人工智能的新篇章 生成式人工智能對企業(yè)的影響和意義 2023 -德勤

生成式AI對企業(yè)的影響和意義人工智能的新篇章生成式人工智能對企業(yè)的影響和意義德勤人工智能研究院1生成式AI對企業(yè)的影響和意義2Lensa等幾個面向消費者的應用程序發(fā)布了，它們的共同主使用生成式人工智能-這是人工智能領(lǐng)域的一次范式轉(zhuǎn)換。當前的人工智能使用模式檢測或遵循規(guī)則來幫助分析數(shù)據(jù)和做出預的新穎數(shù)據(jù)來模仿人類的創(chuàng)造過程，將人工智能從“賦能者”年，超過10％的數(shù)據(jù)將是由人工智能生成的，預示著一個新時雖然目前生成式人工智能主要應用于面向消費者的產(chǎn)品，但它也有潛力為企業(yè)工作流程增加情景感知和類似于人類的決策能而NVIDIA的BioNeMo則可以加速新藥的研發(fā)能只是剛剛開始產(chǎn)生影響，我們將看到更多基于生成式人工智生成式人工智能已經(jīng)引起了傳統(tǒng)風險投資、并購等方面以及新興生態(tài)系統(tǒng)合作伙伴關(guān)系的興趣。僅在2022年，風險投資公司例如微軟對OpenAI的100億美元投資和谷歌對Anthropi元投資。這顯示出生成式人工智能作為一個新興領(lǐng)域的巨大潛隨著生成式人工智能的不斷推廣和應用，其產(chǎn)生的深遠影潛在價值正在加速推動從實驗到消費者領(lǐng)域再很快進入企業(yè)領(lǐng)域的應用。盡管媒體關(guān)注的大多數(shù)是消費者應用，但這種技術(shù)的應用機會是廣泛的，并且已經(jīng)有一些應用案例。盡管如此，實現(xiàn)效率提升、產(chǎn)品改進、新體驗或業(yè)務變革。我們同樣只是剛剛開始探究生成式人工智能如何商業(yè)化以及如何建立可持續(xù)雖然生成式人工智能領(lǐng)域正在快速發(fā)展，但它仍然處于萌結(jié)果的透明性和可追溯性、知識產(chǎn)權(quán)以及弱勢群體的平等獲取，是我們需要重點關(guān)注和解決的問題。因此，參與者應該綜合考慮商業(yè)化、監(jiān)管、倫理、共同創(chuàng)造等多方面的因素，擴大利益相關(guān)者的參與和貢獻，而不僅僅是局限于技術(shù)人員和愛好者的范疇。生成式人工智能可能會創(chuàng)造出一種更為深刻的人機關(guān)系，甚至比云計算、智能手機和互聯(lián)網(wǎng)所帶來的影響還要大。分析師估計，到2032年，生成式人工智能市場規(guī)模將達到2,000億美元，占據(jù)人工智能支出總額的約20%，比目前的會翻一番。除了數(shù)字之外，我們認為這種技術(shù)的經(jīng)濟影響具預測性和啟發(fā)性的文章，旨在為快速變化的市場提供一最后對未來進行了展望并提出了一些值得關(guān)注的問題。生成式AI對企業(yè)的影響和意義德勤人工智能研究院幫助企業(yè)從不同的維度將富有活力的、高度動態(tài)的且快速發(fā)展的AI生態(tài)系統(tǒng)聯(lián)系起來。人工智能研究院引領(lǐng)跨行業(yè)應用AI創(chuàng)新的交流，利用前沿洞察促進賦能（With?)時代的人機協(xié)作。德勤人工智能研究院旨在促進AI的對話和發(fā)展，激發(fā)創(chuàng)新，并研究實施人工智能面臨的挑戰(zhàn)和解決方法。人工智能研究院是由學術(shù)研究團體、初創(chuàng)企業(yè)、企業(yè)家、創(chuàng)新者、成熟的AI產(chǎn)品領(lǐng)導者和AI遠見者組成的生態(tài)合作系統(tǒng)，致力于探索AI的關(guān)鍵領(lǐng)域，包括風險、政策、道德、未來的工作方式和人才，以及AI案例的應用。結(jié)合德勤在AI應用方面的深厚知識和經(jīng)驗，該研究院幫助企業(yè)理解這個復雜的生態(tài)系統(tǒng)，從而提供有影響力的觀點，做出明智的AI決策來取得成功。德勤數(shù)智研究院是“勤啟數(shù)智”的重要組成力量，持續(xù)關(guān)注德勤中國的人工智能和數(shù)據(jù)的關(guān)鍵領(lǐng)域，包括風險、政策、戰(zhàn)略、治理、未來工作、人才和技術(shù)應用。我們還積極促進與德勤全球人工智能網(wǎng)絡的交流與合作，推動“賦能時代”的人機協(xié)作。3生成式AI對企業(yè)的影響和意義4生成式AI對企業(yè)的影響和意義|第一節(jié):解密生成式人工智能的魔法技巧5解密生成式人工智能的魔法技巧人們對生成式人工智能寄予的高度期望，取決于硬件、軟件和數(shù)據(jù)提供商生態(tài)系統(tǒng)相互關(guān)聯(lián)的領(lǐng)域中持續(xù)不斷地取得進生成式人工智能背后的技術(shù)棧在某些方基礎(chǔ)設(shè)施層通常被認為是最成熟、穩(wěn)定時，應用層正在快速發(fā)展，其中包括利生成式AI對企業(yè)的影響和意義|第一節(jié):解密生成式人工智能的魔法技巧6應用程序開發(fā)微調(diào)模型針對特定用例優(yōu)化模型基礎(chǔ)模型開源或閉源模型超大規(guī)模計算算力、網(wǎng)絡、存儲和中間件用于訓練和推斷的專用微處理器應用程序開發(fā)微調(diào)模型針對特定用例優(yōu)化模型基礎(chǔ)模型開源或閉源模型超大規(guī)模計算算力、網(wǎng)絡、存儲和中間件用于訓練和推斷的專用微處理器/加速器生成式AI技術(shù)棧33應用生態(tài)系統(tǒng)∧22模型層11Source:Deloitte垂直整合基礎(chǔ)模型預先構(gòu)建面向用戶的B2B或B2C應用的專有模型生成式AI對企業(yè)的影響和意義|第一節(jié):解密生成式人工智能的魔法技巧模型參數(shù)調(diào)整模型參數(shù)模型的結(jié)構(gòu)和設(shè)計，以及用于訓部署到可以通過APIs來訪問模型的生產(chǎn)環(huán)境中。Source:Deloitte模型參數(shù)調(diào)整模型參數(shù)模型的結(jié)構(gòu)和設(shè)計，以及用于訓部署到可以通過APIs來訪問模型的生產(chǎn)環(huán)境中。Source:Deloitte鍵。基礎(chǔ)模型是斯坦福大學基礎(chǔ)模型研究中心創(chuàng)造的術(shù)語，它是一個在廣泛數(shù)據(jù)集上預先訓練的機器學習模型，可以用于解決一系列問題。就像微軟的Win32為開發(fā)人員提供API來訪問底層的硬件和操作系統(tǒng)功能，以及NVIDIA的CUDA允許圖形密集型應用程序（例如游戲引擎）簡化訪問GPU資源一樣，模型層的設(shè)計旨在將雄心勃勃的應用程序開發(fā)人員與優(yōu)化硬件連接起來，從而幫助加速和普及生成式人工智能技術(shù)。這些模型通常可以通過開放或封閉的API提供給開發(fā)人員使用，開發(fā)人員可以通過額外的訓練數(shù)據(jù)對模型進行微調(diào)，以提高其對特定用例的上下文理解、相關(guān)性推理和性能，同時優(yōu)化交付成本。基礎(chǔ)模型通常經(jīng)過以下四個階段的開發(fā)，如下所示。盡管這個框架適用于各種人工智能架構(gòu)，但目前最先進的基礎(chǔ)模型（例如GPT-3、StableDiffusion、Megatron-Turing）都基于一種名為Transformer的神經(jīng)網(wǎng)絡架構(gòu)，該架構(gòu)由GoogleBrain團隊于2017年發(fā)明。Transformer代表了機器學習性能的一個飛躍，并且在分配上下文、跟蹤關(guān)系和預測結(jié)果方面的能力不同于先前的架構(gòu)。目前最成熟的基礎(chǔ)模型大部分在文本領(lǐng)域，由于有大量訓練數(shù)據(jù)推動，這加速了“大語言模型”（LLMs）的發(fā)展，，這種生成式AI基礎(chǔ)模型通過預測序列中的下一個單詞或段落中缺失的單詞來訓練生成文本的能力。此外，生成式人工智能可以多模態(tài)生成內(nèi)容，包括代碼、圖像、視頻、音頻和3D模型。在廣告領(lǐng)域，生成式人工智能可以在幾秒鐘內(nèi)創(chuàng)建原創(chuàng)文案、產(chǎn)品描述和圖像。在醫(yī)療保健領(lǐng)域，它可以生成合成X射線圖像，幫助醫(yī)師進行診斷的確，生成式人工智能可以徹底改變企業(yè)與客戶之間的運作和互動方式，甚至可能重新定義我們對“員工”的認知。在某些消費者和企業(yè)領(lǐng)域，這種轉(zhuǎn)型已經(jīng)在進行中?；A(chǔ)模型的開發(fā)12在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上訓練，以創(chuàng)建一組定義好的參數(shù)。3調(diào)整參數(shù)以提高特定任務的性能。4生成式AI對企業(yè)的影響和意義8生成式AI對企業(yè)的影響和意義|第二節(jié):生成式人工智能在消費者和企業(yè)領(lǐng)域的應用案例第二節(jié)生成式人工智能在消費者和企業(yè)領(lǐng)域的應用案例在2022年，OpenAI的DALL·圖像的能力而引起了全世界的關(guān)注。這個模型可以根據(jù)簡單的文字提示創(chuàng)建圖像，有直格描繪兩只獅子打籃球?！弊阅菚r起，生成式人工智能一直是新聞界的熱門話題，同時也不斷推陳出新，比如ChatGPT等產(chǎn)品的推出和MusicLM等技術(shù)的預演。因此，我們看到了大量的廣泛市場的消費者應用，例如Bing利用OpenAI的ChatGPT實現(xiàn)的互聯(lián)網(wǎng)搜索功能。這些應用象征著消費型應用程序的“寒武紀大爆發(fā)”，幾乎涉及到所有領(lǐng)域，從搜索到治療都有所涉及。指導|提供個性化指導或?qū)W習內(nèi)容創(chuàng)作|生成或增強內(nèi)容，復制創(chuàng)意過程娛樂|建造游戲、虛擬人物和其他娛樂項目這只是市場的初步觀察，隨著工作的深入，類別之間可能會有重疊。而且，隨著未來幾代人工智能的發(fā)展（例如，那些能夠?qū)崿F(xiàn)多模態(tài)交互或完全在單個設(shè)備上運行的人工智能預計會出現(xiàn)新的類別的用例。生成式AI對企業(yè)的影響和意義|第二節(jié):生成式人工智能在消費者和企業(yè)領(lǐng)域的應用案例低復雜度低復雜度高復雜度由于變化的速度太快，使得預測變得極富挑戰(zhàn)性，但截至2023年初，我們預計具有以下特點的消費者用例將擁有持久的影響力：消費者的認知度，越來越多地通過社交媒體提高，可以降低企業(yè)的獲客成本，使其能夠利用覆蓋率，解決產(chǎn)品問題，并通過積極和高貢獻的用戶群體高效地擴大規(guī)模。職業(yè)效用像寫作助手這類能夠為職場創(chuàng)造價值的產(chǎn)品，更容易在可持續(xù)的商業(yè)模式中被適當運用，與之相反的是那些被捆綁在“炒作周期”上的產(chǎn)品，比如社交媒體上的“濾鏡”。能夠整合到平臺中的解決方案可以通過現(xiàn)有的工作流程被發(fā)現(xiàn)，從而促進更多用戶采用并形成更強的“粘性”。Grammarly(語法檢查工具)在PC上早與Bing的合作也實現(xiàn)了這種平臺整合如今可用的一些消費者用例示例創(chuàng)建健康狀況和健康計劃與虛擬伙伴進行交流生成和編輯視頻文件創(chuàng)建原創(chuàng)游戲發(fā)現(xiàn)新產(chǎn)品創(chuàng)建個性化的財務計劃創(chuàng)建室內(nèi)設(shè)計模擬圖與流行文化人物進行聊天進行帶有引證的研究教授新語言策劃服裝和時尚理念渲染3D環(huán)境綜合研究論文修改和編輯設(shè)計文件重新混音或采樣音樂供應商示例指導和為個人寫作提供信息創(chuàng)作藝術(shù)和編輯圖像生成原創(chuàng)的虛構(gòu)短篇小說Synthesis.aiConsensusGrammarlyLingostar.aiLuminarAILensaJasperScenarioSource:Deloitte生成式AI對企業(yè)的影響和意義|第二節(jié):生成式人工智能在消費者和企業(yè)領(lǐng)域的應用案例消費者應用案例也可以預示著企業(yè)這些效率提升甚至可能重新定義工中存在的可能性。然而，與消費者作的預期，使得提示工程（prompt不同，企業(yè)需要先進的功能、經(jīng)過engineering）技能（例如：對人工驗證的投資回報率、定制化、組織智能提出正確問題）成為一種區(qū)別內(nèi)容、安全性和技術(shù)支持。在生成化的技能集。最終，橫向應用案例式人工智能的形成時期，最受歡迎將為更專業(yè)的應用程序打下商業(yè)基的企業(yè)應用案例，將是用于推動內(nèi)礎(chǔ)。企業(yè)必須開始早期部署這些應部或B2B產(chǎn)出的，通用的或適用于跨用案例，以幫助構(gòu)建能力和知識庫，行業(yè)跨職能（“橫向”）的用例。隨著時間的推移，為垂直應用提供然而，與之前出現(xiàn)的技術(shù)一樣，通有價值的案例。常在特定行業(yè)的“垂直”應用案例存在著更可持續(xù)的價值創(chuàng)造機會。得了實際的回報。我們已經(jīng)看到研究團隊總結(jié)第三方），信息、產(chǎn)品經(jīng)理編寫需求文檔、社交媒體營銷人員完善文案以及客戶比如撰寫廣告文案、博客或社交媒體服務團隊創(chuàng)建案例摘要和建議解決標題，可能需要人類花費數(shù)小時或數(shù)天的時間才能完成。相比之下，生成資回報可能取決于企業(yè)擁有專有且式人工智能可以在幾分鐘內(nèi)完成可行可維護的數(shù)據(jù)、安全的模型分區(qū)、的初稿，只需要由人工進行編輯即可。具備才華的產(chǎn)品領(lǐng)導者和機器學習工程師、具備實現(xiàn)MLOps工具化能力的技術(shù)設(shè)施，以及新的商業(yè)和運營模式。這些是企業(yè)應該評估的投資，無論他們認為自己是早期采用者、快速跟隨者還是后來者。生成式AI對企業(yè)的影響和意義|第二節(jié):生成式人工智能在消費者和企業(yè)領(lǐng)域的應用案例成熟的新興的垂直橫向消費與零售生命科學與醫(yī)療銀行與金融服務科技傳媒與電信工業(yè)制造政府與公共服務個性化AR/VR體驗生成....數(shù)字化治療AR/VR內(nèi)容生成....原創(chuàng)游戲創(chuàng)作欺詐模擬和模式檢測..地質(zhì)學評估和石油勘探成熟的新興的垂直橫向消費與零售生命科學與醫(yī)療銀行與金融服務科技傳媒與電信工業(yè)制造政府與公共服務個性化AR/VR體驗生成....數(shù)字化治療AR/VR內(nèi)容生成....原創(chuàng)游戲創(chuàng)作欺詐模擬和模式檢測..地質(zhì)學評估和石油勘探....學術(shù)領(lǐng)域的全天候虛擬助理....個性化對話式零售體驗..自動化產(chǎn)品和硬件設(shè)計...預測性和虛擬患者分診..生成式模擬和安全測試..稅務和合規(guī)審計與情景測試..預告片和簡介生成....基礎(chǔ)設(shè)施映射和規(guī)劃...定制化產(chǎn)品設(shè)計和推薦...劇本/配樂設(shè)計和字幕生成..災難恢復模擬..零售銀行交易支持..個性化和自動化的UI/UX設(shè)計...三維環(huán)境渲染：油井、管道等.用于教育的人體解剖學三維圖像..產(chǎn)品細節(jié)和攝影生成..健康和福祉計劃的創(chuàng)建...時尚服裝搭配策劃...個人藝術(shù)創(chuàng)作和編輯.通過分子模擬進行藥物研發(fā).生成財務報告分析和洞察力.軟件銷售、客戶體驗和留存支持..原創(chuàng)虛擬短篇小說生成.智能工廠生成..附有引文和解釋的研究.個性化對話式零售體驗.自助式人力資源和信息技術(shù)功能..端到端自動化客戶服務.客戶反饋情感分類..自動化代碼調(diào)試和問題解決..虛擬助手對話生成.跨平臺個性化定....企業(yè)搜索和知識管理..3D環(huán)境渲染：元宇宙.營銷/銷售內(nèi)容生成..無障礙支持（文字轉(zhuǎn)語音和語音轉(zhuǎn)文字）..自主代碼生成和補全..個性化虛擬財務產(chǎn)品測試個性化新聞自動化技術(shù)設(shè)欺詐、浪費和濫顧問和反饋生和內(nèi)容生成備培訓用預防報告..成..........生成式人工智能的模態(tài).文字.圖片.語音.視頻Source:Deloitte.三維模型.代碼.其他生成式AI對企業(yè)的影響和意義|第二節(jié):生成式人工智能在消費者和企業(yè)領(lǐng)域的應用案例相比之下，垂直應用案例針對需要領(lǐng)域知識、上下文和專業(yè)技能的特定行業(yè)工作流程。進行微調(diào)，甚至需要新的專用模型。例如，生成式人工智能可以根據(jù)風險回報描述創(chuàng)建定制的證券組合，或者根據(jù)患然而，提供高性能的垂直應用案例需要軟件領(lǐng)域中，生成式人工智能可以根據(jù)對高效編碼、編程語言和技術(shù)術(shù)語有隱（速度、相關(guān)性、信息來源的廣泛性）不會完全驅(qū)動供應商選擇。根據(jù)早期的易用性|通過開箱即用的連接和低代碼/無代碼工具與現(xiàn)有系統(tǒng)和工作流程集成，從而降低企業(yè)的IT資源成本并方便前端用戶使用。安全和隱私|符合數(shù)據(jù)安全標準（例如SOC2、HIPAA、GDPR），并對機密數(shù)據(jù)實現(xiàn)角色/身份級別的訪問控制以確保合規(guī)性。健壯的生態(tài)系統(tǒng)|提供廣泛的開發(fā)和服務伙伴，以擴展、定制和共同開發(fā)專業(yè)數(shù)據(jù)集、使用案例和應用程序。應是如何產(chǎn)生的，并有能力對不準確結(jié)果進行根本原因分析。靈活性和定制化|能夠創(chuàng)建參數(shù)、使用專有數(shù)據(jù)進行訓練和定制嵌入，同時保護數(shù)據(jù)和調(diào)整的隱私和所有權(quán)。生成式AI對企業(yè)的影響和意義|第二節(jié):生成式人工智能在消費者和企業(yè)領(lǐng)域的應用案例雖然新的使用案例正在不斷涌現(xiàn)，但我們相信市場將以以下六種方式展開：雖然橫向使用案例可能會首先提供價值，但垂直特定的使用案例可能會因?qū)Ｓ袛?shù)據(jù)的依賴而獲雖然橫向使用案例可能會首先提供價值，但垂直特定的使用案例可能會因?qū)Ｓ袛?shù)據(jù)的依賴而獲工作者工具箱中的常見工具，就像分析師使用Workspace、編碼人員使用GitHub或者市場營銷人員使用CreativeCloud一樣。6隨著不同市場的監(jiān)管行動變化，監(jiān)管的速度、范圍、監(jiān)督和報告要求可能會有所不同，例如美國的《監(jiān)管的速度、范圍、監(jiān)督和報告要求可能會有所不同，例如美國的《AI權(quán)利法案》，歐盟的《AI法案》和中國的《網(wǎng)絡安全管理條例》。因此，供應商和企業(yè)需透明度、公平性、安全性和魯棒性，這將是建立值得信賴的AI所有行業(yè)都可以從生成式零售、酒店業(yè)）或那些產(chǎn)品于判斷的行業(yè)（例如法律、醫(yī)學）可能會更加謹慎地采用，但仍然可以通過加速綜合先驗知識來獲益。（TrustworthyAITM）的關(guān)鍵因隨著利率下降的趨勢轉(zhuǎn)變，成本將會上升，隨著利率下降的趨勢轉(zhuǎn)變，成本將會上升，這將促使企業(yè)投資于具有明確投資回報率的用例。因此，那些直接影響成本（例如聊天機器人）、生產(chǎn)力（例如搜索）或收入（例如市場營銷文案）的用例可能比那些生成式AI對企業(yè)的影響和意義|第二節(jié):生成式人工智能在消費者和企業(yè)領(lǐng)域的應用案例雖然生成式人工智能具有許多潛力，但在大規(guī)模部署之前必須克服諸多挑戰(zhàn)。我們會詳細討論這些挑戰(zhàn)，但也需要考慮商業(yè)可行性的問題。換句話說，盡管生成式人工智能有許多有趣的可能性和用例，但仍需確定供應商將如何建立可持續(xù)的生成式AI對企業(yè)的影響和意義生成式AI對企業(yè)的影響和意義|第三節(jié):生成式人工智能中的商機和競爭層面的競爭動態(tài)將受到規(guī)模、數(shù)據(jù)獲取、品牌和固定客戶群等因素的影響。然而，我們發(fā)現(xiàn)有兩種主要的競爭者類型：一種是只在某一層面（如基礎(chǔ)純粹提供者，另一種則是在多個層面提供服務的綜合型提供者。就定價而言，針對消費者的定價通常比較簡單明了（比如按用戶數(shù)、按月收費而針對企業(yè)的定價則較為復雜（比如按呼叫次數(shù)、按小時計費、按收入份競爭者類型，但是在企業(yè)規(guī)模擴大、超越早期采用者或邊緣應用場景時，定價的簡單性、可預測性和價值會變得非常重要。生成式AI對企業(yè)的影響和意義|第三節(jié):生成式人工智能中的商機和競爭但在基礎(chǔ)設(shè)施中還有另一個快速發(fā)展的關(guān)鍵們的Ampere和Hopper系列GPU分別為訓練和推理工作負載專門設(shè)計，再加上他們的Selene超級計算集群，可CDNA2架構(gòu)也是專門為機器學習應用的超級計算而設(shè)計的，這推動了高性能計算市場的競爭?；A(chǔ)設(shè)施層模式計價方式超大規(guī)模的和特定目的的計算、存儲和網(wǎng)絡技術(shù)是是否生成式人工智能服務提供商提供專業(yè)化服務，加速部試、模型隔離）是是否GPU和CPU是否否生成式AI對企業(yè)的影響和意義|第三節(jié):生成式人工智能中的商機和競爭在這個領(lǐng)域，需要投入大量資源，模型另一種不太被考慮的盈利路徑可能是開發(fā)構(gòu)建者必須不斷審查體系結(jié)構(gòu)（例如參數(shù)、嵌入）以維持性能。他們必須吸引和許可模型架構(gòu)或開發(fā)平臺。和留住人工智能人才（如架構(gòu)師、工程施和學習機制，以確保模型的穩(wěn)健性和可靠性。最后，由于生成式人工智能工費用建立了龐大穩(wěn)定的商業(yè)模式。作負載需要大量計算，并需要專用芯片費用或?qū)⑵湔系接a(chǎn)品中（例如模型層模式計價方式基于大量數(shù)據(jù)語料庫構(gòu)建的托管和管理模型是是否社區(qū)維護的基礎(chǔ)模型否是否優(yōu)化模型或模型中心實現(xiàn)微調(diào)模型提供商基于用例的特定版本的基礎(chǔ)模型是否否模型中心模型的市場、社區(qū)或托是是否模型服務提供商權(quán)重和嵌入否19生成式AI對企業(yè)的影響和意義|第三節(jié):生成式人工智能中的商機和競爭20最后，應用程序?qū)邮悄Ｐ秃妥罱K用戶之間現(xiàn)今的應用程序通常通過訂閱和經(jīng)常性但可能會對適用于生成式人工智能的模模式計價方式用于構(gòu)建和分發(fā)應用程是是否獨立應用程序用于修改工作流程是否是擴展和功能，用于補充任務和工作流程Grammarly是生成式AI對企業(yè)的影響和意義|第三節(jié):生成式人工智能中的商機和競爭21通過加快生產(chǎn)結(jié)果來提高生產(chǎn)力。這些并不會消除人的干預，而是提供高質(zhì)量提供商業(yè)和技術(shù)工作流程，并在某些情況下替代人類。由于具有立即的成本節(jié)創(chuàng)建模擬環(huán)境，可以在將工作流程、實驗和體驗推向生產(chǎn)之前進行模擬，從而生成式AI對企業(yè)的影響和意義|第三節(jié):生成式人工智能中的商機和競爭22模型模型企業(yè)微市場抽樣代碼補全創(chuàng)造社交媒體營銷游戲環(huán)境設(shè)計支持聊天機器人產(chǎn)品構(gòu)思和PRD化學相互作用基本代碼生成和災害響應管理Source:Deloitte這可能對模型和基礎(chǔ)設(shè)施層產(chǎn)生影響。低層次的供應商可以通過創(chuàng)建定制基礎(chǔ)設(shè)施、模型和服務來推動微市場創(chuàng)新，從而保持其相關(guān)性。生成式AI對企業(yè)的影響和意義|第三節(jié):生成式人工智能中的商機和競爭23集成玩家，與通過第一和第三方渠道獲利的直接供應商不同，是垂直一體化或多層次的玩家。這些玩家通過捆綁定價、專有數(shù)據(jù)、特定目的的云服務或跨領(lǐng)域?qū)I(yè)領(lǐng)先知識以獲得競爭優(yōu)勢。我們看到集成玩家進入的兩種方式。首先，像Anthropic和Midjourney這樣的公司發(fā)布了針對特定用例的應用程序。在技術(shù)層面，像NVIDIA這樣的公司發(fā)布了專門的模型，包括BioNeMo，這是一種藥物流水線開發(fā)加速器，經(jīng)過優(yōu)化以在集成玩家模式計價方式模型和應用構(gòu)建的應用程序是否是模型和基礎(chǔ)模型即服務是是否專為機器學習工作負載構(gòu)建的水平和垂直云是是否型基于第一方模型和云計算構(gòu)建的應用程序否是生成式AI對企業(yè)的影響和意義|第三節(jié):生成式人工智能中的商機和競爭24?隨著架構(gòu)方面的創(chuàng)新帶來的收益遞減，可能將取決于訓練數(shù)據(jù)量和質(zhì)量、人機協(xié)作訓練以及防護措施情于能否獲得專有數(shù)據(jù)集和稀缺人才。?超大規(guī)模云服務提供商將面臨來自Coreweave等新一代云服務提供商硬件和更低價格來針對可互換的AI工作負載。因此，現(xiàn)有企業(yè)需要進雖然生成式人工智能可能會引領(lǐng)生產(chǎn)力的新時代，但其中的一些因素可能與以往的技術(shù)革命浪潮相似，可以此為基礎(chǔ)，為市場發(fā)展提供藍圖。生成式AI對企業(yè)的影響和意義|第三節(jié):生成式人工智能中的商機和競爭25生成式AI對企業(yè)的影響和意義26生成式AI對企業(yè)的影響和意義|第四節(jié):生成式人工智能的采用和商業(yè)化27生成式人工智能可能會轉(zhuǎn)變商業(yè)模式、流程和價值動態(tài)，改變個人工作、學習和互動的方式。與其他顛覆性技術(shù)一樣，這種變革可能會在一開始緩慢發(fā)展，然后迅速加速。知道如何編寫代碼。然而，軟件對于許多企業(yè)和商業(yè)模式來說至關(guān)重要。如果正確地利用生成式人工智能，它可以使將提示轉(zhuǎn)換為代碼、審計代碼以查找和解決錯誤、建議代碼優(yōu)化以及主動提供針對測試和運行用例進行優(yōu)化的環(huán)境，類似地，生成式人工智能可以優(yōu)化端到端的客戶采集漏斗。如果你是銷售和市場營銷人員，可以考慮需求生成，其中語言模型可以撰寫跨渠道的營銷文案并成生成。在漏斗的后面部分，生成式人工智能可以收集客戶信息，創(chuàng)建首次拜并記錄和跟蹤結(jié)果和行動。最后，生成式人工智能可以主動建議定價和折扣，撰寫合同，更新客戶和CRM記錄。這將使營銷人員和銷售人員專注我們已經(jīng)討論了企業(yè)在各個行業(yè)中如何市場研究到提高客戶支持互動的各種方例如為財富管理人員提供定制化的財務規(guī)劃、醫(yī)療保健領(lǐng)域的醫(yī)學診斷、媒體和娛樂領(lǐng)域的生成新世界和體驗，以及企業(yè)可以實現(xiàn)的好處可能是相當大的；我們已經(jīng)提供了一些早期的想法，其中生成式AI對企業(yè)的影響和意義|第四節(jié):生成式人工智能的采用和商業(yè)化28財務經(jīng)驗運營財務經(jīng)驗運營創(chuàng)作●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●Source:Deloitte29生成式AI29生成式AI對企業(yè)的影響和意義|第四節(jié):生成式人工智能的采用和商業(yè)化生成式AI對企業(yè)的影響和意義|第四節(jié):采用和商業(yè)化生成式人工智能29生成式AI對企業(yè)的影響和意義|第四節(jié):生成式人工智能的采用和商業(yè)化3044考慮到這一點，對于那些對生成式人工智能有商業(yè)興趣的企業(yè)，我們認為有五個“無悔”的行動采用平臺化的方法來實現(xiàn)獲利變現(xiàn)，其中包括提在應用程序和擴展的優(yōu)化調(diào)試中，開發(fā)人員扮演著至關(guān)重要的角色，因此需要構(gòu)建既能為客戶提供服務，又能為開發(fā)人員提供服務的解決方案。識別并優(yōu)先考慮一系列用例，從水平用例開始，特制定垂直化解決方案的路線圖非常重要，因為這制定清晰的技術(shù)戰(zhàn)略，包括數(shù)據(jù)工程和數(shù)據(jù)管道、些解決方案將幫助企業(yè)從虧損領(lǐng)頭的模式轉(zhuǎn)變?yōu)镸LOps工具和具備開發(fā)和應用人工智能技術(shù)所需的盈利模式。技能和知識的（AI-ready）人才。確定競爭優(yōu)勢的來源，特別是專有數(shù)據(jù)，并開始為即將到來的生成式AI使用案例策劃這些數(shù)據(jù)。積極參與您的顧問和合作伙伴生態(tài)系統(tǒng)，以創(chuàng)造先行者優(yōu)勢，獲得有利價格并嘗試新解決方案。積極參與您的顧問和合作伙伴生態(tài)系統(tǒng)，以創(chuàng)造先行者優(yōu)勢，獲得有利價格并嘗試新解決方案。并購，包括收購人才和基于知識產(chǎn)權(quán)的投資。生成式AI對企業(yè)的影響和意義|第四節(jié):生成式人工智能的采用和商業(yè)化31生成式人工智能確實存在一定風險，如果在擴展規(guī)模時沒有考慮和緩解這些風險，可能會減緩轉(zhuǎn)首先，模型應該持續(xù)進行訓練以提高性能，這會引起有關(guān)敏感數(shù)據(jù)、隱私和安訓練數(shù)據(jù)的質(zhì)量息息相關(guān)。因此，任何常會在輸出中出現(xiàn)。其他挑戰(zhàn)包括確定結(jié)果的知識產(chǎn)權(quán)所有權(quán)、高計算成本和強化學習中昂貴的人工干預成本。參與生成式人工智能的開發(fā)、消費、討論和造、網(wǎng)絡釣魚和提示注入，以及不確定因素，如不標注數(shù)據(jù)來源，都可能暴露攻擊面，破壞客戶的信任。應該保持數(shù)據(jù)、嵌入和調(diào)優(yōu)的機密性，監(jiān)控，生成式人工智能很容易模仿偏見一系列專有的、通常是私有的數(shù)據(jù)上進行訓練，需要符合監(jiān)管要求，進行節(jié)點式人工智能的最高投資回報率用例是輔助工作流程和提高生產(chǎn)力；然而，隨著模型的不斷進步，如果沒有適當?shù)募寄苌墒紸I對企業(yè)的影響和意義|第四節(jié):生成式人工智能的采用和商業(yè)化32最終，生成式人工智能有可能創(chuàng)造出人類與科技手機和互聯(lián)網(wǎng)之前創(chuàng)造的關(guān)系還要深刻。如果您愿意成為“真正的信仰者”，我們將為您提供四個從短期（未來1-2年）到更長遠時期的預測：1將改變未來的工AI代理將成泛采用將成為新常態(tài)，并加With?)的到來。那些未能采用的人可能會在工作中被2在追逐數(shù)據(jù)的同因此，采用生成式人工智能的關(guān)鍵在于能否符合人們的3超個性化將成為企業(yè)將利用分析大量客戶數(shù)據(jù)的能力來創(chuàng)建動態(tài)、實時4大語言模型成為“通用型”雖然它們是以文本為基礎(chǔ)的。雖然我們距離多模態(tài)、無處不在、跨領(lǐng)域的AI還有很遠的路要走，但種子已經(jīng)種下。我們現(xiàn)在是否已經(jīng)進入了人工通用智能(AGI)的最初階段呢？生成式AI對企業(yè)的影響和意義生成式AI對企業(yè)的影響和意義|第四節(jié):生成式人工智能的采用和商業(yè)化33生成式AI對企業(yè)的影響和意義|第四節(jié):采用和商業(yè)化生成式人工智能除此之外，很難想象生成式人工智能將帶領(lǐng)我們走向何方，包括對未來工作、信任和人機交征服更大的領(lǐng)域，同樣，生成式人工智能將驅(qū)動前所未有的人類潛力時代。個人最終可能不再被困于乏味、重復性的工作，這可能讓人類以一種新穎而