核心观点
- AI 进入下一阶段： AI 从早期实验阶段进入成熟阶段，成为企业战略、运营、治理和增长的核心，并嵌入到业务流程中。
- AI 原生企业： AI 原生企业是指 AI 贯穿其架构、运营和决策的企业，AI 嵌入到流程中，而非附加到流程上。
- AI 价值创造： AI 价值创造不仅仅是提高效率，还包括通过 AI 重塑商业模式，创造新的价值来源和增长点。
- 行业优势： AI 优势来自于将行业知识和风险态势编码到 AI 工作流程中，并从其他行业最佳实践中学习。
- 生态系统与创新： 企业需要利用外部合作伙伴和开放技术来构建 AI 能力，并建立明确的规则来保护自身数据和技术优势。
- 企业蓝图： 企业需要制定 AI 发展蓝图，将 AI 战略、运营和治理进行整合，以实现 AI 在企业范围内的规模化应用。
- 价值衡量： 企业需要建立实时价值衡量体系，以跟踪 AI 对收入、利润、风险和成本的影响。
- 工作重塑： AI 正在重塑工作性质，人类与 AI 形成合作关系，人类专注于判断、创造和责任，而 AI 负责速度、规模和合成。
- 领导力： 领导者需要具备 AI 素养，并积极参与 AI 战略制定和执行。
- 信任设计： 企业需要通过负责任的 AI 实践和信任保证体系，来确保 AI 的安全、公平和可解释性。
- 计算策略： 计算（Compute）成为 AI 发展的关键资源，企业需要制定计算策略，以确保 AI 的可靠性和经济性。
- 国家基础设施： AI 的发展需要国家基础设施的支持，包括数据中心、网络连接、能源和水资源等。
- 零排放智能： 企业需要关注 AI 的碳足迹，并采取措施减少 AI 的能源和水资源消耗。
- 远见与治理： 企业需要具备前瞻性思维，并建立灵活的治理体系，以应对 AI 的快速发展和不断变化的环境。
关键数据
- 近 70% 的全球 CEO 认为生成式 AI 将在三年内显著改变企业创造、交付和捕获价值的方式。
- 90% 的澳大利亚 CEO 认为在 3-5 年内，AI 的采用对企业战略至关重要。
- AI 可以将生产力提高 15% 到 40%。
- 全球数据中心的电力使用量预计到 2030 年将增长约 120%。
- 1 兆瓦的数据中心每年需要约 25.5 万升水来冷却。
研究结论
- AI 原生企业需要具备战略眼光、系统思维和领导力，才能在 AI 时代取得成功。
- AI 的发展需要企业、政府、学术界和产业界的共同努力。
- AI 将重塑商业模式、工作性质和社会结构，企业需要积极应对这些变化。
