生成式AI助力新质生产力加速形成
生成式AI技术正推动产业变革，带来生产方式和劳动力市场的深刻变化。体力劳动方面，人机协同将极大提升生产力，推动生产方式从分散的手工工场转变为集中的现代工厂，但同时也导致社会贫富分化。脑力劳动方面，人机协同将产生超级个体，提升生产力，生产工具整合并重新回归个人手中，实现社会产品极大丰富，各尽所能、各取所需。
生成式AI成本快速下降
生成式AI模型成本正快速下降，同等智能的模型成本一年下降10倍，推动知识普惠时代的到来。
中国思普尼克时刻：DeepSeek
DeepSeek推出o3-mini、o1、R1等模型，其中o3-mini在输出速度上比o1快6倍，比R1快12倍，且成本仅为R1的63%，是o1价格的7%。在Chatbot Arena“众测”中，DS-R1表现优异，综合评分仅次于o1，在数学、复杂逻辑推理、代码生成上表现出色。
开源、低成本、高效能的DeepSeek
DeepSeek 671B模型仅需8块H20卡即可实现40并发，相比千亿模型8块H20卡/2并发的配置，展现出更高的性价比，让全民生成式AI成为可能。
生成式AI在腾讯的落地实践
腾讯积极应用生成式AI技术，已落地700款智能应用，涵盖内容创作、客服、广告、金融等多个领域。例如，混元助手用于对话聊天和灵感获取，工蜂Copilot用于代码补全和软件开发，腾讯文档用于内容创作和数据分析等。
生成式AI助力产品创新
腾讯利用生成式AI打造AI角色对话功能，例如“长相思”AI角色对话热度近2亿，成为剧集宣发新亮点。此外，元宝AI角色对话还快速上线衍生角色，提升用户互动率。
生成式AI将深刻影响劳动力市场
麦肯锡报告指出，生成式AI将广泛影响高薪专业人员，带来极大的职场冲击，人类员工将与AI员工“抢饭碗”。
如何应用生成式AI
建议将生成式AI视为人类员工/伙伴，而非工具和机器，通过持续互动建立最佳协助模式，沉淀协作最佳实践。
不要把模型当成完美的上帝
生成式AI存在幻觉、不可解释性、不一致性、适应性、质量控制等局限性，需要时间了解其优势和局限。
生成式AI看成是人类员工/伙伴
生成式AI擅长重复性和标准性工作，快速准确处理大量信息，但缺乏人类员工的创造力、柔性思维和决策能力。
构建人类专注创造的人机混合组织
企业应积极尝试将生成式AI融入工作流程，构建人机混合组织，提升效率和创新力。
生成式AI落地的2大挑战
企业在落地生成式AI时面临场景价值不确定和落地可行性不足两大挑战。
生成式AI驱动的组织革新
企业应通过杨三角模型打造人机协同新生态，变革领导力驱动人机混合组织转型。
一把手工程，采用业务驱动的转型方法
企业应采用业务驱动的转型方法，聚焦战略、业务能力、业务流程、技术组成，构建人机混合组织的技术人才储备。
生成式AI落地核心矛盾
生成式AI技术先进性与落地成功率不匹配，企业需聚焦适合自己的AI方向，避免陷入AI墓地。
破局生成式AI落地困局
生成式AI有望大幅实现降本增效，并实现客户交互方式的变革，推动企业抢得先机。
生成式AI在美国的落地情况
根据Gartner调研数据，44%企业CIO表示已经落地或将在未来12个月落地生成式AI，68%企业CIO表示已经落地或将在未来24个月内落地生成式AI。
落地案例
某头部国际快递企业应用生成式AI打造智能客服，提升业务服务效率和质量。内部专家助手则辅助团队内部了解多SKU信息。对话式财务分析则有效提升了数据分析效率。
腾讯能力
腾讯提供智能体开发平台、支持企业工作流Agent开发、ChatBI支持自然语言数据实时可视化、电子签支持金属材料流通行业应用等能力，助力企业数字化转型。
展望未来
生成式AI将推动新质生产力发展，推动数字化转型持续深入，重塑员工和运营组织，优化用户体验，构建新的增长方式，提升竞争优势。
