上個月，國際著名學術(shù)期刊《自然》(Nature)公布了2023年度十大人物，值得注意的是，除了從全球科學事件中評選出的10位人物外，還將非人類的ChatGPT列入榜單。《自然》特寫部主編Richard?Monastersky表示，將ChatGPT破例納入榜單，旨在承認生成式AI給科學發(fā)展和進步帶來的巨大改變。

落地才是關鍵

ChatGPT自發(fā)布以來，便迅速成為全球現(xiàn)象級應用。它的出現(xiàn)不僅改變了人們與機器的交互方式，更是引發(fā)了一場全球科技巨頭關于生成式AI的軍備競賽，相關大模型產(chǎn)品在市場不斷涌現(xiàn)。

不過，需要指出的是，任何一項新技術(shù)在經(jīng)歷熱潮與追捧后，最終還是要回歸到應用和落地這一層面，對于生成式AI來說也是如此。

根據(jù)IDC在2023年第二季度針對企業(yè)所進行的“預測生成式AI應用場景落地順序”的調(diào)研結(jié)果顯示，知識管理類應用和會話類應用位居榜首，二者占比均為46%;設計類應用、代碼生成應用和市場營銷應用分列第三至第五位，占比分別為44%、43%和36%。

另外，在關于“您認為生成式AI在未來18個月內(nèi)將在多大程度上顛覆您組織的競爭地位或業(yè)務運營模式”的調(diào)研中，生命科學、醫(yī)療保健、專業(yè)服務以及媒體娛樂四大行業(yè)均表現(xiàn)出高度共識，普遍認為生成式AI將為其帶來深遠的行業(yè)變革，占比分別為44%、42%、41%和40%。

由此可見，生成式AI在多個行業(yè)中被寄予厚望，特別是在知識密集型、創(chuàng)造力要求高以及需要高效溝通的領域，有望率先推動產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型，并對相關企業(yè)的核心競爭力產(chǎn)生顯著影響。

應用場景有哪些？

值得一提的是，IDC將生成式AI時代有代表性的場景分為水平應用場景和垂直應用場景兩類。

其中，水平應用場景主要包括：藝術(shù)設計、數(shù)據(jù)員工、代碼生成、知識管理、市場營銷和客戶服務等方面，具體來看：

• 第一，藝術(shù)設計。生成式AI可以輔助設計師快速生成圖像、視頻、3D模型等創(chuàng)意作品，例如Stable?Diffusion、DALL-E等工具可以根據(jù)文本描述生成圖像。Adobe和Google等公司都在探索將其應用于設計工作流中。
• 第二，數(shù)字員工。生成式AI可以模擬人類的思維和行為，用于自動化和智能化的數(shù)字員工。例如，虛擬助手可以通過生成式AI技術(shù)來回答用戶的問題、執(zhí)行任務和管理日程安排。
• 第三，代碼生成。生成式AI可以用于自動生成代碼。例如，基于生成式模型的代碼補全工具可以根據(jù)上下文和語法規(guī)則自動生成代碼片段，提高開發(fā)人員的工作效率。此外，生成式AI還可以用于自動生成測試用例和文檔。
• 第四，知識管理。生成式AI可以用于自動生成和管理知識。例如，自然語言處理技術(shù)可以將大量的文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化的知識圖譜，幫助組織和檢索信息。此外，生成式AI還可以用于自動生成報告、摘要和總結(jié)。
• 第五，市場營銷。生成式AI可以用于自動生成營銷內(nèi)容和廣告文案。例如，生成式模型可以根據(jù)目標受眾和市場趨勢生成個性化的廣告文案和社交媒體內(nèi)容。此外，生成式AI還可以用于分析市場趨勢和消費者偏好，幫助企業(yè)制定更有效的營銷策略。
• 第六，客戶服務。生成式AI可以用于自動回復和處理客戶咨詢。例如，基于生成式模型的智能客服系統(tǒng)可以自動識別客戶問題并提供相應的解決方案。此外，生成式AI還可以用于自動生成推薦產(chǎn)品和服務的文案，提高客戶滿意度和購買率。

在垂直應用場景，IDC詳細列舉了生成式AI與大模型在金融、政府、制造、能源、醫(yī)療和零售六大關鍵行業(yè)的具體應用實例。例如：

• 在金融領域，這些技術(shù)能夠助力風險評估與信貸審查、實現(xiàn)自動化客服服務、優(yōu)化投資策略、檢測欺詐行為并自動生成報告。
• 在政務方面，可以推動公共服務自動化、進行政策模擬與預測、提供數(shù)據(jù)分析和可視化工具、進行輿情分析，并加強智能監(jiān)控和提升安全水平。
• 在制造業(yè)中，有助于優(yōu)化生產(chǎn)流程、輔助產(chǎn)品設計、管理供應鏈、預測設備維護需求，并實現(xiàn)質(zhì)量控制自動化。
• 在能源領域，能夠預測能源消費、設備維護需求，優(yōu)化能源存儲和分發(fā)，管理可再生能源，以及進行環(huán)境監(jiān)測。
• 在醫(yī)療行業(yè)，可以為診斷提供輔助、生成治療建議、推動藥物研發(fā)、監(jiān)控患者狀態(tài)并提供預警，還能自動生成和分析醫(yī)療文獻。
• 在零售領域，能夠提升庫存管理和預測能力、提供個性化推薦、實現(xiàn)客戶服務自動化、預測市場趨勢，并帶來虛擬試衣和產(chǎn)品展示等創(chuàng)新體驗。

實際上，隨著生成式AI的廣泛應用，企業(yè)對于AI基礎設施供應商和AI軟件供應商的需求也將隨之增長。

對此，IDC中國研究總監(jiān)盧言霞指出，對于AI基礎設施供應商應來說，應提供廣泛的開發(fā)支持和完整的人工智能堆棧，包括庫、SDK、編排、AI工具。同時，還要支持跨混合/多云架構(gòu)的數(shù)據(jù)存儲集成。而對于AI軟件供應商而言，則需著重于提供具備數(shù)據(jù)安全性、支持多模態(tài)內(nèi)容，如文本、音頻、視頻等的AI產(chǎn)品。同時，也要考慮提供定制化模型和解決方案、數(shù)據(jù)管理等功能。

可以說，無論是AI基礎設施還是軟件供應商，唯有不斷創(chuàng)新和完善技術(shù)服務體系，才能在生成式AI不斷發(fā)展的背景下，保持領先地位。

影響無處不在

展望未來，盧言霞表示，在生成式AI技術(shù)的持續(xù)推動下，市場和行業(yè)預計會出現(xiàn)以下變化：

• 未來一年：由于生成式AI的技術(shù)競爭與廣泛應用，定價壓力將進一步上升。圍繞生成式AI領域的并購活動將增加。風險投資重心將大幅度轉(zhuǎn)向人工智能項目?？蛻粼诓杉{生成式AI技術(shù)時，面臨的最大障礙將是數(shù)據(jù)治理和IP泄漏。應用場景的關注重點將集中于通過生成式AI提升業(yè)務效率。
• 未來一至兩年：開源模型將在整個行業(yè)內(nèi)迅速普及并滲透到各個角落。軟件開發(fā)生命周期中，構(gòu)建與購買策略的選擇將戲劇性地受到生成式AI技術(shù)顛覆性影響。對于客戶而言，建立對生成式AI的信任機制及應對不斷完善的監(jiān)管要求將成為關鍵難題。對于供應商來說，云落后者將成為人工智能落后者。
• 未來兩至三年：諸如專業(yè)服務、教育、醫(yī)療保健、生命科學、媒體等關鍵行業(yè)將迎來商業(yè)模式的根本性變革。元宇宙概念將在生成式AI賦能下實現(xiàn)復興，虛擬內(nèi)容的創(chuàng)新定義與強化應用將進一步改變數(shù)字世界的規(guī)則。基于傳統(tǒng)表單的應用計算模式將逐漸走向衰退，取而代之的是更加智能和靈活的交互方式。業(yè)務流程自動化將達到新的層次，由自然語言提示詞驅(qū)動的智能化流程設計與執(zhí)行將成為主流。

寫在最后：

我們看到，生成式AI正逐漸成為引領時代發(fā)展的重要力量。對于企業(yè)而言，積極擁抱這一技術(shù)并深化其應用，無疑將是提升競爭力、實現(xiàn)持續(xù)發(fā)展的關鍵。