德勤全球人工智能研究院-AIGC生成式人工智能对企业的影响和意义.pdf
德勤发布的这份报告深入探讨了生成式人工智能（AI）对企业的影响和意义，旨在为快速变化的市场提供清晰的参考。报告首先介绍了生成式 AI 的基本概念，并分析了其技术栈，包括基础设施、平台和应用。
生成式 AI 的核心在于基础模型，这些模型通过预训练来解决一系列问题。报告指出，这种技术与之前的 AI 技术栈有显著区别。基础模型允许开发者使用 API 来访问底层硬件，并简化了应用程序的开发。
报告概述了生成式 AI 在消费者和企业领域的应用案例，并根据实用性将其分为四类：效率、指导、创作和娱乐。它还强调了在消费者领域，生成式 AI 的应用正呈指数级增长，例如 ChatGPT 等应用。
报告深入分析了生成式 AI 的商业机会和竞争格局。基础设施层、模型层和应用层是竞争的关键。在基础设施层面，云服务提供商（CSP）和芯片供应商（如 NVIDIA 和 AMD）展开竞争。模型层竞争激烈，包括开源模型和闭源模型。应用层的竞争涉及多个市场，企业用例可分为加速、个性化、自动化、创造和模拟五类。报告同时指出了集成玩家在其中的重要性。
报告强调了生成式 AI 采用的商业化策略和注意事项，并阐述了生成式 AI 的应用可能带来的变革。它认为，生成式 AI 将改变商业模式、工作流程和价值创造方式。企业在采用时需考虑提升效率、降低成本、创造新的收入来源。报告还提到了生成式 AI 的潜在风险，如数据隐私和偏见等问题。
报告最后提出了对未来的预测：生成式 AI 将改变工作方式，带来更深入的人机关系，推动超个性化发展，并成为通用型 AI 的早期体现。报告强调，企业应关注数据安全、模型性能，并注重建立信任。 报告总结了企业在拥抱生成式 AI 时应考虑的五个关键行动：
1. 采用平台化方法获利变现，建立生态系统。
2. 开发应用程序，同时为开发人员提供服务。
3. 制定垂直解决方案的路线图。
4. 制定清晰的技术战略。
5. 分配资金支持机会主义性并购，积极参与生态系统。
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