上個月，國際著名學術期刊《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給科學發展和進步帶來的巨大改變。

落地才是關鍵

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

不過，需要指出的是，任何一項新技術在經歷熱潮與追捧后，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IDC在2023年第二季度針對企業所進行的“預測生成式AI應用場景落地順序”的調研結果顯示，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個月內將在多大程度上顛覆您組織的競爭地位或業務運營模式”的調研中，生命科學、醫療保健、專業服務以及媒體娛樂四大行業均表現出高度共識，普遍認為生成式AI將為其帶來深遠的行業變革，占比分別為44%、42%、41%和40%。

由此可見，生成式AI在多個行業中被寄予厚望，特別是在知識密集型、創造力要求高以及需要高效溝通的領域，有望率先推動產業轉型，并對相關企業的核心競爭力產生顯著影響。

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：藝術設計、數據員工、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模型等創意作品，例如Stable?Diffusion、DALL-E等工具可以根據文本描述生成圖像。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字員工。例如，虛擬助手可以通過生成式AI技術來回答用戶的問題、執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上下文和語法規則自動生成代碼片段，提高開發人員的工作效率。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，自然語言處理技術可以將大量的文本數據轉化為結構化的知識圖譜，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。
• 第五，市場營銷。生成式AI可以用于自動生成營銷內容和廣告文案。例如，生成式模型可以根據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、醫療和零售六大關鍵行業的具體應用實例。例如：

• 在金融領域，這些技術能夠助力風險評估與信貸審查、實現自動化客服服務、優化投資策略、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、提供數據分析和可視化工具、進行輿情分析，并加強智能監控和提升安全水平。
• 在制造業中，有助于優化生產流程、輔助產品設計、管理供應鏈、預測設備維護需求，并實現質量控制自動化。
• 在能源領域，能夠預測能源消費、設備維護需求，優化能源存儲和分發，管理可再生能源，以及進行環境監測。
• 在醫療行業，可以為診斷提供輔助、生成治療建議、推動藥物研發、監控患者狀態并提供預警，還能自動生成和分析醫療文獻。
• 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、實現客戶服務自動化、預測市場趨勢，并帶來虛擬試衣和產品展示等創新體驗。

實際上，隨著生成式AI的廣泛應用，企業對于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/多云架構的數據存儲集成。而對于AI軟件供應商而言，則需著重于提供具備數據安全性、支持多模態內容，如文本、音頻、視頻等的AI產品。同時，也要考慮提供定制化模型和解決方案、數據管理等功能。

可以說，無論是AI基礎設施還是軟件供應商，唯有不斷創新和完善技術服務體系，才能在生成式AI不斷發展的背景下，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技術的持續推動下，市場和行業預計會出現以下變化：

• 未來一年：由于生成式AI的技術競爭與廣泛應用，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向人工智能項目。客戶在采納生成式AI技術時，面臨的最大障礙將是數據治理和IP泄漏。應用場景的關注重點將集中于通過生成式AI提升業務效率。
• 未來一至兩年：開源模型將在整個行業內迅速普及并滲透到各個角落。軟件開發生命周期中，構建與購買策略的選擇將戲劇性地受到生成式AI技術顛覆性影響。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：諸如專業服務、教育、醫療保健、生命科學、媒體等關鍵行業將迎來商業模式的根本性變革。元宇宙概念將在生成式AI賦能下實現復興，虛擬內容的創新定義與強化應用將進一步改變數字世界的規則。基于傳統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。業務流程自動化將達到新的層次，由自然語言提示詞驅動的智能化流程設計與執行將成為主流。

寫在最后：

我們看到，生成式AI正逐漸成為引領時代發展的重要力量。對于企業而言，積極擁抱這一技術并深化其應用，無疑將是提升競爭力、實現持續發展的關鍵。