开放性、生态丰富度和持续迭代能力，在面向未来的竞争中占据有利位置。从投资收益的角度看，具备广阔增长空间的领域恰恰是AI赋能的创新应用开发。除满足规模庞大的行业通用性需求外，大量在传统时代无法获得技术投入的长尾场景问题也将被重新对待，使AI应用需求的广度和深度持续增加。
转变产品设计思路
1. 重点关注软件交互形态变化带来的超级入口和超级应用发展。
2. 新开发应用应追求形态极简，在明确应用场景下，利用AI能力提升SaaS价值。情况下，新开发的应用软件要力求做到形态极简。在明确应用场景的前提下，企业应全力思考如何利用AI能力做厚SaaS的价值。
随着AI时代的到来，行业应用功能逐渐插件化和碎片化，开发者应关注用户愿景、使命和目标，并拆解业务需求。借助AI工具平台搭建应用框架，实现代码自动化编写和检测，提升输出成果的可靠性和性价比。开发者应专注于理解用户需求，借助AI工具框架，实现更快速、更高效的应用开发模式。时代的行业应用功能普遍趋于插件化和碎片化，开发者应更加聚焦于对用户愿景、使命、工作目标的理解和对业务的拆解，更多借助AI工具平台搭建应用框架，实现代码的自动化编写和检测，形成更具可靠性和性价比的输出成果。
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