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新质生产力发展背景下,人工智能在B端工具的商业落地价值远大于C端应用

文/鲸能云2024-07-12 18:00:00



2024年7月6日下午,2024世界人工智能大会“AI商业落地论坛”成功举办。本场论坛由世界人工智能大会组委会办公室指导;亿欧主办;上海市工商联数字经济商会、上海市数商协会、上海市信息服务业行业协会、上海市人工智能行业协会、上海市工业互联网协会、上海金融信息行业协会、“一带一路”信息产业发展联盟协办;上海蓝天经济城、滴普科技、玉贲智能、光本位和实在智能共同支持。


亿欧联合创始人兼总裁王彬围绕《新质生产力发展背景下,人工智能在B端工具的商业落地价值远大于C端应用》进行主题分享,并正式发布《2024中国AI商业落地投资价值研究报告–论决策式与生成式AI在垂类行业的应用价值》报告。



一、新质生产力背景下“赋能百业”比“百模大战”更有商业落地价值


通用大模型历经创业爆发期,目前正处于“百模大战”深水区。预计2025 – 2026年市场逐渐出清,优势企业坚守战场,剩余企业陆续退出竞争。2027 – 2028年预计通用大模型市场将呈现寡头竞争格局,3 – 5家厂商成为中国大模型生态的底层基座。2025 – 2028年通用大模型格局逐渐趋于稳定,垂类赛道会涌入一批通用领域转型的玩家,应用市场生态持续繁荣,大模型持续赋能千行百业发展。


二、AI商业落地投资价值SCE评估模型


人工智能从诞生至今历经三次发展浪潮,随着算力和数据的倍数增长,目前处于人工智能高速发展的第三波浪潮阶段,第三次浪潮时期的显著特征为决策式AI和生成式AI两条技术路径并行。今年的报告着重研究决策式AI和生成式AI商业落地场景给下游客户带来的投资回报价值,从“战略价值、降本增效、创收创利”三个维度构建投资价值评估体系,搭建SCE( Strategic Value - Cost Value - Economic Value )价值评估模型。


三、决策式AI和生成式AI在垂类行业的应用价值


从金融、制造、能源化工、传媒、商贸零售、医药生物、交通运输、教育和政务九大行业出发,梳理决策式AI和生成式AI在不同业务环节中的落地场景,利用SCE评估模型对细分落地场景的综合投资价值进行评估,分析两类技术在垂类行业中的价值创造表现。决策式AI和生成式AI在不同行业场景中创造的价值有所差异,并且在同行业中价值创造表现具有环节异质性,比如在传媒行业中,生成式AI在内容生产、营销和客户运营环节中创造的价值均高于决策式AI。


四、决策式AI和生成式AI在垂类行业中的场景建设路径


不同行业重点建设和关注的核心环节有差异,企业应立足于细分行业和关键环节,结合自身资源禀赋情况引入AI商业落地场景。比如传媒行业中,生产制造及营销与销售环节均重点布局生成式AI技术,持续拓展应用场景,最大化技术价值;医药生物行业中,产品研发和客户运营环节中,在巩固已有决策式AI应用场景基础上,持续推动生成式AI场景落地和拓展。


五、四类榜单发布洞察AI产业现状


以场景评价为基础,结合基于营收、业务增速、核心环节场景覆盖情况、场景落地能力等指标,评选出《2024中国综合类AI企业商业落地Top30榜单》、《2024中国决策式AI企业商业落地Top20榜单》、《2024中国生成式AI企业商业落地Top20榜单》和《2024中国AI企业商业落地基础设施服务商Top20榜单 》。


六、决策式AI商业落地场景短期内不会受到生成式AI冲击


本次报告针对AI服务商开展问卷调研,在关于“未来2-3年决策式AI需求变化”的调研中,94.9%的企业认为决策式AI的需求仍将保持增长态势,产业链玩家对决策式AI发展持积极态度。同时决策式AI在行业积累、可靠性、处理速度和性价比方面具有比较优势,增加了其应对生成式AI挑战的能力。


七、生成式AI商业变现模式日趋完善,B端工具商业落地价值大于C端


随着生成式AI技术的快速发展,其商业变现模式日趋丰富,部分大厂已通过生成式AI获得商业收入,在本报告的调研中,76.9%的企业认为生成式AI将在1-3年内实现商业变现。生成式AI处于快速发展阶段,落地场景持续拓展,C端应用发展迅速但存在需求不明确和用户粘性低的问题,长期来看B端市场需求广泛且商业模式较清晰,B端工具商业落地价值将呈现出大于C端的趋势,为下游客户创造战略、成本和经济价值。


八、语料数据是发展人工智能的基础要素


从传统人工智能三驾马车理论来说,语料数据一直是作为“天花板”存在,决定AI能力上限,随着市场预期的不断拔高,用于训练的数据正在往半结构、非结构化数据蔓延。数据的多样性和数量对于大模型的表现至关重要,因为大模型需要大规模的高质量数据进行训练,以提高其理解和生成语言的能力。


九、传统非结构化数据正在通过结构转化投入大模型开发


传统非结构化数据正在通过语料数据服务商进行结构转化,一些传统被认为比较难进行利用的数据,比如视频、音频、突发事件记录、物体形态变化数据等被投入到大模型开发,这是由于人工智能正在往AGI通用智能进行发展,通用人工智能需要强大的泛化力。

标签:
人工智能
B端软件
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