2024年AIGC應用層趨勢

2024年AIGC應用層大趨勢

趨勢一

圍繞AIGC的應用層創(chuàng)新具有確定性，將成就一批創(chuàng)企

IDC認為，2024年，AIGC必然會通過應用創(chuàng)新過程融入到企業(yè)業(yè)務中，并構建出大量的新場景；同時，AIGC也會借助應用價值鏈的延伸，改變行業(yè)運行業(yè)態(tài)，對商業(yè)模式和利益格局產(chǎn)生深遠影響。


因此，圍繞AIGC的應用層創(chuàng)新將成就一大批未來創(chuàng)新型企業(yè)，應用層創(chuàng)新將成為2024 AIGC產(chǎn)業(yè)發(fā)展的確定方向。

IDC就AIGC應用對諸多行業(yè)用戶展開調研，所有受訪企業(yè)均表示或多或少都開始了對AIGC相關應用的投入與嘗試。
一方面，在即將到來的通用人工智能時代，智能化應用將出現(xiàn)爆發(fā)式增長的態(tài)勢，無處不在的應用開發(fā)有助于企業(yè)以業(yè)務場景為切入點快速滿足智能創(chuàng)新需求。
IDC預測，到2024年，數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展將在全球范圍內孕育出超過5億個新應用，相當于過去40年間出現(xiàn)的應用數(shù)量的總和。
另一方面，隨著通用智能化能力的實踐推廣，AIGC會優(yōu)先在企業(yè)端用戶中實現(xiàn)場景的落地，企業(yè)首先考慮的將會是與生產(chǎn)力和辦公相關的場景。
與此相對應地，面向消費端用戶推出的AIGC應用往往結合著對商業(yè)模式的探索和對市場教育的投入，這會延長其構建商業(yè)閉環(huán)的時間周期。

最有希望被企業(yè)采用的AIGC應用場景

趨勢二

AIGC正在工具化，從“趕時髦”變“真有用”

隨著大模型的快速迭代成熟，許多行業(yè)開始期望大模型能夠解決現(xiàn)實問題，帶來可持續(xù)價值。
IDC調研結果顯示，當前企業(yè)就AIGC項目擇選供應商合作時，最看重的是項目能否在短期內為企業(yè)帶來價值。在這樣的目標指引下，越來越多的未來場景被描繪出來，大模型應用廠商也在積極開拓行業(yè)用戶，試圖快速打造優(yōu)質客戶的行業(yè)領先實踐。

從個人視角看，AIGC正在工具化，而掌握優(yōu)秀工具的員工將事半功倍，未來對不同環(huán)節(jié)工作效率的固有認知與評價標準也會有較為明顯的改變。
IDC的調研顯示，企業(yè)當前最希望通過AIGC來實現(xiàn)的商業(yè)目標包括：改善客戶體驗/服務、提高開發(fā)人員生產(chǎn)力、實現(xiàn)差異化競爭優(yōu)勢以及創(chuàng)新商業(yè)模式等。
IDC預測，到2026年，AIGC將承擔42%的傳統(tǒng)營銷瑣事，如搜索引擎優(yōu)化、內容和網(wǎng)站優(yōu)化、客戶數(shù)據(jù)分析、細分、潛在客戶評分和超個性化等。

企業(yè)最希望通過AIGC應用實現(xiàn)的商業(yè)利益

但與此同時，IDC調研也表明，企業(yè)高層普遍擔心AIGC帶來的運營成本不可預測、隱私/合規(guī)風險以及客戶預期管理等有關的不可控局面。此外，相關的技術棧、工具軟件、數(shù)據(jù)集、技能方面的缺失都可能限制企業(yè)對AIGC的投入熱情。
因此，大模型的安全可解釋以及產(chǎn)品工具的易用性都非常重要，是堅定企業(yè)信心、加快場景落地的關鍵。IDC認為，企業(yè)可基于AI PaaS，快速、低門檻地搭建起專屬的智能化應用。
例如，阿里釘釘2023年推出了面向生態(tài)伙伴和企業(yè)的智能化底座AI PaaS，下接大模型能力，上接用戶真實需求，能讓大模型的能力進入工作場景并穩(wěn)定輸出。

趨勢三

專屬、自建模型將率先在中大型企業(yè)涌現(xiàn)

企業(yè)或組織對于大模型的要求不僅僅是實現(xiàn)“通識”，更需要其成為特定領域的“最強大腦”。
因此，企業(yè)客戶會產(chǎn)生越來越多的專屬、自建模型需求，特別是一些中大型企業(yè)，通過對大模型的領域化適配，有望獲得更加理想的綜合收益。

IDC的調研顯示：目前有60%的企業(yè)使用大模型的公開版本，但2年后會迅速降至17%，而更多的企業(yè)會將AI應用建立在私有、專屬模型基礎上；同時，高達88%的企業(yè)選擇通過內部團隊開發(fā)相關應用。
由此可見，行業(yè)專屬大模型已經(jīng)成為企業(yè)未來的熱點目標，企業(yè)也要持續(xù)建設自己人才隊伍，修煉AIGC應用的“內功”。

企業(yè)構建專屬模型的意愿在增加（現(xiàn)階段 vs 兩年后）基于特定任務和特定領域知識訓練的專屬或垂類模型，對于未來的企業(yè)端客戶來說是必不可少的。而在打造專屬AI能力的過程中，中大型企業(yè)基于良好的資金基礎和數(shù)據(jù)沉淀，有望率先構建起專屬大模型服務，賦能行業(yè)生態(tài)和行業(yè)客戶使用。
從另一個角度來看，垂直領域的數(shù)據(jù)、面向場景的模型優(yōu)化以及高效低成本的工程化解決方案是企業(yè)利用AI建立競爭優(yōu)勢的關鍵。
IDC預計，到2025年，采用生成式AI驅動的數(shù)據(jù)智能和集成軟件將產(chǎn)生新的自動化數(shù)據(jù)平臺，使數(shù)據(jù)工程師的生產(chǎn)力至少提高25%。

趨勢四

多模態(tài)大模型塑造“多邊形戰(zhàn)士”應用

從GPT-4V的驚艷亮相，到AI視頻生成工具Pika 1.0的火爆出圈，再到谷歌 Gemini的“全能AI”，多模態(tài)AI都是其中的關鍵詞。
這源于多模態(tài)大模型與生俱來的“魔力”。業(yè)界認為，多模態(tài)大模型更有利于提升智能化應用中的信息豐富度，其學習能力更強，分析和處理問題的視角更加全面。
在一些典型AI應用中，多模態(tài)大模型顯現(xiàn)出極強的可交互性，能幫助開發(fā)者與用戶精準理解輸入信息的上下文關聯(lián)和隱含信息。而通過對多維度信息的細微捕捉，多模態(tài)AI的強化推理能力得到加強，能提升應用場景中的全面性和可靠性。

行業(yè)場景對多模態(tài)的應用需求

IDC認為，從產(chǎn)研協(xié)同的角度出發(fā)，多模態(tài)相關的技術研究是未來AI獲得進一步突破的關鍵。
作為研究開發(fā)的熱點，多模態(tài)信息識別與理解技術、群體智能技術等被寄予厚望，認為有望加速AI從感知到認知的轉化。同時，多模態(tài)領域的成果還有助于協(xié)同解決其他單項技術領域所面臨的瓶頸，例如視覺領域的盲區(qū)、遮擋問題等。
從賦能應用的視角出發(fā)，多模態(tài)大模型能更充分地利用海量、異構的數(shù)據(jù)資源，提升應用的效率和能力上限。
例如，多模態(tài)大模型能夠增加感知和分析的視角和維度，解決跨行業(yè)、跨領域的復雜問題和長尾場景。
總之，多模態(tài)大模型可以幫助用戶構建出一個更加豐富、友好的界面，應用與人的交互過程無限趨近于人類自身的習慣。
此外，多模態(tài)大模型如果與VR/AR、元宇宙等技術體系進一步融合，還可以建立更深層、更多維、更豐滿的全新體驗。

趨勢五

AIAgent是大模型落地業(yè)務場景的主流形式

AI Agent通常被視為一種融合感知、分析、決策和執(zhí)行能力的智能體，它可以具備相當?shù)闹鲃有?，成為人類的理想智能助手?br/> 例如，AI Agent可以根據(jù)個人在線互動和參與事務處置時的信息，了解和記憶個體的興趣、偏好、日常習慣，識別個體的意圖，主動提出建議，并協(xié)調多個應用程序去完成任務。

在滿足企業(yè)智能化需求的過程中，AI Agent作為一種理想的產(chǎn)品化落地形態(tài)，正在承接日益復雜的提質增效需求，并強化內外部協(xié)同效能，釋放組織核心生產(chǎn)力，對抗組織熵增帶來的挑戰(zhàn)。
例如，釘釘與“一號直聘”合作實現(xiàn)了HR領域的數(shù)字員工應用，融合AIGC技術自動化完成招聘、人才管理流程中的一系列任務。在這一案例中，AI Agent正在幫助企業(yè)構建以“人機協(xié)同”為核心的智能化運營新常態(tài)。
IDC調研顯示：所有受訪企業(yè)都認為AI Agent是AIGC發(fā)展的確定性方向，同時，50%的企業(yè)已經(jīng)在某項工作中進行了AI Agent的試點，另有34%的企業(yè)正在制定AI Agent的應用計劃。

企業(yè)AI Agent的應用情況

另外，IDC認為，在以AI Agent為代表的AIGC應用加持下，越來越多的創(chuàng)新將會源自于超級個體和小型組織。在一些領域里，一個人加上足夠的AI工具，就可以成為一家專業(yè)化的公司。
人與AI將產(chǎn)生高效的分工與協(xié)作——AI匯集和處理海量需求信息，人只需要在一些關鍵的節(jié)點做出決策和處置動作，即可完成企業(yè)價值創(chuàng)造的全過程。

趨勢六

AIGC加速超級入口形成，“No APP”將重塑應用

IDC預測，AIGC將給應用軟件的形態(tài)和業(yè)態(tài)帶來顛覆性變化——
基于自然語言的極簡交互將替代很多傳統(tǒng)的圖形界面交互，形成對話式交互模式（LUI）+圖形用戶界面（GUI）的混合形態(tài)；同時，“No APP”的理念也將重塑下一代應用，通過對話即可直接調取、使用各種工具，讓更多的非軟件專業(yè)人員也能獲取到強大的系統(tǒng)服務。
由此，超級入口將成為新一代應用軟件的典型前端形態(tài)。IDC調研顯示，絕大多數(shù)軟件企業(yè)都認可超級入口將成為未來的主流應用形態(tài)。

大多數(shù)軟件企業(yè)認可超級入口將成為未來的主流應用形態(tài)IDC認為，AIGC重塑應用形態(tài)的過程將重點體現(xiàn)在兩個方面：一是對即有軟件進行智能化改造與升級，以API的形式增加重要環(huán)節(jié)的可交互性和認知能力；二是對軟件的應用架構和模式進行全新重構。同時，“No APP”的理念將會體現(xiàn)在大量的未來應用中。
從應用軟件側來看，基于嚴格的功能菜單選項的方式將逐漸淡出，應用功能將被碎片化的融入到超級應用中，實現(xiàn)原子功能的靈活調取和組合。
IDC同時指出，AIGC帶來的應用形態(tài)變革，也有利于激發(fā)當前的軟件產(chǎn)業(yè)活力，促進軟件生態(tài)繁榮，推動應用與垂類業(yè)務實現(xiàn)更深的融合。

趨勢七

AI能力更加原子化，業(yè)務流程邁向“無感智能”

身在畜禽行業(yè)的四川鐵騎力士實業(yè)有限公司，面對來自外部客戶的知識咨詢需要和企業(yè)內的培訓需求，選擇與釘釘合作共創(chuàng)，實現(xiàn)了利用智能化技術高效能地應對。
在此類問答類場景里，用文檔的數(shù)據(jù)“喂”模型時，窗口界面對文檔的大小有限制，需要采取切片的方式，讓模型能一段一段去做閱讀理解。

在此案例中，原子化的AI能力以細粒度的方式作用到業(yè)務流程的諸多環(huán)節(jié)中，以“無感智能”的形態(tài)，成為企業(yè)運營過程中必不可少的組成部分。
IDC調研結果顯示：AI與應用融合逐步分散且深入的融合，體現(xiàn)在企業(yè)運營與業(yè)務流程的各個方面。

企業(yè)最關注的AIGC與現(xiàn)有業(yè)務流程的集成領域（現(xiàn)階段 vs 兩年后）通過自動化、數(shù)據(jù)驅動的決策支持、創(chuàng)新加速等方式，AIGC有望實現(xiàn)對業(yè)務流程的持續(xù)提質增效。
IDC認為，AI與業(yè)務的融合進程將在未來幾年達到前所未有的高度。AIGC給業(yè)務流程帶來的智能革新，一方面打開了新的需求空間，產(chǎn)生了規(guī)?；牧鞒讨亟M效應，同時也可能讓傳統(tǒng)行業(yè)多年來一成不變的業(yè)務規(guī)則轉變?yōu)槌掷m(xù)迭代的態(tài)勢。
在此基礎上，AIGC將使工作人員投入更高價值的創(chuàng)新活動，從而釋放出更強大的核心生產(chǎn)力。
IDC預測，到2028年，由于效率提升，中國的開發(fā)人員投入到創(chuàng)新工作的時間將大幅提升，由原來僅占開發(fā)時間的20%提高到50%。

趨勢八

應用從云原生走向AI原生，軟件可望“以天為單位”開發(fā)

隨著大模型和AIGC的發(fā)展，應用正在從“+AI”向“AI+”轉變，AI定義場景成為新范式。

在向行業(yè)縱深的進程中，AI產(chǎn)品不應僅被視為模型能力的搬運工，而更應該由行業(yè)用戶帶著痛點尋求AI+解決方案，即從方案設計初始就開始思考AI的融入，貫穿于業(yè)務應用的全生命周期中。

IDC預測，到2025年，70%的企業(yè)將與云供應商就生成式人工智能平臺、開發(fā)人員工具和基礎設施建立戰(zhàn)略聯(lián)系。可見，在邁向AI原生的過程中，企業(yè)正積極做著準備。

AI原生帶來的應用開發(fā)方式的變化同時，AIGC也會進一步改變軟件開發(fā)設計的模式和方法，使開發(fā)周期縮短至以天為單位，提高技術創(chuàng)新的效率。大模型賦能的低代碼/無代碼平臺也簡化了應用開發(fā)流程，基于大模型的工具可自動化地提升應用質量。

趨勢九

大模型生態(tài)日臻繁榮，AIGC逐步普惠化

伴隨AIGC產(chǎn)品與生態(tài)的發(fā)展，AI將變得更普惠。
當前，AIGC的收費模式僅是AIGC貨幣化趨勢的初始體現(xiàn)。隨著AIGC向更行各業(yè)的滲透，更多的企業(yè)希望從AIGC所創(chuàng)造的潛在增量收益中進行利益分成。
因此，在巨大的潛在商業(yè)前景下，AIGC將驅動全社會產(chǎn)生新商業(yè)模式的涌現(xiàn)。IDC預測，到2024年，33%的全球2000強企業(yè)將利用創(chuàng)新商業(yè)模式，使生成式AI的貨幣化潛力翻番。
從未來的發(fā)展趨勢看，全棧式AI PaaS、SaaS化服務會進一步成為主流，AI產(chǎn)業(yè)鏈將持續(xù)發(fā)展成熟，包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)標注、定制化模型開發(fā)、場景共創(chuàng)等在內的AI產(chǎn)業(yè)鏈將產(chǎn)生很多新的崗位需求。
IDC預測，到2026年，2/3云應用將使AI，致使高達八成的企業(yè)難以找到熟練的AI專業(yè)人員。與之相匹配的，掌握AI技能的人才未來將更有競爭力。
圍繞大模型的應用也將推出包括付費會員、交易傭金等在內的新的消費形態(tài)，促進數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)的加速繁榮。而在AI商業(yè)繁榮的大趨勢下，技術、產(chǎn)品和商業(yè)的良性競爭將使AI變得更加普惠，企業(yè)用戶的智能化發(fā)展路徑會更加清晰。
同時，個體創(chuàng)作者和開發(fā)者的商業(yè)化門檻持續(xù)降低，更多的人將更積極地擁抱AI。
在這些過程中，類似應用開發(fā)商店的商業(yè)化平臺會成為個體開發(fā)者的樂土，個人創(chuàng)作成果可以被快速推向市場，運營者和開發(fā)者都能從中獲得資金回報，大模型生態(tài)系統(tǒng)的活力將被進一步激活。
IDC認為，AIGC技術能幫助應用開發(fā)者持續(xù)積累優(yōu)勢資源，推動創(chuàng)新型企業(yè)實現(xiàn)AIGC的商業(yè)變現(xiàn)。
商業(yè)模式的創(chuàng)新也將給AIGC應用帶來快速推廣的契機，巨大的商業(yè)前景和快速迭代的技術能不斷攤薄AIGC的邊際成本，形成良性市場競爭格局，最終使廣大的中小企業(yè)和百姓受益。

趨勢十

智能涌現(xiàn)是把雙刃劍，需要與之匹配的安全措施

AIGC作為一種新興的技術，仍帶有較強的雙面性，其在推動AI新浪潮發(fā)展的同時，也存在許多可預料和不可預料的風險，諸如隱私保護、結果失控、數(shù)據(jù)泄露等，都是當前企業(yè)決策者最為擔憂的問題。
IDC提醒，各參與方有必要采取有效的措施來確保AI應用的安全和可靠性，保證其更安全地服務于人類的目標。

AIGC未來發(fā)展的風險：令人振奮的表現(xiàn)之下隱藏的挑戰(zhàn)2023年7月13日，國家網(wǎng)信辦等七部門聯(lián)合公布《生成式人工智能服務管理暫行辦法》，旨在促進生成式人工智能健康發(fā)展和規(guī)范應用，維護國家安全和社會公共利益，保護公民、法人和其他組織的合法權益。北京、上海等地也相繼發(fā)布了相關規(guī)范和條例。
目前，關于AI的合規(guī)主要覆蓋數(shù)據(jù)、AI產(chǎn)品、個人服務和行業(yè)應用。IDC指出，在法律法規(guī)的框架下，所有大模型和AI生態(tài)廠商都必須認真對待新一代人工智能產(chǎn)業(yè)中的合法合規(guī)問題，特別是通過算法模型的優(yōu)化，增強人工智能的可解釋性。
IDC的調研也顯示了企業(yè)對于AIGC開發(fā)和使用規(guī)范的重視：73%的企業(yè)表示會為評估和跟蹤開源生成式AI代碼、數(shù)據(jù)和預訓練模型的使用情況，會制定全公司范圍適用的標準規(guī)范。67%的企業(yè)會考慮創(chuàng)建內部生成式AI卓越中心，以加快采用并確立全公司范圍的標準。
對AIGC在法律法規(guī)和倫理道德方面進行有效的約束是未來全球各國所面臨的重要問題。
當前，各國政府已經(jīng)開始出臺法律法規(guī)，對相關的開發(fā)、應用和服務過程進行有效規(guī)范和約束，同時，IDC也表示，各國也應本著開放包容的態(tài)度，積極鼓勵在AI領域進行持續(xù)的科技創(chuàng)新。

記者觀察

從“百模大戰(zhàn)”到“應用為王”，AIGC在“進化”

一鳴驚人，席卷八荒。2023年，以ChatGPT為代表的AIGC在全球掀起新一輪的AI狂潮，至今熱度不減。
一年多來，AIGC賽道群雄并起，全球各大科技巨頭在大模型領域競爭陷入白熱化。面對“百模大戰(zhàn)”，人們不禁要問，生成式AI的未來在哪？
幾乎每一項新技術的誕生，人們常常容易高估它的短期效益，卻忽略它的長期價值。而技術的價值，只有在被實際應用中才能彰顯。“百模大戰(zhàn)”的硝煙之外，我們欣喜地看到，國內外正在涌現(xiàn)出許多極具潛力的AI原生應用，且它們的想象空間并不比大模型或者GPT本身小。
而作為使用者，人們也體驗到了AIGC從最初的文字問答到生成圖文、再到視頻內容生成等多模態(tài)的能力，這使人真切地感受到，這項新技術能夠也正在為我們的工作和生活提質增效。
越來越多的企業(yè)、機構也認識到，選擇合理的大模型部署方式、合理選擇介入訓練和優(yōu)化的深度也非常關鍵。市場上也逐漸呈現(xiàn)出從“百家爭鳴”向開發(fā)出千百個“AI原生應用”變化的趨勢。
當“卷”大模型不如“卷”應用、“應用為王”成為主流共識，這何嘗是大模型、AIGC作為一項新技術的“進化”？