2024 生成式 AI 白皮书

今天分享的报告是：生成式人工智能 2024***

特色报告**：行业报告智库摘要：2024 年，公司将注意力转向生成式人工智能技术，因为他们希望利用这股新兴力量实现未来的业务突破。 然而，与预期相反，虽然人们对生成式人工智能的兴趣和投入不断上升，但实际实施进度并不令人满意。

报告显示，企业在生成式人工智能上的支出正在迅速增长，但高期望并没有带来相应的进展。 模型生成结果的准确性、人才技能的稀缺性、部署成本等因素都制约了生成式人工智能在企业中的大规模应用。 数据显示，只有24%的公司已经开始投资生成式人工智能并制定了预算计划，而近70%的公司尚未制定支出计划或进行试点。

生成式人工智能的实施涉及从基础模型到应用部署的多个步骤，各种市场参与者在此过程中都面临着自己的挑战。 大型模型提供商需要处理复杂且耗时的数据准备和高昂的计算成本，而生成式 AI 应用程序开发人员需要选择合适的模型，集成不同格式的数据，并保护用户隐私和内容安全。 生成式 AI 应用程序用户需要解决数据安全性和内容准确性等问题。

生成式人工智能在企业场景下的成功落地，需要具备五大关键要素，包括高性价比的基础设施、灵活的模型选择、差异化定制、应用驱动、负责任的人工智能战略。 根据调查，云服务提供商已成为企业用户选择生成式AI战略合作伙伴的首选，因为他们可以帮助用户快速使用最新的模型能力，降低基础设施建设的门槛。

该报告为今天开始生成式人工智能的云之旅提供了建议，强调将生成式人工智能融入企业级战略，并通过模型定制发挥企业的差异化优势。 典型的用例侧重于增强客户体验、提高员工生产力和创造力以及优化业务流程。 端到端构建生成式 AI 应用程序的过程需要选择适当的模型、集成经过验证的模型并不断迭代。

报告摘录如下。