生成式AI商业落地白皮书

生成式 AI 商业落地现状

• 生成式 AI 正席卷我们的生活：国内外大模型迅猛发展，模型推理价格显著下降，推动 AI 应用进入全面爆发时代。2023 年，全球企业和研发人员对 AI 项目的关注和投入突然加速，生成式 AI 应用成为主要推动因素。2021 年下半年至 2024 年上半年，AI 应用用户数量增长超过 12 倍。
• 中国企业生成式 AI 应用逐渐进入全面发展期：企业中高层已开始广泛了解和应用生成式 AI，53% 的企业已开始有组织地进行生成式 AI 的工作。销售和营销是当前中国企业生成式 AI 落地的最热门的领域。
• 先发企业将为企业带来平均 10% 的成本缩减：37% 的 CIO/CDO 表示其企业的生成式 AI 项目将带来超过 10% 的成本缩减，并带来更高专业和更个性化的服务、采集和分析更多维度的非结构化数据、建立行业的知识库并赋能上下游生态、开辟脑力密集型业务的新商业模式等不可量化的优势。

生成式 AI 场景案例大全

• Gen-AI 240 应用全场景地图：涵盖 13 个行业的 240 个关键场景，并基于投资权重、收益类别和风险警示对场景进行精确评级，助力企业在 AI 领域找到最适合的发展路径。
• 场景案例大全：涵盖消费零售、金融、汽车、医药大健康、智能终端、教育和科研、制造、企业服务等行业的 15 个真实案例，展示企业成功落地生成式 AI 的经验。

生成式 AI 的落地挑战与应对策略

• 生成式 AI 落地的 6 大挑战：
  • 如何评估创新价值，获取项目资源
  • 场景选择难，失败率高
  • AI 基础设施构建慢，如何完成快速启动
  • 怎样做好 AI 项目的落地准备工作
  • 要有规划，也要速赢，如何快速补齐能力差距
  • 如何形成自下而上的全民创新环境
• 应对策略：
  • 从降本增效的角度入手，用量化的指标阐明生成式 AI 带来的切实收益。
  • 建立有竞争力的独特产业知识库。
  • 做好生成式 AI 能力建设的长期规划，项目初期就对齐业务价值和科技发展路线。
  • 帮助业务团队形成对大模型能力的合理认知，注意统筹规划短期回报和长期目标。
  • 借助专业团队快速补齐 AI 落地能力。
  • 形成自下而上的 AI 创新文化，营造全员拥抱 AI 的文化氛围。

生成式 AI 技术落地最佳实践

• 大模型接入不是一蹴而就：实施生成式 AI 技术需要解决诸多新挑战，建议企业采取结构化和流程化的方法，确保每一个环节都得到充分的考虑和测试。
• 8 步实施大模型接入：涵盖从需求分析、技术选型到模型部署、安全防护等 8 个步骤。
• 完善的大模型架构为企业 AI 落地保驾护航：火山引擎将大模型安全架构分为大模型研发安全、大模型应用安全和大模型底座环境安全三层，提供全方位安全保障。

企业 AI 转型的趋势展望

• 企业 AI 成熟度框架：从人才、科技、商业、数字化应用、流程、文化和知识 6 个维度，对企业的 AI 成熟度进行划分和梳理，帮助企业精准定位自身优势与不足。
• 企业智能化转型发展路径：涵盖科技演进、人才发展、智能应用、商业价值、流程升级、知识赋能等维度，每个维度都呈现出独特的发展路径和趋势。
• 这一代人的科技范式革命：从信息平权到智能平权：生成式 AI 正在让知识和智能也走向平权，推动产业智能化变革的浪潮，并催生出一批新的行业领导者。