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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