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2023 年，AIGC 所代表的通用人工智能技术引发全球激荡。AIGC 经历三波进步浪潮：先是以 GPT 为代表的大模型涌现，奠定生成式人工智能发展基础；接着是应用层快速创新，推动智能化从 Chat 向 Work 转化；最后是深度业务场景应用，服务实体经济。
预训练大模型为 AI 突破提供通用解决方案，有望与业务场景深度集成，推动产业变革。以大模型为基础的通用人工智能将影响商业、工作、生活各方面。
文末679份AIGC行业研究报告最新趋势已分享在交流群，阅读原文进群和500+行业人士共同交流和成长。
在技术上带来认知智能跨越式发展，在应用上提供精准高效服务，在商业化上带来软件入口级颠覆并促进生态发展。IDC 认为大模型是人工智能产业发展重要抓手，未来将进入应用跑马圈地阶段，带动新产业和服务应用范式，迎来人工智能新业态。
AI Agent是大模型落地主流形式，被视为智能体。企业视其为AIGC发展方向，有巨大潜力。大模型从娱乐化变实用，PaaS提升其稳定性，企业看重其价值收益。
AI Agent是大模型落地业务场景的主流形式，被视作融合多能力的智能体，具主动性，是理想智能助手。IDC调研表明，企业皆认为其是AIGC发展确定方向，众多企业已试点或计划应用。它能满足企业智能化需求，释放组织生产力，在日常运营中有巨大潜力，提供丰富体验。在AIGC加持下，创新源自超级个体和小型组织，人与AI高效协作。它还变革生产力组织形式，对抗组织熵增。 大模型从“赶时髦”走向“真有用”。
ChatGPT和AIGC在2023年引爆AI圈，起初被娱乐化，后随大模型迭代成熟，企业期望其解决现实业务问题。当前企业选择AIGC项目供应商时看重短期价值收益，AIGC正工具化，提升企业效率，重塑行业竞争格局。掌握优秀工具的员工将事半功倍，企业希望通过AIGC改善客户体验等。到2026年，GenAI将承担42%传统营销琐事。
借助PaaS手段提升大模型落地应用准确性和稳定性。AIGC生成式技术存在不确定性，是企业部署的掣肘因素。企业高层担心运营成本、隐私风险等。大模型安全可解释及产品工具易用性很重要。PaaS层可通过接口调用大模型能力、标准化封装大模型能力、保障生态开发质量，以达成行业AI应用准确性、安全性目标。
此图表呈现了企业在 AI Agent 应用、AIGC 项目选择以及商业利益考量等方面的情况，为理解企业在人工智能领域的决策和行动提供了丰富的信息。
AI Agent 应用情况分析
- 应用程度多样化：从数据中可以看出，企业对 AI Agent 的应用处于不同阶段。有 1% 的企业实现了 AI Agent 常态化，参与到招聘、销售、人事等各项业务流程中；15% 的企业已将 AI Agent 成熟运用于某一具体业务流程；50% 的企业正在进行试点或制定应用计划。这表明企业对 AI Agent 的接受度逐渐提高，但应用程度仍存在差异。
- 未来发展潜力大：随着更多企业进行试点和计划应用，AI Agent 在企业中的应用有望进一步扩大，成为大模型落地的主流形式，为企业带来更多的价值和变革。
AIGC 项目选择因素分析
- 价值实现速度：“更快地为企业带来价值” 以 47.0% 的占比成为企业选择 AIGC 项目的重要考虑因素之一。这反映了企业在数字化转型的压力下，迫切需要能够快速产生效益的技术解决方案。
- 结果准确性：42.0% 的企业关注生成内容和结果的准确性。在商业决策中，准确的信息至关重要，因此 AIGC 供应商需要不断提高技术水平，确保生成内容的质量。
- 经验积累：所在领域的经验积累占比 40.0%，说明企业倾向于选择具有行业经验的供应商，以确保 AIGC 项目能够更好地适应企业的特定需求。
- 商业价值衡量：38.0% 的企业希望 AIGC 项目能够带来可衡量的商业价值。这要求供应商与企业共同制定明确的目标和指标，以便评估项目的成效。
- 数据使用关注：25.0% 的企业关心供应商如何使用他们的数据。数据安全和隐私是企业的重要关注点，供应商需要明确数据使用方式和保护措施。
- 合作便利性：更易合作（如合同、付款协议等）占比 8.0%，虽然相对较低，但也不能忽视。供应商应提供便捷的合作方式，降低企业的合作成本。
商业利益考量分析
- 客户体验优先：改善客户体验 / 服务以 63.0% 的高占比成为企业最希望通过 AIGC 应用实现的商业利益之首。这表明企业认识到客户满意度对于业务成功的重要性，希望通过 AIGC 提升客户服务水平。
- 生产力提升：提高开发人员生产力（53.0%）和员工生产力（16.0%）也在企业的考虑范围内。AIGC 可以自动化一些重复性工作，释放人力资源，提高工作效率。
- 竞争优势获取：实现差异化竞争优势（49.0%）和创新商业模式（45.0%）表明企业希望通过 AIGC 获得独特的市场地位和竞争优势。
- 收入增长追求：提高创收能力和订单速度（43.0%）反映了企业对业务增长的渴望，AIGC 可以通过优化销售流程、精准营销等方式实现这一目标。
- 绩效决策改进：31.0% 的企业希望通过 AIGC 改进绩效决策，这需要 AIGC 提供准确的数据分析和预测，为企业决策提供支持。
综合建议
- 技术提升：AIGC 供应商应不断提高生成内容的准确性和速度，以满足企业对价值实现和结果质量的要求。同时，加强数据安全管理，确保企业数据的隐私和安全。
- 行业专注：深入了解不同行业的需求和特点，积累行业经验，为企业提供个性化的解决方案。
- 价值量化：与企业共同制定可衡量的商业价值指标，明确项目目标和预期成果，以便更好地评估 AIGC 项目的成效。
- 合作优化：提供便捷的合作方式，简化合同和付款协议等流程，增强企业的合作意愿。同时，加强与企业的沟通和协作，共同推动项目的顺利实施。
- 客户导向：以客户体验为核心，通过 AIGC 提升客户服务水平，满足客户需求。同时，关注企业内部生产力的提升，为企业创造更多的价值。
AIGC具备广泛的行业变革潜力，正在不断改变人们的生活和工作方式。
AIGC对行业的影响主要分为以下几个方面：线上游戏、影视传媒、内容资讯、电子商务、办公软件、训练数据、社交软件和在线教育。
我国AIGC公司已经在各个行业展开了布局，其中影视传媒和内容资讯领域的变革程度最为显著。
在影视传媒领域，AIGC技术正在被广泛应用，包括但不限于电影制作、长视频剪辑、广告自动植入等方面。通过AIGC技术，可以快速、准确地完成视频剪辑和后期制作，大大提高了制作效率和质量。同时，AIGC技术也可以用于虚拟人物制作和网络直播等领域，为影视传媒行业带来更多的创新和机会。
在内容资讯领域，AIGC技术主要应用于新闻写作和内容创作等方面。通过自然语言生成和机器学习等技术，AIGC可以快速地生成高质量的新闻报道和文章，为媒体机构和内容创作者提供了更多的创作工具和手段。同时，AIGC技术也可以用于个性化推荐和智能客服等领域，为用户提供更加精准和个性化的服务体验。
除了影视传媒和内容资讯领域，AIGC公司在其他行业也有所布局。例如，在电子商务领域，AIGC技术可以用于数字人直播带货和个性化营销等方面；在办公软件领域，AIGC技术可以用于辅助用户提高效率和准确性；在训练数据领域，AIGC技术可以用于解决AI模型训练的数据短缺问题，提高模型准确性和性能；在社交软件领域，AIGC技术可以用于满足用户的线上社交需求；在线教育领域，AIGC技术可以为学生提供个性化的学习体验。
总体来说，我国AIGC公司在各个行业都有所布局，为行业带来了更多的创新和机会。在未来，随着技术的不断发展和进步，相信AIGC将会在更多领域得到应用和发展。
海外生成式人工智能技术与应用获投企业业务领域分布
放眼全球，我们可以看到海外生成式人工智能技术与应用获投企业在不同的业务领域中崭露头角。这些企业凭借着先进的技术和创新的思维，在图像识别、自然语言处理、智能推荐等领域取得了显著的成就。他们的成功经验为国内企业提供了宝贵的借鉴，也进一步证明了 AIGC 的巨大潜力和广阔前景。
视频生成占比最高，为17.2%；其次是文本生成和音频生成，占比分别为16.7%和14.9%；同时，代码开发、图像生成分别占比13.2%和13.8%；Chatbots占比12.6%；游戏服务和数据服务占比相对较低，分别为2.9%和4.0%。这些数据表明，视频、文本和音频生成是主要业务方向，而代码开发和图像生成也是重要的应用领域。
可以观察到海外生成式人工智能技术与应用获投企业在不同业务领域的分布情况。视频生成、代码开发、文本生成、图像生成和音频生成这五个领域占据了投资的主要比例，分别为17.2%、13.2%、16.7%、13.8%和14.9%。这表明在这些领域中，生成式人工智能技术得到了更多的关注和投资。
这个数据反映了生成式人工智能技术在多个领域的应用潜力。视频生成、图像生成和音频生成等领域的应用可以帮助人们更高效地创建和编辑多媒体内容，提升创作效率。代码开发和文本生成等领域的应用则可以辅助开发人员和作者进行自动化的代码生成和内容创作，提高工作效率和质量。
此外，Chatbots和游戏服务等领域也获得了一定的投资比例，这显示了生成式人工智能技术在人机交互和娱乐领域的应用前景。Chatbots可以提供智能对话和客服服务，游戏服务则可以通过生成式人工智能技术提供更加丰富和个性化的游戏体验。
数据服务和其他领域的投资比例相对较低，但也不可忽视。数据服务在生成式人工智能技术应用中扮演着重要的角色，可以提供训练数据和数据分析等支持，为其他领域的应用提供基础。
市场热切期盼 AIGC，积极拥抱转型中的试错，坚定追求数智化变革，期望 AIGC 能够化解转型中的难题，并持续推动技术的革新与发展。
在国内，市场对 AIGC 同样充满了热切期盼。众多企业积极拥抱转型，勇敢地尝试 AIGC 技术在不同场景中的应用。
市场对AIGC应用的期待，体现在一种积极尝试的态度上：宁愿在探索中尝试与修正，也不愿错失引领未来的机遇。在企业数字化转型的征途中，这一过程被细分为三大关键阶段：信息化、数字化，直至数智化。这一演进的核心驱动力，正是市场对于“智能”技术的深切渴望。期望AIGC能够打破传统界限，解决企业在数智化转型中遭遇的种种困境，为技术的创新与探索提供更为广阔的舞台。
图表反映了两个关键方面：一是不同行业对AIGC（人工智能和数据科学）在行业应用的实施意愿，二是企业AIGC预算来源的分布情况。
1. 实施意愿百分比：
图表首先展示了各个行业对AIGC在行业内应用的实施意愿百分比。可以看到各个来源对AIGC的积极态度。这种高比例的实施意愿反映了市场对AIGC技术的热切期待，以及希望通过AIGC解决转型难题、推动技术创新的愿望。
创新预算分配：在饼图中，“创新预算”部分占据了最大的比例，高达24%。这表明对于AIGC的投资和应用，企业或者相关机构在预算上给予了足够的重视和支持。产品开发：在饼图中，“产品开发”部分占比8%。这表示AIGC在产品开发阶段也得到了一定的关注和投入，这有助于将人工智能技术更好地融入到产品的设计和开发中。从其他AI：另外，有13%的预算来自“从其他AI”。这可能意味着在AIGC的投资和应用中，有一部分资源是从其他AI项目中转移过来的，体现了对AIGC技术的高度重视和资源的有效利用。资金重新分配：值得注意的是，为了更有效地利用资源，企业或者机构进行了资金的重新分配和调整。全新预算：这显示了对于大语言模型技术在AIGC中应用的特别关注，以及对该领域的技术创新和研发的支持。
2. 预算来源分布：
- 高层管理者：高层管理者对于AIGC的预算支持也相当显著，这显示出企业高层对于AIGC技术的重视，并愿意为此投入资源。
- 投资者方：投资者对于AIGC的关注和投资也占据了不小的比例，证明了资本市场对于AIGC技术前景的看好。
- 员工：员工的预算支持虽然比例相对较低，但也反映出员工对于新技术的接受度和期待。
- 媒体、非政府机构/宣传团体：虽然这部分的预算支持较小，但也表明了AIGC技术在更广泛的社会层面上的关注和认可。
- 业务合作伙伴：业务合作伙伴对AIGC的预算支持，体现了合作伙伴对于新技术合作价值的认可。
本专题内的参考报告（PDF）目录
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