根據(jù)海外風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)Menlo Ventures發(fā)布的最新報(bào)告，2024年企業(yè)生成式AI領(lǐng)域正經(jīng)歷著顯著變革。報(bào)告深入調(diào)研了600名企業(yè)IT決策者，揭示了當(dāng)前企業(yè)生成式AI的現(xiàn)狀和未來趨勢。
AI支出激增
2024年，企業(yè)在生成式AI方面的支出激增至138億美元，是2023年（23億美元）的6倍多。這一激增反映了企業(yè)正從實(shí)驗(yàn)階段轉(zhuǎn)向生產(chǎn)階段，將AI嵌入業(yè)務(wù)戰(zhàn)略的核心。72%的決策者預(yù)計(jì)生成式AI工具將在不久的將來得到更廣泛的應(yīng)用。
投資來源多樣
當(dāng)前，60%的企業(yè)生成式AI投資來自創(chuàng)新預(yù)算，而40%的支出則來自長期預(yù)算。其中，58%的資金是從現(xiàn)有預(yù)算中重新調(diào)配，表明企業(yè)對AI轉(zhuǎn)型的投入決心日益增強(qiáng)。
應(yīng)用層投資增長迅速
隨著多種架構(gòu)設(shè)計(jì)模式的成熟，企業(yè)廣泛采用大語言模型（LLM），推動效率提升和功能創(chuàng)新。2024年，企業(yè)在生成式AI應(yīng)用領(lǐng)域的投資達(dá)到46億美元，相較于去年增長近8倍。企業(yè)已確定了平均10種潛在應(yīng)用場景，顯示出向?qū)嶋H部署邁進(jìn)的強(qiáng)勁勢頭。
關(guān)鍵應(yīng)用場景
報(bào)告指出，代碼助手、聊天機(jī)器人、企業(yè)搜索、數(shù)據(jù)檢索與提取及轉(zhuǎn)換、會議總結(jié)是當(dāng)前企業(yè)采用生成式AI的關(guān)鍵應(yīng)用場景。這些應(yīng)用不僅提升了生產(chǎn)力和運(yùn)營效率，還實(shí)現(xiàn)了顯著的投資回報(bào)。
自建與外購均衡
在決定自建還是外購生成式AI解決方案時(shí)，企業(yè)呈現(xiàn)出均衡分布。47%的解決方案由內(nèi)部開發(fā)，53%則來自供應(yīng)商。這一趨勢表明，越來越多的企業(yè)正增強(qiáng)信心與能力，傾向于自主搭建內(nèi)部AI工具。
行業(yè)定制化功能受重視
在選擇生成式AI應(yīng)用時(shí)，企業(yè)最看重的是投資回報(bào)率和行業(yè)定制化功能。價(jià)格并非主要考量因素，僅有1%的企業(yè)提及價(jià)格作為選擇因素。企業(yè)更傾向于選擇能夠帶來可衡量價(jià)值和理解其特定行業(yè)背景的工具。
以下行業(yè)最看重生成式AI的行業(yè)定制化功能：
1.醫(yī)療保�。簜鹘y(tǒng)上對技術(shù)采用較為緩慢的醫(yī)療保健行業(yè)，如今在生成式AI領(lǐng)域引領(lǐng)潮流，企業(yè)支出已達(dá)到5億美元。自動化環(huán)境抄寫員、自動化解決方案在整個(gè)臨床周期中涌現(xiàn)，包括分診和登記、編碼、收入周期管理等。
2.法律行業(yè)：歷史上對科技持抵制態(tài)度的法律行業(yè)（企業(yè)AI支出達(dá)3.5億美元），如今正積極擁抱生成式AI，以管理海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)并自動化復(fù)雜的基于模式的工作流程。該領(lǐng)域大致分為訴訟法和交易法兩大類，涵蓋多個(gè)細(xì)分專業(yè)，如訴訟保全、電子證據(jù)開示和庭審準(zhǔn)備、合同審查、法律研究和并購等。
3.金融服務(wù)：憑借其復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、嚴(yán)格的法規(guī)要求以及關(guān)鍵的工作流程，金融服務(wù)行業(yè)（企業(yè)AI支出達(dá)1億美元）正準(zhǔn)備迎接AI轉(zhuǎn)型。初創(chuàng)公司正在革新會計(jì)領(lǐng)域，通過先進(jìn)的數(shù)據(jù)提取技術(shù)加速金融研究，顛覆注冊投資顧問和投資基金的后臺流程等。
4.媒體與娛樂：生成式AI正在深刻重塑媒體與娛樂行業(yè)（企業(yè)AI支出達(dá)1億美元）。專業(yè)工作室廣泛應(yīng)用相關(guān)工具，相關(guān)應(yīng)用則賦能獨(dú)立創(chuàng)作者。平臺正在推動專業(yè)人士在圖像和視頻創(chuàng)作領(lǐng)域不斷拓寬創(chuàng)作邊界。
這些行業(yè)看重生成式AI的行業(yè)定制化功能，因?yàn)檫@些功能能夠幫助他們更有效地解決行業(yè)特定的問題，提升生產(chǎn)力或運(yùn)營效率，從而實(shí)現(xiàn)顯著的投資回報(bào)。
多模型部署盛行
企業(yè)并未依賴單一供應(yīng)商，而是采取多模型策略。組織通常在AI技術(shù)棧中部署三個(gè)或更多基礎(chǔ)模型，以滿足不同的使用場景或需求。閉源解決方案占據(jù)主導(dǎo)地位，但開源替代方案的市場份額保持穩(wěn)定。
未來趨勢預(yù)測
報(bào)告預(yù)測，智能體架構(gòu)將引領(lǐng)下一波AI變革，解決復(fù)雜的多步驟任務(wù)。同時(shí)，更多現(xiàn)有企業(yè)可能因無法適應(yīng)AI變革而倒下，面臨來自AI原生競爭者的威脅。此外，AI人才短缺問題將日益加劇，科技行業(yè)將面臨嚴(yán)峻的人才匱乏挑戰(zhàn)。
總之，企業(yè)生成式AI領(lǐng)域正在經(jīng)歷深刻變革。隨著支出激增、多模型部署盛行以及關(guān)鍵應(yīng)用場景的涌現(xiàn)，AI已成為企業(yè)不可或缺的核心驅(qū)動力。未來，企業(yè)將繼續(xù)探索和創(chuàng)新，以應(yīng)對日益復(fù)雜的挑戰(zhàn)和抓住新的機(jī)遇。 |
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