來源|多知網(wǎng)
整理|張蔚斐
2023年，是人類被AI沖擊的一年，各種大模型、AIGC應用層出不窮，橫沖直撞地闖進了我們的生活，我們從最初的好奇、觀望、擔憂，到如今的接納、適應，更多人在積極尋找和AI共創(chuàng)的機會，同時也見證著AI的改變。
既然與AI的相遇已經(jīng)是不可擋的趨勢，那么，你希望AI能為你做些什么？
從個人角度來說，你是希望通過AI工具提升工作效率，把寫年終總結(jié)、匯報PPT等繁瑣的勞動丟給AI，還是直接使用AI分身助理替你開會、辦公？了解AI的發(fā)展動向和未來趨勢很有必要，可以說，越早熟練使用AI工具，在未來的工作、生活中越有優(yōu)勢。
2024年AI將會如何發(fā)展？
近日，IDC發(fā)布《2024AIGC應用層十大趨勢白皮書》報告，我們從白皮書的趨勢預測中捕捉到幾個與打工人息息相關(guān)的重點：
AIGC正在工具化，AI產(chǎn)品未來的發(fā)展更側(cè)重于場景落地和應用層面創(chuàng)新，也就是說，未來我們通過AI工具提升工作效率的可能性增加了。
基于多模態(tài)大模型的訓練和開發(fā)，未來會有更“全能”的產(chǎn)品出現(xiàn)，其學習能力更強， 分析和處理問題的視角更加全面，可以應用于更多行業(yè)。
AI Agent是大模型落地業(yè)務場景的主流形式，讓“人機協(xié)同”成為新常態(tài)，個人與企業(yè)步入AI 助理時代。
AIGC在短時間里經(jīng)歷了三波進步浪潮：第一波是以GPT為代表的大模型涌現(xiàn)，形成了生成式人工智能（GenAI）發(fā)展的重要基矗第二波是應用層的快速創(chuàng)新，以生產(chǎn)力場景為最佳承載，使智能化從Chat向Work轉(zhuǎn)化。第三波則是深度業(yè)務場景的應用，打通業(yè)務數(shù)字化全流程，服務實體經(jīng)濟。
IDC預測，2023年全球企業(yè)將在生成式人工智能（GenAI）解決方案上投資 160億美元，到2027年，這一支出預計將超過 1400 億美元，年復合增長率超過 70%，大約是整個人工智能 IT 支出的 3 倍，幾乎是全球同期 IT 支出年復合增長率的 13 倍。
除此之外，IDC在報告中還給出了2024AI十大應用趨勢預測。
趨勢一、應用層面創(chuàng)新成為2024AIGC產(chǎn)業(yè)發(fā)展的確定方向
對于一大批AI技術(shù)實踐的創(chuàng)新型企業(yè)來說，找準落地場景是發(fā)揮AIGC實踐價值的重要前提。
大模型既可以通過日漸活躍的應用創(chuàng)新體系顯現(xiàn)出巨大的業(yè)務價值，同時也能夠顯著提升應用軟件自身的開發(fā)和部署效率，提升已部署應用的準確度。在可預見的一段時期內(nèi)，隨著大模型基礎服務的日漸普及，行業(yè)用戶將加速構(gòu)建和部署定制化的 AI 應用，實現(xiàn)AIGC技術(shù)的多點開花。
在即將到來的強人工智能時代，智能化應用將出現(xiàn)爆發(fā)式增長的態(tài)勢。無處不在的應用開發(fā)有助于企業(yè)以業(yè)務場景為切入點快速滿足智能創(chuàng)新需求。IDC預測，到2024年，數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展將在全球范圍內(nèi)孕育出超過5億個新應用，相當于過去40年間出現(xiàn)的應用數(shù)量的總和。
趨勢二、大模型從“趕時髦到“真有用”成為提效手段
AIGC正在工具化，掌握優(yōu)秀工具的員工將事半功倍。
2024年，企業(yè)面對大模型可能帶來的全新發(fā)展空間，將從“追趕新興技術(shù)潮流”轉(zhuǎn)變?yōu)閷嵺`成果的深度關(guān)注，通過與業(yè)務、財務成果相一致的關(guān)鍵績效指標(KPI)來衡量投資所帶來的價值收益。 AIGC的強大能力在產(chǎn)業(yè)需求引領下正在被快速地工具化，在客戶服務、銷售市嘗知識管理以及輔助決策方面為企業(yè)帶來效率的跨越式提升。AIGC對于行業(yè)競爭格局的重塑效應不容小覷。
從個人視角看，掌握優(yōu)秀工具的員工將事半功倍，普遍的文本創(chuàng)作、搜索、日常辦公以及應用開發(fā)等場景會在AIGC的影響下發(fā)生巨大變化，對不同環(huán)節(jié)工作效率的固有認知與評價標準也會有較為明顯的改變。
IDC的調(diào)研顯示，企業(yè)當前最希望通過AIGC來實現(xiàn)的商業(yè)利益包括：改善客戶體驗/服務、提高開發(fā)人員生產(chǎn)力、實現(xiàn)差異化競爭優(yōu)勢以及創(chuàng)新商業(yè)模式等。
IDC預測，到2026年，GenAI將承擔 42%的傳統(tǒng)營銷瑣事，如搜索引擎優(yōu)化、內(nèi)容和網(wǎng)站優(yōu)化、客戶數(shù)據(jù)分析與細分、潛在客戶評分和超個性化。
趨勢三、專屬、自建模型將在中大型企業(yè)涌現(xiàn)
大模型的未來發(fā)展將趨向于通用化與專用化并行。
通用預訓練大模型在面對很多領域長期存在的痛點問題時，難以承擔起更多專業(yè)化任務。企業(yè)對于大模型的要求不僅僅是實現(xiàn)“通識”，更需要其成為特定領域的“最強大腦”。因此，企業(yè)客戶會產(chǎn)生越來越多的專屬、自建模型需求，特別是一些中大型企業(yè)，通過對大模型的領域化適配，有望獲得更加理想的綜合收益。
IDC的調(diào)研顯示：目前有60%的企業(yè)使用大模型的公開版本，但這一比例在兩年后會迅速降至 17%，更多企業(yè)會將AI應用建立在私有、專屬模型基礎上；同時，高達88%的企業(yè)選擇通過內(nèi)部團隊開發(fā)相關(guān)應用。由此可見，行業(yè)專屬大模型已經(jīng)成為企業(yè)未來的熱點目標，企業(yè)也要持續(xù)建設自己的人才隊伍，修煉AIGC應用的“內(nèi)功”。
趨勢四、多模態(tài)大模型塑造“多邊形戰(zhàn)士”應用
多模態(tài)大模型與語言大模型、視覺大模型均為當前大模型訓練和開發(fā)的重要方向。
從GPT-4V的“驚艷亮相”，到AI視頻生成工具Pika1.0的“火爆出圈”，再到谷歌Gemini的“全面領先”，多模態(tài) AI都是其中的關(guān)鍵詞。
多模態(tài)大模型更有利于提升智能化應用中的信息豐富度，其學習能力更強， 分析和處理問題的視角更加全面。在一些典型AI應用中，多模態(tài)大模型顯現(xiàn)出極強的可交互性，可幫助開發(fā)者與最終用戶精準理解輸入信息的上下文關(guān)聯(lián)和隱含信息。
多模態(tài)有助于大模型智能體系實現(xiàn)從感知到認知的升級，使應用具備更高任務處理能力，深入跨領域、復雜場景。
跨多個模態(tài)的數(shù)據(jù)融合問題已經(jīng)成為行業(yè)應用的關(guān)注重點，多模態(tài)相關(guān)的技術(shù)研究是未來AI獲得進一步突破的關(guān)。
趨勢五、AI Agent是大模型落地業(yè)務場景的主流形式
AI Agent讓“人機協(xié)同”成為新常態(tài)，個人與企業(yè)步入AI 助理時代。
AI Agent通常被視為一種融合感知、分析、決策和執(zhí)行能力的智能體，具備相當顯著的主動性， 堪稱人類的理想智能助手。
例如，AI Agent可以根據(jù)個人在線互動和參與事務處置時的信息，了解和記憶個體的興趣、偏好、日常習慣，識別個體的意圖，主動提出建議，并協(xié)調(diào)多個應用程序去完成 任務。在滿足企業(yè)智能化需求的過程中，AI Agent作為一種理想的產(chǎn)品化落地形態(tài)，正在承接日益 復雜的提質(zhì)增效需求。
AI Agent能夠幫助未來企業(yè)構(gòu)建以“人機協(xié)同”為核心的智能化運營新常態(tài)。越來越多的業(yè)務活動都將被委托給AI。
IDC的調(diào)研表明：所有企業(yè)都認為AI Agent是AIGC發(fā)展的確定性方向；同時，50%的企業(yè)已經(jīng)在某項 工作中進行了AI Agent的試點，另有34%的企業(yè)正在制定AI Agent的應用計劃。
趨勢六、AIGC加速超級入口的形成
AIGC將給應用軟件的形態(tài)和業(yè)態(tài)帶來顛覆性變化。
基于自然語言的極簡交互將替代很多傳統(tǒng)的圖形界面交互，形成LUI+GUI的混合形態(tài)。同時，“no app”的理念也將重塑下一代應用，通過對話即可直接調(diào)娶使用各種工具，讓更多的非軟件專業(yè)人員也能獲取到強大的系統(tǒng)服務。由此，超級入口將成為新一代應用軟件的典型前端形態(tài)。
AIGC帶來的應用形態(tài)變革，也有利于激發(fā)當前的軟件產(chǎn)業(yè)活力，促進軟件生態(tài)繁榮，推動應用與垂類業(yè)務實現(xiàn)更深的融合。IDC的調(diào)研顯示：絕大多數(shù)軟件企業(yè)都認可超級入口將成為未來的主流應用形態(tài)。
趨勢七、業(yè)務流程邁向“無感智能”
AI與業(yè)務的融合進程在未來幾年將達到前所未有的高度。AIGC給業(yè)務流程帶來的智能革新，一方面打開了新的需求空間，產(chǎn)生了規(guī)�；牧鞒讨亟M效應；另一方面，也可能讓傳統(tǒng)行業(yè)多年來一成不變的業(yè)務規(guī)則轉(zhuǎn)變?yōu)槌掷m(xù)迭代的態(tài)勢。原子化的AI能力將以細粒度的方式作用到業(yè)務流程的諸多環(huán)節(jié)中，以“無感智能”的形態(tài)，成為企業(yè)運營過程中必不可少的組成部分。
IDC調(diào)研結(jié)果顯示：AI與應用逐步分散且深入的融合，體現(xiàn)在企業(yè)運營與業(yè)務流程的各個方面。
AIGC通過自動化、數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策支持、創(chuàng)新加速等方式，可實現(xiàn)對業(yè)務流程的持續(xù)提質(zhì)增效；同時，能夠發(fā)現(xiàn)改進空間，優(yōu)化工作流程，減少人工錯誤，使多年不變的傳統(tǒng)業(yè)務流程“一日三 新”。此外，其將使工作人員投入更高價值的創(chuàng)新活動，從而釋放出更強大的核心生產(chǎn)力。
IDC預測，到2028年，由于效率提升，中國的開發(fā)人員投入到創(chuàng)新工作的時間將大幅提升，由原來僅占開發(fā)時間的20%提高到50%。
趨勢八、應用從云原生走向AI原生
大模型和AIGC驅(qū)動正在重新定義基礎設施，AI原生設計思想也正在滲入各行業(yè)的應用開發(fā)過程中，形成軟件開發(fā)新范式。
IDC的調(diào)研表明：企業(yè)認為AI原生將帶來一系列變革，包括技術(shù)棧的變化、工具鏈的變化、基礎設施的變化、開發(fā)流程的變化、安全策略的變化、設計理念的變化以及組織層面的變化等。在邁向AI原生的過程中，企業(yè)應積極做好準備。
AI將取代云計算成為企業(yè)未來應用創(chuàng)新的新動力，AI應用也將推動企業(yè)形成更堅實的新型基礎設施。大模型能力首先會以一種普適化的服務形式開放給廣泛的業(yè)務環(huán)節(jié)，成為業(yè)務系統(tǒng)升級改造的熱點。
但隨著AI向行業(yè)縱深的不斷挺進，AI應用不應僅被視為模型能力的搬運工。企業(yè)一方面希望大模型能突破更多的深層需求，由行業(yè)用戶帶著痛點尋求AI+解決方案；另一方面，也希望AI能力貫穿全局，即從方案設計初始就開始思考AI的體系化融入。
趨勢九、AIGC逐步普惠化
AIGC技術(shù)能幫助應用開發(fā)者持續(xù)積累優(yōu)勢資源，推動創(chuàng)新型企業(yè)實現(xiàn)AIGC的商業(yè)變現(xiàn)。商業(yè)模式的創(chuàng)新也將給AIGC應用帶來快速推廣的契機，巨大的商業(yè)前景和快速迭代的技術(shù)能不斷攤薄AIGC的邊際成本，形成良性市場競爭格局，最終使廣大的中小企業(yè)和普通民眾受益。
智能化浪潮下，AIGC AI創(chuàng)新商業(yè)模式將不斷出現(xiàn)。
AIGC的收費模式僅僅是AIGC貨幣化趨勢的初始體現(xiàn)。隨著AIGC向各行各業(yè)的滲透，更多的企業(yè)希望從AIGC所創(chuàng)造的潛在增量收益中進行利益分成。因此，在巨大的潛在商業(yè)前景下，AIGC將驅(qū)動全社會產(chǎn)生新商業(yè)模式的涌現(xiàn)。IDC預測，到2024年，33% 的 G2000 企業(yè)將利用創(chuàng)新商業(yè)模式，使GenAI 的貨幣化潛力翻番。
從未來的發(fā)展趨勢看，全棧式AI PaaS、SaaS化服務會進一步成為主流，AI產(chǎn)業(yè)鏈將持續(xù)發(fā)展成熟， 包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)標注、定制化模型開發(fā)、場景共創(chuàng)等在內(nèi)的AI產(chǎn)業(yè)鏈將產(chǎn)生很多新的崗位需求。
IDC預測，到2026年，2/3云應用將使用AI，致使高達八成的企業(yè)難以找到熟練的AI專業(yè)人員。 與之相匹配的，掌握AI技能的人才未來將更有競爭力。
趨勢十、智能涌現(xiàn)是把雙刃劍，需要與之匹配的安全措施
AIGC作為一種新興的技術(shù)，仍帶有較強的雙面性，其在推動AI新浪潮發(fā)展的同時，也存在許多可預料和不可預料的風險，諸如隱私保護、結(jié)果失控、數(shù)據(jù)泄露等，都是當前企業(yè)決策者最為擔憂的問題。各參與方有必要采取有效的措施來確保AI應用的安全和可靠性，保證其更安全地服務于人類。
最后，根據(jù)白皮書的預測，IDC也對不同應用端提出相應的建議。
對于生態(tài)開發(fā)企業(yè)，IDC的建議是：加入有競爭力的生態(tài)，轉(zhuǎn)變產(chǎn)品設計思路。
未來，將會由少數(shù)大型廠商領銜基礎大模型的訓練和迭代工作，而大量的跟進者將聚焦于大模型基礎之上的應用場景和行業(yè)工具平臺。生態(tài)開發(fā)企業(yè)應選擇合理的行業(yè)賽道，加入有競爭力 的大模型生態(tài)聯(lián)盟，重點考慮大模型的開放性、生態(tài)豐富度和持續(xù)迭代能力，在面向未來的競爭中占據(jù)有利位置。
從投資收益的角度看，具備廣闊增長空間的領域恰恰是AI賦能的創(chuàng)新應用開發(fā)。除滿足規(guī)模龐大的行業(yè)通用性需求外，大量在傳統(tǒng)時代無法獲得技術(shù)投入的長尾場景問題也將被重新對待，使AI應用需求的廣度和深度持續(xù)增加。
生態(tài)開發(fā)企業(yè)還應重點關(guān)注軟件交互形態(tài)變化所帶來的超級入口和超級應用的發(fā)展。在大多數(shù)情況下，新開發(fā)的應用軟件要力求做到形態(tài)極簡。在明確應用場景的前提下，企業(yè)應全力思考如何利用AI能力做厚SaaS的價值。
AI時代的行業(yè)應用功能普遍趨于插件化和碎片化，開發(fā)者更多借助AI工具平臺搭建應用框架，形成更具可靠性和性價比的輸出成果。
而對于終端用戶來說，構(gòu)建AIGC能力時的首要原則是滿足場景需求，合理選擇介入深度，關(guān)注商業(yè)模式的變化。
