11月19日，百度創(chuàng)始人李彥宏在2024中國(guó)5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)上表示，大模型在制造、能源、金融、公共服務(wù)等各個(gè)領(lǐng)域落地之后，在降本和增效兩個(gè)方面都取得了實(shí)實(shí)在在的成果，同時(shí)也帶來了產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的新機(jī)會(huì)。

生成式AI的應(yīng)用場(chǎng)景持續(xù)擴(kuò)大，據(jù)Gartner預(yù)測(cè)，到2027年，中國(guó)制造業(yè)的AI使用滲透率將保持10%的年復(fù)合增長(zhǎng)率。

不過在企業(yè)實(shí)踐層面，投資回報(bào)仍存在顯著差異，根據(jù)摩根士丹利市場(chǎng)查，年收入超過150億美元的大型企業(yè)中約52%實(shí)現(xiàn)了超預(yù)期的投資回報(bào)，而收入低于10億美元的企業(yè)這一比例為37%。企業(yè)在AI落地過程中面臨著系統(tǒng)整合、數(shù)據(jù)治理、人才儲(chǔ)備、投資回報(bào)等多重挑戰(zhàn)，其中60%的企業(yè)將數(shù)據(jù)安全列為首要障礙。而是在投資決策層面，投資者對(duì)其實(shí)際效果和投資回報(bào)仍存疑慮。

AI應(yīng)用的三大方向

摩根士丹利最新發(fā)布的研究報(bào)告GenAI Adoption-2 Years In指出，2025年云計(jì)算資本支出將相當(dāng)于阿波羅登月計(jì)劃的實(shí)際成本，但是自ChatGPT推出以來的兩年里，生成式AI已經(jīng)在企業(yè)中得到了廣泛的實(shí)驗(yàn)和應(yīng)用。

在經(jīng)過兩年的投資和生成式AI的概念驗(yàn)證，目前生成式AI應(yīng)用處于什么位置？降本增效成效如何？報(bào)告對(duì)6個(gè)行業(yè)的400多家企業(yè)進(jìn)行了深度調(diào)研，并對(duì)Synopsys、Salesforce、Meta、沃爾瑪、歐萊雅、Axon六家公司的案例進(jìn)行詳細(xì)研究，深入探討了生成式AI在企業(yè)中的應(yīng)用和及成效。

調(diào)查顯示，對(duì)于已經(jīng)部署生成式AI解決方案的企業(yè)而言，大多數(shù)項(xiàng)目的投資回報(bào)率達(dá)到或超過預(yù)期，這在較大規(guī)模的企業(yè)中更為明顯。有關(guān)生成式AI帶來的收入增長(zhǎng)以及成本降低機(jī)會(huì)，總體來說，高收入受訪企業(yè)更注重利用生成式AI來降低成本，而規(guī)模較小的公司則希望全面應(yīng)用生成式AI，同時(shí)關(guān)注收入和成本。

報(bào)告通過對(duì)各行業(yè)頭部企業(yè)的最新財(cái)報(bào)和管理層表態(tài)的梳理，可以清晰看到生成式AI在企業(yè)應(yīng)用中已經(jīng)開始展現(xiàn)實(shí)質(zhì)性價(jià)值。在效率提升方面，以零售商沃爾瑪為例，在產(chǎn)品目錄管理方面，AI幫助其完成了超過8.5億條數(shù)據(jù)的創(chuàng)建和優(yōu)化工作，相較傳統(tǒng)人工方式效率提升近100倍。Experian在過去12-18個(gè)月中通過生成式AI提升了超過1500名工程師的編碼效率。美國(guó)運(yùn)通工程團(tuán)隊(duì)借助GitHub Copilot等AI工具，平均節(jié)省了10%的工作時(shí)間。

在具體應(yīng)用場(chǎng)景中，以金融服務(wù)為例，富國(guó)銀行推出的AI驅(qū)動(dòng)虛擬助手Fargo在一年內(nèi)獲得近1500萬用戶，累計(jì)交互超過1.17億次。摩根大通則估計(jì)其AI應(yīng)用價(jià)值在10-15億美元之間，涵蓋客戶個(gè)性化、交易、運(yùn)營(yíng)效率等多個(gè)領(lǐng)域，平均帶來10-20%的完成率提升。

在收入增長(zhǎng)和成本優(yōu)化方面，多個(gè)行業(yè)都實(shí)現(xiàn)了顯著的成本節(jié)約并且正在創(chuàng)造新的增長(zhǎng)機(jī)會(huì)。在客戶服務(wù)為例，Salesforce將生成式AI集成到客戶關(guān)系管理平臺(tái)，通過AI agent可將每次客戶通話成本從約6美元降至1美元，降幅高達(dá)83%。Synopsys報(bào)告顯示，當(dāng)客戶在續(xù)簽EDA協(xié)議時(shí)添加AI功能，合同金額平均增長(zhǎng)20%。

美國(guó)運(yùn)通則表示，通過AI模型優(yōu)化目標(biāo)營(yíng)銷，使其報(bào)價(jià)響應(yīng)率平均提高了30%，且提供的報(bào)價(jià)數(shù)量幾乎翻了一番。

歐萊雅利用生成式AI輔助消費(fèi)者選擇化妝品，Skin Genius產(chǎn)品通過個(gè)性化皮膚診斷，將柜臺(tái)轉(zhuǎn)化率提高了60-70%，歐萊雅還指出，由AI支持的廣告和促銷投資為部分品牌帶來了10-15%的生產(chǎn)力提升。Meta則披露，Advantage+廣告工具幫助廣告主實(shí)現(xiàn)了22%的廣告投資回報(bào)率增長(zhǎng)，其生成式AI技術(shù)可根據(jù)用戶偏好動(dòng)態(tài)生成廣告內(nèi)容，并對(duì)廣告投放策略進(jìn)行實(shí)時(shí)優(yōu)化，這一創(chuàng)新吸引了超過100萬廣告主，成為數(shù)字營(yíng)銷領(lǐng)域生成式AI應(yīng)用的標(biāo)桿案例。

Axon為執(zhí)法部門提供的Draft One工具，利用LLM技術(shù)使報(bào)告撰寫時(shí)間縮短了25%，預(yù)計(jì)為公司帶來約1億美元的增量收入。通用磨坊則預(yù)計(jì)在2025財(cái)年通過AI方案實(shí)現(xiàn)4-5%的銷售成本節(jié)約，超出其長(zhǎng)期趨勢(shì)水平。

在垂直領(lǐng)域，AI應(yīng)用呈現(xiàn)出明顯的行業(yè)特色，金融行業(yè)是生成式AI應(yīng)用的先鋒之一，美國(guó)運(yùn)通、摩根大通等巨頭已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了從客戶服務(wù)到風(fēng)險(xiǎn)管理的多方位AI賦能。公共事業(yè)方面，PG&E通過AI驅(qū)動(dòng)的監(jiān)控系統(tǒng)顯著提升了野火預(yù)警能力，實(shí)現(xiàn)了與加州消防局的直接聯(lián)動(dòng)。在醫(yī)療健康領(lǐng)域，通用電氣醫(yī)療與范德比爾特大學(xué)醫(yī)學(xué)中心合作開發(fā)的AI研究模型，在預(yù)測(cè)癌癥患者對(duì)免疫療法的反應(yīng)方面達(dá)到70-80%的準(zhǔn)確率。而CNH Industrial的Augmenta VRA解決方案通過AI控制精確施用率，幫助農(nóng)民減少5-8%的肥料使用量，提升了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的可持續(xù)性。

值得注意的是，AI應(yīng)用的普及正推動(dòng)著基礎(chǔ)設(shè)施需求的快速增長(zhǎng)，據(jù)金德摩根預(yù)測(cè)，到2030年，數(shù)據(jù)中心將消耗美國(guó)約20%的電力，其中AI需求約占15%。這一趨勢(shì)正在催生新的市場(chǎng)機(jī)會(huì)，如Xcel Energy已累積了近5000兆瓦的AI數(shù)據(jù)中心驅(qū)動(dòng)的訂單儲(chǔ)備。

報(bào)告指出，生成式AI的早期應(yīng)用展現(xiàn)出顯著的商業(yè)價(jià)值，但其變革潛力仍待充分挖掘。目前，生成式AI的核心能力集中于三方面：任務(wù)自動(dòng)化、多模態(tài)數(shù)據(jù)分析和技能學(xué)習(xí)賦能。

任務(wù)自動(dòng)化是生成式AI最直接的應(yīng)用，體現(xiàn)在諸多案例中，Salesforce的Agentforce自動(dòng)化客戶服務(wù)流程、Axon的Draft One自動(dòng)生成執(zhí)法報(bào)告、Synopsys利用生成式AI輔助芯片設(shè)計(jì)，這些案例表明，生成式AI不僅能自動(dòng)化簡(jiǎn)單重復(fù)性任務(wù)，還能處理高度專業(yè)化的復(fù)雜工作流程。

生成式AI的多模態(tài)數(shù)據(jù)分析能力是其核心優(yōu)勢(shì)。區(qū)別于傳統(tǒng)AI，生成式AI可整合文本、圖像、音頻、視頻等多種數(shù)據(jù)類型，獲得更全面的信息以支持決策。Walmart利用生成式AI更新8.5億條產(chǎn)品目錄數(shù)據(jù)、歐萊雅的Skin Genius產(chǎn)品分析客戶皮膚圖像，提供個(gè)性化產(chǎn)品推薦，顯著提升了銷售轉(zhuǎn)化率，這些案例凸顯了生成式AI在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)、提升客戶體驗(yàn)和驅(qū)動(dòng)銷售轉(zhuǎn)化方面的顯著優(yōu)勢(shì)。

此外，生成式AI還能夠賦能用戶學(xué)習(xí)新技能，這在GitHub Copilot的案例中得到了充分的展現(xiàn)。即使是編程經(jīng)驗(yàn)有限的用戶，也可以利用Copilot的自然語言編程功能，快速編寫高質(zhì)量的代碼，提高工作效率。這種學(xué)習(xí)新技能的能力，將進(jìn)一步降低生成式AI的使用門檻，使其能夠惠及更廣泛的用戶群體，并加速生成式AI在各行各業(yè)的普及和應(yīng)用。

未來，AI Agent將引領(lǐng)流程自動(dòng)化進(jìn)入新階段。Agent作為自主決策和行動(dòng)的AI模型，將在預(yù)設(shè)規(guī)則和目標(biāo)下，自動(dòng)訪問和處理數(shù)據(jù)，無需人工干預(yù)。這將進(jìn)一步解放生產(chǎn)力，拓展生成式AI應(yīng)用邊界。從輔助工具到自主代理，生成式AI的進(jìn)化方向是更高的智能化、自動(dòng)化和個(gè)性化程度。雖然生成式AI仍處于發(fā)展初期，但其展現(xiàn)的巨大潛力及其快速迭代速度，已使其成為未來科技發(fā)展的重要驅(qū)動(dòng)力，并將持續(xù)推動(dòng)各行業(yè)的創(chuàng)新和變革。IDCC2024（中國(guó)IDC產(chǎn)業(yè)年度大典）的AI算力建設(shè)系列論壇將帶你了解。