大模型应用落地白皮书企业转型行动指南
核心观点
- 大模型技术已进入与业务深度融合阶段，64%的中国企业预计其对AI的投资将增长10-30%。
- 大模型在企业落地的周期和应用速度超出预期，平均6-12个月即可实现部署，大幅提升企业生产力、驱动业务创新和增长。
- 企业正致力于深化业务场景探索，以期释放大模型落地带来的价值，通过技术创新为企业带来更大的商业价值。
- 大模型产品和服务的选择和技术伙伴能让企业落地大模型事半功倍，超过47%的企业认为与领先的大模型厂商建立可靠的合作关系是项目成功的关键。
第一章：祛魅务实，大模型加速从探索走向落地
- 业务驱动，大模型助力效率飞跃，实现融合的体验创新
- 企业加大AI大模型试点投入，预计未来三年内引入AI软件及相关培训和服务。
- 企业积极探索AI应用潜力，平均对AI大模型项目进行了34次POC测试，满意度高达70%。
- 大模型技术对企业价值的贡献可分为对内赋能（工作效率提升、业务引导助理、知识数据洞察、生产工具赋能）和对外服务（用户体验创新、产品服务升级、管理方式变革、市场营销决策）两大维度。
- 百舸争流，大模型服务商竞逐AI浪潮新时代
- 大模型技术服务在产品服务和技术层面实现创新突破，构建端到端解决方案，降低企业使用门槛。
- 大模型技术服务商全面升级能力，深度服务业务场景，采用多种手段提升服务能力，如技术研发、行业知识积累、构建行业联盟、提供专业咨询和培训等。
第二章：知易行难，企业落地面临的挑战与机遇
- 大模型落地面临多重挑战
- 高成本、复杂投入下的投资收益挑战：算力成本高、机会成本、投资回报周期长、人才储备不足。
- 模型选配难题：精准匹配难、适配挑战加剧、通用模型能力与专业需求不匹配、模型上线性能难以保证。
- 模型部署落地：效果调优路径多、执行难、分裂的开发环节造成事倍功半、没有稳定的数据底座则无法发挥最大价值。
- 潜在安全风险与可解释性的双重挑战：缺少全周期安全可信方案、模型生成内容准确性和可解释性不足。
- 领先企业已从大模型成功落地中率先获益
- 大模型落地收益曲线：企业收益与拥抱AI的程度成正比，投资回报与前期投入持平的时间点并非固定，企业拥抱程度越高、资源投入和落地范围越大、应用深度越深，这个时间点也会越早到来。
- 抢跑AI时代：先锋企业率先解锁大模型红利：大模型具备快速落地的优势，落地周期多在6-12个月，先锋企业已收获大模型落地的红利，如上汽乘用车、中国飞鹤、海尔消金等。
第三章：加快AI转型，构建全方位的大模型业务落地能力
- 大模型业务落地能力建设三阶段
- 阶段一：计划准备阶段：明确初始意愿（战略驱动或业务驱动）、剖析目标任务、搭建跨部门团队。
- 阶段二：模型部署阶段：资源投入计划、模型选择、效果预测、应用建设路径、算力准备、开发平台搭建、模型接入方式、效果调优、性能安全测试、应用上线。
- 阶段三：迭代优化阶段：智能体优化、业务扩展、战略规划。
- 破除落地大模型的思维误区
- 不要把技术指标当作商业应用成功与否的指标。
- 不要忽略大模型技术服务商的技术降本能力。
- 不要关注短期内大模型带来的价值产出，而忽略长效投入下的价值收益。
- 不要担心引入大模型会伴随着产生数据隐私和数据安全的风险。
第四章：头雁效应，大模型深入众多应用场景
- 大模型应用场景不断扩宽，应用日渐成熟
- IDC总结了十大核心能力和十大应用领域，每个应用领域下梳理十个细分场景，梳理了AI大模型落地应用场景全景图。
- 应用场景包括金融、互联网、零售消费、医药健康、智能终端、游戏、企业服务、文化娱乐、教育科研、汽车等。
- 众多行业企业深入大模型落地实践
- 案例包括赛力斯、上汽乘用车、海尔消金、中国飞鹤、中手游、浙江大学信息技术中心、苏泊尔、海底捞、招商银行、领克汽车、想法流、深维智信、和府捞面、中和农信等。
第五章：攻克有径，跨越大模型落地技术难题
- 大模型落地部署技术步骤：资源投入计划、模型选择、效果评估、应用建设路径、算力准备、开发平台搭建、模型接入、效果调优、性能安全测试、应用上线。
- 精准选模、高效落地、持续挖掘——落地三要素
- 模型的选择：充分的业务场景论证、多模型家族、广泛塑造、即时可用的灵活性。
- 一站式大模型服务平台：全栈化、自动化、智能化使用体验、全生命周期数据和安全、专业的技术服务支持和咨询保障。
- 合作伙伴：选择好的技术服务商可以为企业带来更大的直接价值和潜在收益，头部AI厂商已先行探索并积累大量经验。
第六章：信赖之选，火山引擎大模型服务助力省心AI转型
- 豆包大模型：模型家族适配多场景需求，强劲的系统承载力保证大模型应用发挥乘数效应。
- 火山方舟大模型服务平台：全周期安全可信方案、丰富的插件生态、长期持续释放的服务价值。
- 扣子：降低开发难度，更好地服务企业用户，上线模板商城，快速复用AI优秀实践模板。
- HiAgent：更懂AI转型的专属应用创新平台，助力更多企业快速创新落地，四大特性：专属部署、专属应用插件、专属集成方案、专属功能定制。
结语及未来展望
- 大模型技术服务商既要紧密贴合企业实际业务需求，又要不断突破技术革新的边界。
- 企业对AI大模型充满期待，且更加依赖AI头部厂商。
- 模型效果持续增强，将解决更复杂的开放式任务。
- 垂类模型、多模态、智能体是AI大模型突破应用边界的关键。
