生成式AI應(yīng)用情況如何？

生成式 AI 應(yīng)用處于早期階段。

Menlo Ventures 數(shù)據(jù)顯示，2024 年，隨 著許多架構(gòu)設(shè)計(jì)模式的建立，應(yīng)用層公司正在利用 LLM 跨領(lǐng)域的能力 來解鎖新的效率和功能。大多數(shù)企業(yè)仍處于采用的早期階段，只有少數(shù) 應(yīng)用投入生產(chǎn)，而三分之一（33%）仍在進(jìn)行原型設(shè)計(jì)和評(píng)估。企業(yè)買 家抓住了這一時(shí)機(jī)，在 2024 年向生成式 AI 應(yīng)用投入了 46 億美元， 幾乎比 2023 年報(bào)告的 6 億美元增長了 8 倍。企業(yè)不僅在加大投入，而 且在謀劃更多。 行業(yè)用戶積極探索和打造生成式 AI 的應(yīng)用場景、開發(fā)數(shù)字化產(chǎn)品和服 務(wù)、挖掘數(shù)據(jù)要素的價(jià)值、探索智能化商業(yè)模式。IDC 數(shù)據(jù)顯示，軟件 和信息服務(wù)（Software and Information Services）、銀行（Banking）與通 訊行業(yè)（Telecommunications）是人工智能投資最多的三個(gè)行業(yè)，預(yù)計(jì) 2027 年占比分別為 23.8%、9.7%與 9.4%。IDC 調(diào)查顯示，近一半（43%） 的受訪組織目前正在探索潛在的生成式 AI 用例，其中 55%的金融機(jī)構(gòu) 和電信公司在 2023 年投資生成式 AI 技術(shù)。人工智能與生成式 AI 技術(shù) 正在幫助金融行業(yè)和電信行業(yè)加強(qiáng)其反犯罪和監(jiān)控能力，提供個(gè)性化投 資建議，減少人工支出成本。

部分應(yīng)用已經(jīng)通過提高生產(chǎn)力或運(yùn)營效率帶來了切實(shí)的投資回報(bào)。目前 市場關(guān)注的重點(diǎn)已從原先的算力基礎(chǔ)設(shè)施轉(zhuǎn)向可產(chǎn)生實(shí)際的、ROI 驅(qū)動(dòng) 的應(yīng)用。Menlo Ventures 數(shù)據(jù)顯示，前五大應(yīng)用（代碼生成、聊天機(jī)器 人、企業(yè)搜索、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和會(huì)議摘要）側(cè)重于提高生產(chǎn)力和效率。 隨著推理的 scaling law 加大飛輪效應(yīng)，AI 推理側(cè)應(yīng)用成熟度爆發(fā)式增 長。Menlo Ventures 數(shù)據(jù)顯示，目前，AI 編程領(lǐng)域 Code Copilots 采用 率高達(dá) 51%，很多程序員從原先認(rèn)為 AI 編程不可實(shí)現(xiàn)，轉(zhuǎn)向認(rèn)為它真 的成為了很好的輔助助手。它使開發(fā)人員成為人工智能最早的強(qiáng)大用戶。 GitHub Copilot 的收入迅速攀升至 3 億美元，也同樣驗(yàn)證了這一軌跡， 而 Codeium 和 Cursor 等新興工具也在快速增長。除了一般的編碼助 手，企業(yè)還在購買針對特定任務(wù)的 Copilot，比如 Harness 這種 AIDevOps Engineer 和 QA Assistant，用于管道生成和測試自動(dòng)化，以及 All Hands 等能夠執(zhí)行更多端到端軟件開發(fā)的 AI 代理。 AI 客服支持類的企業(yè)應(yīng)用率達(dá)到 31%。這些應(yīng)用程序?yàn)閮?nèi)部員工和外 部客戶提供可靠、全天候、基于知識(shí)的支持。Aisera、Decagon 和 Sierra 的座席人員直接與終端客戶互動(dòng)，而 Observe AI 則在呼叫過程中為聯(lián) 絡(luò)中心座席人員提供實(shí)時(shí)指導(dǎo)。 企業(yè)搜索和檢索以及數(shù)據(jù)提取和轉(zhuǎn)換應(yīng)用分別占 28% 和 27%。這反 映出，人們強(qiáng)烈希望發(fā)掘和利用隱藏在各組織數(shù)據(jù)孤島中的寶貴知識(shí)。 Glean 和 Sana 等解決方案可連接電子郵件、消息應(yīng)用和文檔存儲(chǔ)，實(shí) 現(xiàn)跨不同系統(tǒng)的統(tǒng)一語義搜索，并提供人工智能驅(qū)動(dòng)的知識(shí)管理。 AI 會(huì)議總結(jié)在使用案例中排名第五，應(yīng)用率為 24%。它通過自動(dòng)記筆 記和記錄來節(jié)省時(shí)間和提高生產(chǎn)力，包括面向通用場景和一些垂直場景 如醫(yī)療、創(chuàng)投等行業(yè)。

企業(yè)在采用生成式人工智能時(shí)優(yōu)先考慮價(jià)值而非短期利益。企業(yè)有明確 的優(yōu)先考慮事項(xiàng)：在選擇生成式人工智能應(yīng)用時(shí)，投資回報(bào)和特定行業(yè) 的定制化最為重要。令人驚訝的是，價(jià)格并不是主要問題。在 Menlo Ventures 調(diào)查的企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者中，僅有 1%的人提到價(jià)格重要的考量因素。 他們考慮的是長期價(jià)值，更關(guān)注能提供可衡量價(jià)值的工具（30%）和能 理解其工作獨(dú)特背景的工具（26%），而不是價(jià)格最低的工具（1%）。

生成式人工智能的應(yīng)用擴(kuò)大到更多部門。Menlo Ventures 數(shù)據(jù)顯示，生 成式 AI 的應(yīng)用引人注目的不僅僅是規(guī)模，還有范圍。2024 年，生成式 人工智能的預(yù)算流向了每個(gè)部門。其中技術(shù)部門占據(jù)了最大的支出份額， IT（22%）、產(chǎn)品+工程（19%）和數(shù)據(jù)科學(xué)（8%）共占企業(yè)生成式人工 智能投資的近一半。 醫(yī)療保健行業(yè)正引領(lǐng)著人工智能的發(fā)展。傳統(tǒng)醫(yī)療保健行業(yè)在采用技術(shù) 方面進(jìn)展緩慢，但如今企業(yè)支出達(dá) 5 億美元。Abridge、Ambience、Heidi 和 Eleos Health 等環(huán)境轉(zhuǎn)錄軟件正在成為醫(yī)生辦公室的主打產(chǎn)品，而自 動(dòng)化解決方案正在臨床生命周期中不斷涌現(xiàn)，從分診和接診（如 Notable） 到編碼（如 SmarterDx、Codametrix）和收入周期管理（如 Adonis、Rivet）。 法律行業(yè)開始采用生成式人工智能來管理海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。法律行業(yè) 歷來對技術(shù)有抵觸情緒，但現(xiàn)在卻開始采用生成式人工智能來管理海量 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的、基于模式的工作流程自動(dòng)化，企業(yè)人工 智能支出達(dá) 3.5 億美元。該領(lǐng)域大致分為訴訟法和交易法，并有許多分 支專業(yè)。Everlaw 扎根于訴訟領(lǐng)域，專注于法律持有、電子發(fā)現(xiàn)和庭審 準(zhǔn)備，而 Harvey 和 Spellbook 則在交易法領(lǐng)域推進(jìn)人工智能，為合同 審查、法律研究和并購提供解決方案。特定的實(shí)踐領(lǐng)域也是人工智能創(chuàng) 新的目標(biāo)：EvenUp 專注于傷害法，Garden 專注于專利和知識(shí)產(chǎn)權(quán)， Manifest 專注于移民和就業(yè)法，而 Eve 正在重新發(fā)明原告案件從客戶 接收到解決的整個(gè)過程。

金融服務(wù)是人工智能轉(zhuǎn)型的最佳選擇。金融服務(wù)企業(yè)人工智能支出達(dá) 1 億美元，擁有復(fù)雜的數(shù)據(jù)、嚴(yán)格的法規(guī)和關(guān)鍵的工作流程。Numeric 和 Klarity 等初創(chuàng)公司正在徹底改變會(huì)計(jì)工作，而 Arkifi 和 Rogo 則通過 先進(jìn)的數(shù)據(jù)提取技術(shù)加速金融研究。Arch 正在利用人工智能顛覆 RIA 和投資基金的后臺(tái)流程。Orby 和 Sema4 是從對賬和報(bào)告開始的更廣 泛的橫向解決方案，而 Greenlite 和 Norm AI 則提供實(shí)時(shí)合規(guī)監(jiān)控，以 跟上不斷變化的法規(guī)。 生成式人工智能正在重塑媒體和娛樂業(yè)。從好萊塢的銀幕到創(chuàng)作者的智 能手機(jī)，生成式人工智能正在重塑媒體和娛樂業(yè)，企業(yè)人工智能支出達(dá) 1 億美元。像 Runway 這樣的工具現(xiàn)在已成為工作室級(jí)的主打產(chǎn)品，而 Captions 和 Descript 這樣的應(yīng)用程序則為獨(dú)立創(chuàng)作者提供了能力。Black Forest Labs、Higgsfield、Ideogram、Midjourney 和 Pika 等平臺(tái)推 動(dòng)了專業(yè)人士的圖像和視頻創(chuàng)作。