随着AI大模型技术的突破，生成式AI正迅速成为企业竞争和应用推广的新焦点。从搜索引擎到日常助手，AI正以前所未有的速度融入我们的生活和工作。本文将深入探讨2024年生成式AI的使用趋势，揭示其如何成为数字化转型的新引擎。
白皮书内容涵盖了从场景选择到落地方法论的方方面面，旨在全面分析AI行业的现状与趋势，结合实际项目案例，探讨其对不同领域的影响，并展望其未来发展方向。我们力图通过对市场动态、技术创新、应用场景、行业政策等多维度的深入研究，为大家奉上一份最专业的企业AI转型指南。
AI科技正在迸发，生成式AI领域更是日新月异。作为这一波浪潮中的探索者，我们将持续更新技术突破和落地最佳实践，与大家一起携手前行。在这个过程中，我们真诚地希望将我们的经验教训毫无保留地分享给大家，让更多企业能够从中受益，在生成式AI的道路上走得更稳、更远。
生成式AI是当前最重要的科技浪潮，智能协同的生产工作方式正在一点点变成现实。我们一直致力于AI 基础设施和场景应用的建设，我们希望通过我们的技术和产品，全力帮助企业获取新时代的生产力和竞争力。
在过去几年中，随着大语言模型技术的迅猛发展，其使用成本显著下降，极大地提升了它们在企业应用中的可用价值。
2023年，OpenAI 发布了GPT-4，其定价为US ＄0.03／1K input tokens（约0.22 人民币）和 US ＄0.06／ 1K output tokens（约0.44人民币）。这意味着在一些商业场景中，比如每小时客服聊天大约需要处理2万个tokens（1万个token的 prompt，并得到等长的1万个token的回复），其推理成本为6.6元。这一价格对于许多中小企业来说，仍然是一个较高的门槛，限制了大语言模型在商业应用中的普及。
然而，到了2024年，情况发生了显著变化。OpenAl推出了GPT-40，这一优化版本的价格降至US＄0.005（约0.04人民币）／1K input tokens 和 US＄0.015／1K output tokens（约0.12人民币），将每小时客服聊天的推理成本降至1.6元。这种大幅度的降价，使得更多企业能够负担得起大语言模型的成本，进一步推动了其在商业应用中的广泛普及。
模型推理价格降低99％，为商业化场景应用带来可能。
更具突破性的是，2024年5月，字节跳动在火山引擎原动力大会上发布了豆包大模型。其旗舰模型价格进一步降至每0.0008元／1K input tokens和 0.005元／1K output tokens，较行业平均价格低了99.3％，大模型价格进入“厘时代”。在这一价格水平下，每小时客服聊天的推理成本仅为0.058元。这种极低的成本使得大语言模型的商业化应用变得更加可行，不仅对大型企业有利，也为中小企业提供了前所未有的机会。企业可以更轻松地利用先进的AI技术进行客户服务、数据分析和其他任务，从而实现更高的效率和更优质的服务。
随着大模型价格的持续下降，企业能够以更低的成本部署和使用先进的AI技术，这对提升业务效率、改进客户体验和推动创新具有重要意义。价格的降低不仅驱动了技术的普及，还激发了更多创新应用场景的探索，为各行业带来了全新的发展契机。
生成式AI技术已经迅速覆盖各行业和职能领域，但情况各有不同。总体而言，自身科技化程度高或市场竞争压力大的行业，往往在推动生成式AI落地这块走在前列。例如，消费品行业有56％的企业在产品研发中使用生成式AI，汽车行业在营销（80％）和销售（84％）方面的应用尤为突出。智能终端厂商在搜索模块的AI应用率达到90％。医药大健康行业和制造业在IT、销售和营销领域也都有广泛应用，但仍有很多场景机会正等待技术落地。教科研机构也在全面展开AI辅助知识管理、智能助教及教学评估的探索。
在职能领域方面，生成式AI在销售和营销领域的应用尤为广泛。销售领域因为生成式内容和个性化定制的需求巨大，吸引了62％的企业投入生成式AI技术；而营销领域的应用率更高，达到了63％。营销领域的大量需求体现在营销文本、素材、图像，甚至视频的生产，这些都是最契合生成式AI原生能力的场景。此外，IT领域对生成式AI的适应性也非常强，48％的企业在IT职能中引入生成式AI，这可能得益于IT团队本身较高的智能化人才储备和技术基础，使得生成式AI的应用更加顺利和高效。
总体来看，生成式AI在各行业和职能领域的应用情况，显示了技术的广泛潜力和企业的高度重视。尤其是在销售、营销和IT领域，生成式AI为企业带来了显著的效率提升和创新机会。然而，不同行业和职能领域的应用进度和场景选择，也反映出生成式AI技术在普及过程中的多样性和挑战。
在生成式AI的应用场景中，CIO／CDO 们投票选出前10最有价值的场景，这些场景覆盖了企业运营的多个关键领域，并显示出生成式AI在提升效率和创造价值方面的巨大潜力。
生成式AI是新兴技术，企业在投入之初往往难以准确评估其商业价值。这主要有以下几方面原因：
·生成式AI能力边界有待验证：
生成式AI在不同业务场景中的实际表现和边界，往往需要通过真实应用来验证和调校。这可能会出现预期效果与实际效果存在一定差距的情况。团队需要在部署过程中持续监控效果，并进行针对性的优化，以确保生成式AI的能力能够满足业务需求，创造切实价值。
·应用人才稀缺：
AIGC作为新技术，团队往往缺乏相关实施经验，导致解决方案的成熟度不足。在项目早期，技术能力和商业诉求之间可能存在一定的鸿沟。团队需要在实践中不断迭代优化，以提升方案的落地质量和商业价值。
·大模型能力依赖配套：
大模型的能力在不同场景中发挥作用，往往需要领域知识库和工程实现来支撑和引导，才能达到最优的效果。这就要求团队在通用大模型之外，还需要投入大量资源构建行业知识库，并与工程实现紧密结合，才能将生成式AI的能力最大化地释放出来。
·新技术导入需配套变革管理：
新技术的引入要配合人员的培训与流程的变革，才能真正将其转化为业务价值。生成式AI的价值实现，不仅取决于技术能力本身，更取决于组织的适应和运用能力。这就需要我们在部署新技术的同时，推动人员技能的提升和流程的优化，形成人机协同的新运营方式，以最大限度地发挥生成式AI的潜力。
以上因素都导致了企业在生成式AI项目立项阶段，向决策层争取资源时面临一定的挑战和阻力。
但事实上，60％的CIO认为AI应该带来直接的成本节约或效率提升。这些切实的收益，正是我们向管理层证明生成式AI价值的有力论据。我们可以从降本增效的角度入手，用量化的指标阐明生成式AI带来的切实收益，从而获得决策层的认可和持续投入。
但是，我们的目光应该更加长远。生成式AI的真正价值，在于用新的生产力打造差异化的服务和流程，建立长期竞争优势。这是一个极好的机会把数字化团队从企业的成本中心转化成为价值创造中心，从工具的实现方转变成为生产力的提供方。
数字化团队将成为业务创新的主动策划者。利用生成式AI强大的内容生产和流程自动化能力，我们可以更加专注于挖掘行业趋势、洞察用户需求，为业务拓展和客户服务探索更多可能。比如在新产品设计中，我们可以利用生成式AI自动分析海量用户反馈，提炼关键诉求和创新方向，从而主动为产品经理提供洞见和建议，引领产品规划和设计。
企业将把数字化作为构建核心竞争力的关键抓手。生成式AI将融入业务运营的方方面面，为营销、研发、生产、服务等环节都带来革命性的效率提升和体验优化。那些能够将数字化融入企业基因，打造敏捷协同的组织能力，拥抱变革的企业，将在未来的竞争中抢得先机，引领行业发展。
实施生成式AI技术需要解决诸多新挑战，包括但不限于大规模数据处理、模型评估和调优、性能监控及安全保障等。每一步骤都充满了不确定性，需要企业具备强大的技术实力和系统化的实施流程。因此，我们建议企业在实施生成式AI技术时，采取结构化和流程化的方法，确保每一个环节都得到充分的考虑和测试。
根据我们众多项目的经验，大模型接入可以分为以下八个步骤：
1．需求分析：综合成本分析、应用场景明确、评估指标量化、部署方式确定。
2．模型选型：资源分析、模型初筛。
3．数据整理：数据收集、数据治理、数据标注。
4．模型评估：评估指标、评价方式、模型选择。
5．模型精调：Prompt、SFT、RLHF。
6．模型部署：性能监测、稳定性检测、安全保障。
7．模型应用：用户使用支持、用户反馈响应。
8．持续优化：模型持续调优、模型升级。
通过这八步流程，企业可以系统性地实施大模型，减少不确定性，提升成功率。
成熟的科技总是无形的，但成熟的科技有如电，已经不会再带给企业任何创新红利。
以此同时，围绕AI能力的新应用和服务将不断涌现，在各个行业掀起智能化变革的浪潮。从金融、医疗、教育到制造、交通、能源等领域，AI技术都将找到广阔的应用空间，为传统行业注入新的活力。一方面，AI可以替代或增强人工，显著提升效率和效能；另一方面，AI还可以实现全新的功能和服务，创造出前所未有的价值。这一阶段将是AI商业化的黄金时期，众多创新企业将抓住机遇，推动产业智能化升级，重构行业价值链。
接下来，我们将看到基于AI的全新商业模式的出现，它们将彻底重塑现有的行业格局和价值链。这些商业模式可能打破传统行业的边界，跨界整合多种资源和能力，创造出全新的价值主张。它们还可能利用AI的独特优势，如海量数据、实时决策、个性化服务等，开创出全新的业务领域和盈利方式。这一阶段的颠覆性可能会超越互联网时代，引发更加深刻的产业变革和重构。
最后，当AI技术变得无处不在、无所不能时，它将像互联网一样，成为数字社会不可或缺的底层操作系统，与商业浑然一体，进入“无形”的阶段。在这个阶段，AI将深度融入商业和社会的方方面面，成为支撑一切活动的基础设施。人们可能已经习惯了AI的存在，不再把它看作一种独立的技术，而是将其视为理所当然的工具和助手。到那时，商业模式将以AI为基础，但AI本身不再带来创新红利。就像今天的互联网，它已经渗透到每个角落，但人们关注的是由它支撑的各种应用和服务，而不是互联网技术本身。
面对这场智能革命，企业需要以开放、创新的心态拥抱变革。历史已经证明，顺应科技发展潮流的企业将获得巨大的发展机遇，而抗拒变革的企业则可能面临被淘汰的风险。企业家需要积极探索AI技术在业务中的应用，重塑组织能力和商业模式，在变革中抓住先机。
这场革命也将催生出一批新的行业领导者，他们将凭借对新技术和新机遇的敏锐洞察，开创全新的商业版图。
