2023全球人工智能研究院观点报告-生成式人工智能对企业的影响和意义-德勤-202303.pdf
生成式人工智能 (AI) 正在迅速发展，它正在改变企业与客户互动的方式，并可能重塑劳动力。 这份报告探讨了生成式 AI 对企业的影响和意义，从技术基础到应用场景再到商业模式，并对未来趋势进行了预测。
**一、生成式AI的技术基础**
生成式 AI 属于 AI 领域的一次范式转变，它通过模仿人类创造过程来生成新数据。其技术栈包括基础设施、平台和应用层。基础设施层提供计算、存储等硬件支持；平台层是生成式 AI 的核心，包括模型层，提供基础模型和微调能力；应用层则面向用户，提供各种应用和服务。
生成式 AI 的核心是基础模型，它通过在大量数据集上进行预训练来学习，可以用于各种任务。基于 Transformer 架构，生成式 AI 能够生成文本、图像、视频、音频和 3D 模型等多种内容。
**二、生成式AI的应用场景**
生成式 AI 在消费者和企业领域都有广泛的应用。消费者应用包括文本生成、图像生成、娱乐和内容创作等。企业应用则涵盖了各个行业，例如：
* **消费者零售：** 个性化对话、产品推荐。
* **生命科学：** 药物研发、患者分诊。
* **银行业：** 欺诈检测、财务顾问。
* **科技行业：** 自动化 UI/UX 设计。
* **媒体与电信：** 个性化内容生成。
* **制造业：** 产品设计、硬件设计。
* **政府：** 基础设施规划、灾害管理。
企业可以根据其需求选择横向（通用）或纵向（特定行业）的应用。横向应用主要针对已建立的自动化中心，例如营销、客户服务等；纵向应用则需要更深入的专业知识和定制化能力。
**三、生成式AI的商业模式**
在生成式 AI 领域，商业模式的竞争将在多个层面展开。主要竞争者包括提供基础设施、模型或应用服务的公司。
* **基础设施层：** 超大规模计算服务提供商，例如 AWS、Google Cloud 和 Azure，提供可扩展的计算资源。
* **芯片层：** NVIDIA 和 AMD 提供专门为 AI 工作负载设计的芯片。
* **模型层：** 提供基础模型和微调服务。
* **应用层：** 提供直接面向用户的应用和服务，例如 Google、OpenAI。
**四、生成式AI的采用和商业化**
企业可以从生成式 AI 中获得多种收益，例如：
* **加速：** 提高生产力。
* **个性化：** 创造个性化体验。
* **自动化：** 自动化工作流程。
* **创造：** 促进创新。
* **模拟：** 创建模拟环境。
对于企业来说，成功的关键在于：
* 采用平台化的方法，利用即用型工具。
* 构建生态系统。
* 识别并优先考虑合适的用例。
* 制定清晰的技术战略。
* 建立竞争优势（例如专有数据）。
**五、风险和展望**
生成式 AI 带来生产力提升的同时，也存在一些风险，例如：
* **信任侵蚀：** 幻觉、深度伪造等。
* **偏见和歧视：** 模型可能模仿偏见。
* **成本问题：** 算力成本高。
* **员工失业：** 劳动力市场变化。
未来，生成式 AI 有望创造出人类与科技之间更深刻的关系。 短期内（1-2年），生成式 AI 将：
* 改变工作方式。
* 赢得信任。
* 推动超个性化。
* 成为通用型 AI。
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