2024年AI大模型时代C端应用生态变局报告

德勤中国咨询业务2024年8月 前言 类比PC时代到移动互联网时代的发展，可以窥见AI时代的来临将带来诸多颠覆与创新，这让所有关注AI发展的人们既心生期待又满怀敬畏。AI时代大模型带来生产力水平的显著提升，不断推动应用场景的拓展和功能体验的创新，引发新生态的构建，推动C端应用生态进入新的发展阶段，也必将诞生新的超级用户入口。 当前各类AI应用层出不穷，开发生态不断演进，上演着一场百舸争流的大战：操作系统层面，模型的调用能力带来隐私问题；MaaS(ModelasaService)和AI开发工具带来商业模式的创新；应用分发和应用调度这两个兵家必争之地将会花落谁家，尚未可知；终端的形态将如何演变、流量入口在哪里，值得我们深思和期待。 各类厂商纷纷提前布局和卡位，德勤观察到三类典型的卡位策略： 一、结合自身资源禀赋和技术迭代趋势布局最具创新价值的AI应用类型，典型代表如聊天机器人，通过极致的效率提升来实现价值；二、构建AI开发层能力，支撑AI应用生态落地，MaaS有望成为AI时代云厂商的底层业态，赋能AI应用生态发展；三、加速布局AI Agent，掌握AI时代的用户入口，通过与C端应用生态的高度融合，影响用户的使用路径和决策。 AI时代C端应用价值的实现将带来全产业的生态重塑，从底层基础设施到AI开发到解决方案，不同环节的生态参与方迎来新的布局机会。德勤绘制了一份AI产业链生态图，希望给市场参与者一份可供参考的导航地图。 德勤将持续积极地投入AI的研究，为企业的AI战略设计和落地应用方面提供顶层规划咨询和落地解决方案。我们将陪伴客户左右，在AI时代扬帆起航，勇往直前。 目录 趋势1：AI大模型应用下C端应用生态正在被重塑4趋势2：需求聚合入口，掌握AI时代的创新用户价值11趋势3：用户入口卡位策略渐显16趋势4：价值链不同环节参与方基于自身资源禀赋加速布局24德勤AI Strategy服务方案介绍29 AI大模型应用下C端应用生态正在被重塑 纵观信息革命的三个时期，“PC+网页”以及“智能手机+APP”两个发展阶段中，终端设备及OS操作AI大模型时代C端应用生态变化趋势 系统占据C端应用生态链制高点，目前，AI大模型带来新一轮生产力的升级，势必推动C端应用生态进入新的发展阶段 对比两轮信息革命升级，应用价值实现与基础技术的升级密不可分：围绕数据资源的基础设施更新有AI应用或将诞生新时代的用户入口 效推动应用场景的拓展和功能体验的创新，最终引发新生态的构建，生成了用户入口的超级应用；AI时代用户的注意力争夺成为应用发展的重中之重，未来将诞生新的用户入口 借鉴移动应用发展轨迹，AI应用将遵循“创新-整合-稳定”的发展规律。当前正处于创新AI应用井喷移动应用厂商积极布局，抢位AI时代用户入口 期，大量AI原生初创企业涌入，移动应用大厂基于场景、技术、资源积累顺势而为，向AI应用转型 端侧、云侧大模型的搭载和调用成为端侧操作系统的新任务，其中用户数据隐私问题或成卡点；AI应大模型端侧应用开发发展趋势一 用开发生态格局仍在混战，以MaaS和AI开发工具为代表的AI大模型应用开发服务支持成为竞争关键 •需完成从移动应用开发生态到AI大模型应用开发生态的迁移，为开发生态提供必要的技术支持，打造生态，抢占AI应用先机 应用分发渠道主导权争夺一触即发，参与企业纷纷入局抢夺渠道资源；应用调度个性化、集成度提高，大模型端侧应用开发发展趋势二 借助AI助手形态，有望构建新一轮AI化的高度融合的“个性方案” •“超级入口”可无感实现个性化移动应用调度，对比移动互联时期“一对多”的标准产品服务模式，将会形成“多对一”专享VIP服务模式 底层技术迭代+创新功能体验需求推动终端设备形态演变发展，AI大模型时代智能终端向云边算力协大模型端侧应用开发发展趋势三 同、终端设备形态多元化、多端互联集中调配发展 AI大模型C端应用核心特征：需求聚合入口，掌握AI时代的创新用户价值 回顾历史，超级应用大都由用户基数庞大的基础需求出发，占领用户心智，成为庞大的用户流量入口，多层级需求满足掌握用户入口 再逐步覆盖更多的需求层级，聚合和链接背后庞大的应用生态，掌握用户时间的分配权。AI大模型时代有望涌现一批新的入口级应用 纵观PC到移动互联时代的C端创新应用，实现用户价值的核心在于能否通过创新功能带来的用户体验C端应用的历史变迁和核心用户价值 的增强，以及替换成本是否足够低 创新应用价值围绕着生产力解放、娱乐体验沉浸、用户体验优化三个方向持续升级。AI大模型时代的C端应用的历史变迁和核心用户价值–价值增量 C端AI应用将围绕智能决策、个性化、强交互、集成调度、执行准确五个方向实现价值增量 除创新的价值提升外，应关注AI应用功能对于用户而言的替换成本是否可接受，如定价过高、学习难C端应用的历史变迁和核心用户价值–替换成本考量 度高、用户个性化数据积累效果不佳，或者与既有使用习惯差别过大，则有可能导致用户放弃更换 •由于新应用和旧应用用户交互和界面的差异，适应新应用需要学习成本，重新构建对应用的认知•需要重新熟悉应用的运行过程，新型的交互方式，并且根据新方案调整或设置更为复杂的数据连接和应用组合•存在较高的安全风险和实施成本 掌握AI时代用户入口的破局之道：用户入口卡位策略渐显 C端AI应用生态构成 C端AI应用可根据应用场景和提供的核心用户价值两条脉络细分出四个典型的功能分类—通用型、娱乐型、专业助手型、工具型。此外，支撑和赋能AI应用开发的工具平台以及作为用户需求管家和应用调用中心的AIAgent也呼之欲出 科技大厂持续加注聊天机器人，是其迈向通用人工智能的关键路径；初创企业则优先切入生产力场景，卡位策略一：结合自身资源禀赋和技术迭代趋势布局最具创新价值的AI应用类型 以内容创作、垂直专业、工作效率类AI应用抢抓用户流量；垂直领域企业可抓住AI+解决方案风口，掌握垂直行业C端流量入口 趋势一：资本持续重注通用型AI应用高地 •ChatGPT发布以来，谷歌、微软等应用生态头部参与者接连布局聊天机器人并取得显著进展，从简单的文本交互到端到端多模态交互融合，再到理解和处理复杂的情感表达，未来通用聊天机器人仍将作为资本重点下注的应用类型 趋势二：生产力场景率先井喷，竞争愈加激烈 •生成式AI发展催生大批文生图/视频、文字/音视频创作领域AI原生应用，功能体验创新价值凸显，未来伴随场景融合将注入新的活力，如AI+音乐创作/设计等•AI图像/视频处理、办公助手等工作场景AI应用的降本增效价值受用户广泛认可，设计、剪辑、内容制作等用户群体内已实现较高渗透 趋势三：垂直领域将成为下一个C端AI应用主战场 •垂直行业专用模型加速覆盖教育、金融、医疗、法律等领域，目前应用仍以B端为主，C端应用中AI+教育已率先普及，AI+法律、财经、医疗等解决方案类应用存在较大增长潜力，如AI+律师应用DoNotPay为C端用户提供法律顾问服务 Perplexity是AI搜索引擎，22年12月由初创企业发布，移动端用户超过百万，2023年搜索次数超过50案例分析：全球热门工具型C端AI应用Perplexity AI 亿次。核心价值在于提供高效、高质量、交互式、个性化等多个维度的创新功能体验 传统搜索引擎需要用户自行阅读理解、筛选甄别、联想拓展，甚至切换关键词重复搜索，再总结信息；案例分析：PerplexityAI核心价值在于提升搜索效率 而Perplexity基于AI大模型的联想和推理、知识图谱、内容生成能力，大幅简化用户搜索旅程，直接为用户输出总结归纳性内容，提升搜索效率 用户价值：缩短获取知识的路径、减少干扰 改变用户搜索旅程及信息获取模式 •Perplexity完成关键词搜索后，利用大模型阅读索引链接，对相关话题联想拓展，最终融合信息并总结，输出给用户的是经过一定甄别、梳理及拓展的总结性内容，省略了用户自行逐一阅读、甄别、总结、联想并重复搜索的过程 企业可积极构建AI应用开发层能力，聚合AI应用开发者生态，提供开发框架、代码开发等工具赋能，卡位策略二：构建AI开发层能力，支撑AI应用生态落地 加速向AI应用生态迁移。MaaS有望成为AI时代云厂商的底层业态，赋能AI应用生态发展 可成为企业聚集开发者、牵引AI应用生态和云生态建设的重要抓手 可作为企业AI开发生态吸引开发者的引流服务，加速向AI应用生态迁移 为开发者提供一站式AI大模型开发服务，用户可以直接通过API调用基础大模型，构建、训练、部署、运维专属模型，平台提供全周期服务和工具 AIAgent能够通过感知环境，自主进行所处情景、既定目标的推理预测，继而规划行动，最终自动卡位策略三：加速布局AI Agent，掌握AI时代的用户入口 执行的智能体，具备独立思考、记忆、自主学习和决策能力，是探索通用人工智能AGI的重要方向 AIAgent与C端应用生态的高度融合，有望改变用户的使用路径，由AI Agent理解用户意图，自主卡位策略三：加速布局AI Agent，掌握AI时代的用户入口（续） 完成问题拆解和决策，直接调用应用工具实现既定目标。AI Agent作为新的用户入口，一定程度上掌握应用生态的分发权 AI时代C端生态占位：价值链不同环节参与方基于自身资源禀赋加速布局 C端AI生态链的主要参与企业 AI大模型时代C端生态链的重塑是从底层基础设施到AI开发到解决方案，颠覆式创新存在各个环节，给传统厂商和新加入的厂商带来了布局机遇 C端AI生态链的主要参与企业（续） 云厂商重点发力AI+SaaS/PaaS层业态，大模型厂商聚焦AI开发层及通用型AI应用迭代，超级应用厂商基于流量优势抢位AI应用生态先机以及开发工具层的支撑，终端厂商积极布局AI终端形态适配、端侧模型开发以及系统AI应用搭载，AI初创和传统应用厂商则在应用层谋求变现 德勤AI Strategy全流程解决方案 GenAI作为一项变革性的技术资源，要求政府及企业的掌舵人以长期视角、战略视角、创新视角，从“AI战略”—GenAI与战略的关联性 外到内、自上而下的审视、评估并布局AI，通过AI顶层设计及实施，增强竞争力、创新商业模式 GenAI作为变革性、至关重要的资源从定义上讲，是具有战略意义的。如何在业务中使用这些资源，应该成为整个公司核心管理层和战略团队关注的重点。 根据德勤对客户的调研，企业目前在考虑AI大模型应用产品（GenAI）主要存在以下疑问： 如何选择大模型？谁是适合的AI合作伙伴？ 对我而言，哪些应用和实例是有用的？是否已经有实例证明其价值？ 23 生成式AI运行机制示意图 是否还需要在模型训练进行投入使其适应我的业务？投资规模多大？ 4 什么是管理GenAI能力的有效运行机制？相关运行机制如何配合管理？ 5 人才、业务流程以及企业文化如何适应AI革命？ 德勤针对政府侧及企业侧的生成式AI痛点需求，提出“一定、三类、五步走”的AI战略服务解决方案德勤“AI战略” 联系我们 白皮书编写团队 程中德勤中国科技、传媒和电信行业领导合伙人电子邮件：zhongcheng@deloitte.com.cn 濮清璐德勤战略，风险及企业交易合伙人 张琰迪德勤战略，风险及企业交易经理 庞瑜萍德勤战略，风险及企业交易副总监 李嘉程德勤战略，风险及企业交易经理 李鹏政企服务组主管合伙人电子邮件：pengli01@deloitte.com.cn 杨朔麟德勤战略，风险及企业交易高级咨询顾问 廖海涵德勤战略，风险及企业交易高级咨询顾问 濮清璐 政企服务组合伙人德勤中国TMT行业华东区主管合伙人电子邮件：qlpu@deloitte.com.cn 关于德勤德勤中国是一家立足本土、连接全球的综合性专业服务机构，由德勤中国的合伙人共同拥有，始终服务于中国改革开放和经济建设的前沿。我们的办公室遍布中国30个城市，现有超过2万名专