AI原生应用生态白皮书（2024）

AI原生应用生态白皮书 开创未来商业格局探索大模型应用与生态的无限潜力 CONTENTS IDC观点 01 第一章生成式AI时代：探索应用前沿，引领未来发展03 1.1生成式AI成为智能数字化优先时代的催化剂04 1.2生成式AI重塑数字经济格局06 1.3“应用为王”下生成式AI在各行业的实践和价值08 第二章AI原生应用生态：决定大模型落地应用能力上限14 2.1探索AI原生应用生态价值，构建数字化业务的全局框架152.2全球视野下的AI原生应用生态实践172.3AI原生应用生态全面赋能伙伴，打造合作共赢的新局面19 第三章AI原生应用生态评估框架及目自前发展概述24 3.1AI原生应用生态评估框架253.2评估模型的价值与实践263.3中国AI原生应用生态构建者发展水平评估结果与分析283.4百度智能云表现特征分析：在优势中持续突破，于挑战中寻求新变31 34第四章前瞻思考一AI原生应用生态的演进与未来发展路径 4.1AI原生生态引领智能化革新之路354.2生态构建者策略：构筑繁荣AI生态的基础支柱364.3生态关键共建者和行业企业策略：在A/生态中找准自身定位37 第五章百度智能云，塑造智能时代的生态基石38 5.1百度智能云千帆大模型平台：打造大模型服务超级工厂，39争做AI原生应用生态的先锋 5.2百度智能云AI原生应用生态支持三层布局40 第六章携手共赢，生态合作实践中的成功案例43 IDC观点 >生成式AI开辟商业新路径，提升体验并催生新的服务模式 在智能数字化优先的新时代背景下，生成式AI以其快速送代的特性开辟了一条充满无尽可能的薪新商业路径。该技术不仅大幅提升个人与企业用户体验，实现内容创作、个性化服务的高效化与精准化，还在优化生产流程、催生新商业机会（如A/训练师、AI教育培训等）方面发挥了关键作用，助力企业在全球竞争中抢占战略先机的同时，释放出庞大的市场潜力与经济效益。IDC预计：2027年全球生成式AI市场规模将达1，454亿美元；在中国，该市场规模将增至129亿美元2023~2027年年复合增长率高达55.1% >生成式AI的价值与挑战并存，构建或参与AI原生应用生态体系成为企业战略要务 生成式AI技术在赋予企业显著的效能提升与商业价值创造能力的同时，也带来了一系列待解决的风险与挑战，诸如对高性能计算资源的高需求、模型部署及优化的复杂度升高、数据管理的严谨要求提升、安全保障措施的周密布局难以保证以及紧跟技术革新步伐的的持续适应能力不足等。为化解这些难题，确保AI技术更稳健地与实体经济融合并协同发展，业界正积极推动由孤立的AI原生应用向健全完善的AI原生应用生态系统转型。IDC指出，这一生态系统的核心在于以AI大模型为核心支柱，通过开发和部署各类AI原生应用来串联产业链上的合作伙伴，创造新的服务模式，全产业链共同挖掘并实现商业潜能。此生态系统涵盖生态构建主体、关键合作创新者以及各行业参与者，且随着市场需求及环境的变化，对其中所有角色的功能定位和技术要求也在不断提升： ■生态构建者须开放包容，与伙伴共筑协同繁荣之路：生态构建者在系统中发挥着核心作用，在生成式AI时代下需展现出更为开放包容的姿态，积极倡导并鼓励各合作伙伴及客户间形成紧密协同效应，各自发挥核心优势，共同磁砺前行，推动AI原生应用生态系统的紧盛壮大。 生态关键共创者须深思定位，深化合作以推动AI应用革新：生态关键共创者是生态系统中的重要合作伙伴，其角色定位不应止步于简单的“信息传递者”，而应深入挖掘自身潜力，进行战略性的思考与革新。通过与生态系统内部其他伙伴开展深度合作和资源共享，多方合力促进AI原生应用领域的深化拓展和技术进步，实现互惠互利的长远发展自标。 >角色交融促多完生态，深度协作驱动AI广泛应用 伴随AI原生应用技术的迅猛演进与拓宽延展，生态系统内部的角色界定日益呈现交叉融合的趋势，预示着不同的参与者将在功能和责任上展开更为紧密和深入的互渗整合。这一过程对于塑造一个多维度、充满创新精神的生态系统至关重要。这种角色交融的动态不仅增强了整个生态系统的多样性和创新能力内涵，而且强有力地催化了各利益相关方之间的深层次协同合作与资源共享机制的建立，从而为AI原生应用的大范围普及推广提供了强大的驱动力量。 >在智能数字化优先的大时代背景下，IDC首次提出AI原生应用生态评估框架，以全面评估生态搭建者在AI原生应用生态系统中的综合实力 该框架涵盖市场表现、平台实力、服务支持、商业变现和社区建设等五天指标。基于该框架，IDC针对中国市场中的AI原生应用生态搭建者的综合实力展开评估。评估结果显示：自前虽然整体行业在平台实力和市场表现方面表现尚可，但在商业变现等维度仍有提升空间，面对挑战与难题，各方需持续努力，以实现从技术理论到商业价值的有效转换。 第一章生成式AI时代 探索应用前沿，引领未来发展 1.1生成式AI成为智能数字化优先时代的催化剂 随着信息技术日新月异的进步与数字化转型的深度渗透，智能数字化优先时代已悄然开启。在这一斩新时代中，生成式AI（GenAI）凭借其独特的技术优势和广泛的应用潜力，正在扮演着企业数字化转型及智能化升级的核心角色。生成式AI不仅显著加速了信息技术的更新选代速度，还在广阔新兴市场展现出强大的发展潜力，为企业开辟了商业蓝海。 IDC认为，企业的数智化转型之旅已经迈过1.0阶段的初步试水与摸素，正在从数智化转型2.0阶段的大规模实践应用，迈向智能数字化优先的全维度深度智能化融合阶段。这一发展进程呈现出连续性和持续深化等特点，企业将以一种全新的视野重新审视自身从内部运营流程到外部市场竞争环境的各个层面，将智能化变革的触角从产品服务的设计延展至用户体验，以展开一场由内而外、由底层到顶层的全方位智能化重塑。 来源：IDC，2024 数智化转型1.0：初试锋芒 在此阶段，企业开始在部分业务流程中引入智能数字技术，旨在提升效率并降低成本。这些初期智能项目具有探索性特征，核心目标在于验证智能技术的实际可行性及其商业价值。通过初步运用智能算法，企业遂步体验到了智能化所带来的便利性和经济效益，并逐步建立起数智化转型的基础体系架构，为后续发展奠定坚实基础，同时逐步形成创新性的战略思维模式。 ?数智化转型2.0：深化扩展 随着智能试点项目的成功实施与推广，企业步入数智化转型2.0阶段。这一阶段，企业不再局限于单点智能技术的应用层面，而是着力于实现智能技术与业务战略的高度契合以及跨部门协同效应的最大化。数智化转型2.0标志着企业在智能技术应用、流程优化及组织结构调整方面实现了质的飞跃，从而实现高效且智能的运营管理。通过整合内部资源与优化业务流程，企业提高了整体运营效能，并为长远战略发展注入持续动力。 智能数字化优先时代：全面融合 智能数学化优先时代标志着智能数学化发展的高级阶段，企业将智能数学化视为塑造核心竞争力和未来发展蓝图的关键要素。在这一阶段，企业不仅致力于打造智能数字化的产品与服务，更是在组织架构、运营模式乃至人才培养等方面全面推进数智化转型。智能数字化优先时代倡导持续创新和快速选代，以适应瞬息方变的市场需求和客户期望，确保智能技术与业务紧密融合。企业借助智能算法与大数据技术，实现业务流程的智能化决策与优化有效提升了整体运营效率与客户满意度。至此，企业的数字化转型已超越单纯的技术采纳，深深植入企业运作的每一个环节，成为驱动企业持续增长的核心动能。 作为智能数学化优先时代的重要催化剂，生成式AI的诞生不仅是技术创新上的重大突破，更是对传统商业模式和边界的一次重新界定。相比传统AI，生成式AI具备独特优势，包括加速自动化进程、大幅提升企业内部效率、提供高度定制化的服务以及创造性的能力。对于全球经济而言，生成式A/通过提升生产效率、激发创新能力并重塑产业链格局，开拓出巨大的发展空间。智能数字化优先不仅是一种技术部署策略，更是企业愿景、文化及思维方式的整体革新。面对新时代背景下的挑战与机遇，企业驱需重新审视并调整自身的业务战略、组织结构、运营模式以及人才发展战略，以更好地适应高速发展的技术环境并把握新的商业契机。 1.2生成式A/重塑数字经济格局 随着智能数字化浪潮的翻涌，生成式AI已然成为数字经济变革的领航者，逐渐渗透至全球经济体系的各个层面，犹如驱动经济发展的“智慧引擎”。 首先，生成式A/市场正在迅速膨胀，成为推动IT市场发展的重要驱动力。IDC数据显示，预计到2027年，全球对生成式AI的投资总额将大幅跃升至1,454亿美元。中国作为全球经济的重要参与者，在这个领域内也展现出强劲的发展势头和坚定的战略投入。1DC预计，2027年，中国对该领域的投资额将激增至129亿美元，2023～2027年期间年复合增长率高达55.1%，其中，生成式AI软件市场同期年复合增长率将高达58.2%，其扩容速度足以引领行业创新前沿。 此外，生成式A对全球经济的贡献还体现在它深远且广泛的间接经济效益上。IDC预测，得益于生成式AI技术的持续进步与广泛应用，其每年能够为全球经济体系注入2.6万亿至4.4万亿美元的增值潜能，并在逐渐渗透企业运营的各个层面，推动着研发设计、生产制造、市场营销、售后服务等关键环节的优化升级和转型： 在产品研发阶段，生成式AI可提供强大的辅助支持。运用深度学习和大数据分析等技术，为研发团队提供数据解析与趋势预见。原本耗时繁琐的产品试验与数据分析过程，在生成式AI的支持下得以显著提高效率并确保准确性。在软件开发的过程中，生成式AI对于代码生成的作用尤为突出。它可以通过对大规模代码库的学习，理解和掌握各种编程模式、算法实现和最佳实践，进而根据预定义的需求规格说明书自动生成符合规范且高效的代码片段，甚至完成整个模块的设计与实现。再生成和智能化能力的双重作用下新产品研发周期能够有效缩短。 ■在生产阶段，生成式A/可助力流程优化。通过智能调度算法及自动化控制技术，生成式AI能够实现对传统生产线的高度智能化改造，不仅精细调控每一步工艺流程，还具备实时监测与预防潜在生产问题的能力，有力提升了整体生产效率，确保产品质量的稳定性与一致性。 在销售环节，生成式AI充当市场分析师与策略规划者的角色。通过对海量市场数据的深入挖掘和对消费者行为的精准预测，生成式AI能够为企业提供详尽且实用的市场洞察信息。这些洞察有助于企业精确锁定目标市场、准确把握市场动态，并为其制定针对性强的销售策略提供强有力的数据支持。此外，生成式AI还能够通过智能客服、个性化推荐等自动化销售手段来增强销售效果。 在服务领域，生成式A/可提升客户服务平台的智能化程度，迅速响应需求，按需提供个性化服务。无论是在售前咨询、售后支持还是客户关系管理过程中，生成式AI都能带来高效、精确且个性化的服务体验，从而有效提升客户忠诚度，塑造良好的品牌形象，进一步拓宽企业的商业机会与发展空间。 除了生产链，生成式AI还会给就业市场带来深远影响。IDC预测，到2027年，全球2000强企业中40%的现有工作角色，将因来用生成式AI而被重新定义或被淘汰。部分重复性劳动的传统岗位可能会因自动化和智能化而面临转变，但同时也将催生出A/训练师、人机交互设计师、AI审核员等大量新的工作岗位和职业机会。在此时代背景下，政府、企业和教育机构需要携手共进，加强人才培养和职业教育改革，以积极应对这一变革所带来的挑战和机遇，共同塑造一个充满活力的新时代劳动力市场。 1.3“应用为主”下生成式A/在各行业的实践和价值 生成式AI的价值不仅在于带来具有仿人类的创造力，更重要的是它可以通过实际落地，为生活方式的优化带来新的动能 聚焦中国，在“应用为王”的背景下，企业正在积极关注并推动AI的创新应用和场景落地，尤其关注先进技术在提升业务成效、响应市场需求等维度带来的切实提升和价值。尽管模型的持续开发和优化不可或缺，但在资源有限的大环境中，深耕基础大模型的研究并非大部分企业的首要选择，如何站在巨人的肩膀上，进一步挖掘