通用人工智能的曙光生成式人工智能技术的产业影响-罗兰贝格-202308.pdf
该文档是罗兰贝格对生成式人工智能技术的产业影响的分析报告，核心观点如下：
1. **生成式AI是具有通用型技术潜力的软件技术，具有操作系统级别的平台效应。** 产业应用方需要清晰的认识到其作为一项软件技术的定位与局限性，但同时认识到它是一项具有操作系统级别平台效应的软件技术，在商业世界中能够带来的价值会随着应用场景的不断拓展而增加，并有可能构建出新的应用生态、创造新的用户接口、并带来潜在商业模式的变革。
2. **生成式AI的发展遵循通用型技术特点，充分释放价值需要辅助技术支撑，应用需要企业不断摸索和变革。** 作为一项通用型技术，生成式人工智能在向产业渗透的过程中依然会遵循通用型技术的发展特点，首先技术本身在很长一段时间内不断演变不断升级，其次技术价值的充分释放依然需要众多辅助型应用型技术的支撑，最后技术在各产业中的应用依然需要企业不断摸索价值点与使用方法，并在业务流程、人员能力、甚至商业模式上进行变革，而这是一个需要大量时间以及资源投入的过程。
3. **生成式AI有望通过效率提升的方式，在中国各行业中带来显著的成本降低。**根据测算，技术得到充分应用后，有望降低总运营成本1.6%，金额达到3.7万亿元。生成式语言模型擅长文档制作、代码生成，影响市场运营、行政支持、基础IT岗位。生成式图片模型主要为复杂产品研发及设计带来效率提升。
4. **生成式AI对知识密集型行业影响较大，包括专业服务、金融、互联网与高科技行业。** 这些行业以人才的专业知识作为核心价值，而生成式语言模型强大的理解、检索、总结和决策能力与知识型人才的关键素质重合度较高。
5. **优先影响互联网与高科技、金融和专业服务，其次是教育、通信等行业，最后是农业、建筑等行业。** 价值创造潜力与落地可行性决定了影响顺序。互联网与高科技、金融和专业服务行业有望首先落地，农业、建筑、能源等行业受到生成式人工智能技术的影响相对较小,未来生成式人工智能的价值发挥依然需要夯实的信息化数字化基础支撑,并有望在研发设计、生产制造、运营管理方面创造巨大价值。
6. **中国企业需要把握生成式AI对行业核心竞争要素的影响，并嵌入机制流程中。** 虽然海外技术领先，但国内在数据量、算力、开源技术框架上具备潜力。企业管理者应从战略、业务、组织、风险层面充分认知，制定行动方案。
7. **汽车、能源是报告中重点提到的两个行业。**在汽车行业，生成式AI助力自动驾驶技术，推动智能座舱向主动式交互演进，变革市场营销的生态模式。在能源行业，生成式AI驱动效率提升与可持续发展，辅助建模加速能源开发、重塑营销价值、赋能低碳转型。
报告还分析了中国生成式AI的价值栈与发展现状，并预测了产业未来发展趋势。
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