AIGC 将如何落地？IDC、釘釘聯合發布 2024 AIGC 應用層十大(dà)趨勢

分(fēn)布時間：2024-01-10 發布人：admin

1 月 3 日，釘釘聯合國際知(zhī)名咨詢機構 IDC 發布首份《2024 AIGC 應用層十大(dà)趨勢白(bái)皮書(shū)》（下(xià)稱《白(bái)皮書(shū)》）。随着 AIGC 技術的發展，智能化應用将呈現爆發式增長，IDC 預測，到 2024 年全球将湧現出超過 5 億個新應用，這相當于過去(qù) 40 年間出現的應用數總和。

大(dà)模型價值實現路線圖

根據《白(bái)皮書(shū)》，2024 年 AIGC 應用的十大(dà)趨勢關鍵詞涵蓋應用層創新、AI Agent、專屬模型、超級入口、多模态、AI 原生(shēng)應用、AI 工(gōng)具化、AI 普惠化。

《白(bái)皮書(shū)》認爲，應用創新是 AIGC 技術落地、鏈接用戶價值的關鍵路徑。AIGC 應用将率先在 B 端辦公和生(shēng)産力場景中(zhōng)落地，其中(zhōng)知(zhī)識管理是現在最受企業青睐的應用場景，這将爲 B 端企業客戶提供更多的生(shēng)産優化路徑選擇，實現直觀的降本增效成果。

IDC 預測，到 2024 年，數字經濟的發展将在全球範圍内孕育出超過 5 億個新應用，相當于過去(qù) 40 年間出現的應用數量的總和。

IDC 的調研顯示，企業當前最希望通過 AIGC 來實現的商(shāng)業利益包括：改善客戶體(tǐ)驗 / 服務、提高開(kāi)發人員(yuán)生(shēng)産力、實現差異化競争優勢以及創新商(shāng)業模式等。IDC 預測，到 2026 年，GenAI 将承擔 42% 的傳統營銷瑣事，如搜索引擎優化、内容和網站優化、客戶數據分(fēn)析與細分(fēn)、潛在客戶評分(fēn)和超個性化。

而想要達成行業 AI 應用的準确性、安全性目标，一(yī)方面要确保基礎大(dà)模型的成熟穩定，另一(yī)方面也可以通過 PaaS 層對大(dà)模型的應用過程進行約束與管控。

大(dà)模型的未來發展将趨向于通用化與專用化并行。通用預訓練大(dà)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化任務。企業對于大(dà)模型的要求不僅僅是實現“通識”，更需要其成爲特定領域的“最強大(dà)腦”。因此，企業客戶會産生(shēng)越來越多的專屬、自建模型需求，特别是一(yī)些中(zhōng)大(dà)型企業，通過對大(dà)模型的領域化适配，有望獲得更加理想的綜合收益。

IDC 的調研顯示：目前有 60% 的企業使用大(dà)模型的公開(kāi)版本，但這一(yī)比例在兩年後會迅速降至 17%，更多企業會将 AI 應用建立在私有、專屬模型基礎上；同時，高達 88% 的企業選擇通過内部團隊開(kāi)發相關應用。由此可見，行業專屬大(dà)模型已經成爲企業未來的熱點目标，企業也要持續建設自己的人才隊伍，修煉 AIGC 應用的“内功”。

多模态大(dà)模型與語言大(dà)模型、視覺大(dà)模型均爲當前大(dà)模型訓練和開(kāi)發的重要方向。從賦能應用的視角出發，多模态大(dà)模型能更充分(fēn)地利用海量、異構的數據資(zī)源，提升應用的效率和能力上限。

多模态大(dà)模型可以幫助用戶構建出一(yī)個更加豐富、友好的界面，使應用與人的交互過程 無限趨近于人類自身的習慣。此外(wài)，多模态大(dà)模型如果與 VR/AR、元宇宙等技術體(tǐ)系進一(yī)步融合， 還可以打造更深層、更多維、更豐滿的全新體(tǐ)驗。

目前，多模态信息識别與理解技術、 群體(tǐ)智能技術等，已經成爲研究開(kāi)發的關鍵領域，有望加速人工(gōng)智能從感知(zhī)到認知(zhī)的轉化。

IDC 的調研表明：所有企業都認爲 AI Agent 是 AIGC 發展的确定性方向；同時，50% 的企業已經在某項 工(gōng)作中(zhōng)進行了 AI Agent 的試點，另有 34% 的企業正在制定 AI Agent 的應用計劃。

AI Agent 讓 AIGC 技術擁有感知(zhī)、記憶、規劃和行動能力，可以跨應用程序做複雜(zá)任務的執行，使得“人機協同”成爲新常态。未來，AI Agent 将變革生(shēng)産力的組織形式，越來越多的創新将會源自于超級個體(tǐ)和小(xiǎo)型組織。一(yī)個人加上 AI 工(gōng)具，就可以成爲一(yī)家公司，個人與企業正在步入 AI 助理時代。

未來，企業工(gōng)作任務将在 AIGC 的助推作用下(xià)變得日益原子化和碎片化，複雜(zá)的流程将被無限拆解， 再進行靈活的編排和組合，每個環節的效能和潛力都将被 AI 持續挖掘。而從供給端看，“人 +AI 數字 員(yuán)工(gōng)”的高效協同模式将爲大(dà)型企業對抗組織熵增提供理想的解法。

新一(yī)代應用将會被對話(huà)式交互模式（LUI）重新塑造。所有的 SaaS 公司都将全面擁抱 AI，軟件公司最終會變成智能系統運行商(shāng)，軟件操作方式被大(dà)幅簡化，應用之間的集成度更高，多應用之間也更加融合。

AIGC 重塑應用形态的過程将重點體(tǐ)現在兩個方面：一(yī)是對既有軟件進行智能化改造與升級，以 API 的形式增加重要環節的可交互性和認知(zhī)能力；二是對軟件的應用架構和模式進行全新重構。“No APP”理念将重塑移動互聯網時代形成的入口和用戶格局。應用功能會被碎片化地融入到一(yī)些超級應用中(zhōng)，用戶通過對話(huà)就能在一(yī)個應用裏直接調取、使用各種工(gōng)具。

IDC 的調研顯示，97% 的企業認可超級入口将成爲未來的主流應用形态（調研對象：100 家制造、醫療、互聯網、金融、零售行業年收入超過 5 億的大(dà)型企業）。未來，軟件公司将變成智能系統運行商(shāng)，應用之間廣泛的調動與協同，将塑造全新的生(shēng)态格局，釘釘這類軟件有望成爲智能時代的超級 APP。

AI 與業務的融合進程在未來幾年将達到前所未有的高度。AIGC 給業務流程帶來的智能革新，一(yī)方面打開(kāi)了新的需求空間，産生(shēng)了規模化的流程重組效應；另一(yī)方面，也可能讓傳統行業多年來一(yī)成不 變的業務規則轉變爲持續叠代的态勢。

AIGC 持續提升自動化執行、優化協作以及智能決策等能力，以更原子化的方式深入到碎片化的設計、開(kāi)發、制造、營銷、财務等環節中(zhōng)，幫助企業實現 AI 與業務流程的無縫融合。在 AIGC 最擅長的内容生(shēng)成、數據處理、實時分(fēn)析、客戶服務等領域，支持客戶快速完成重複性和時間密集型的任務。

如今，大(dà)模型和 AIGC 驅動正在重新定義基礎設施，AI 原生(shēng)設計思想也正在滲入各行業的應用開(kāi)發過程中(zhōng)，形成軟件開(kāi)發新範式。

随着 AI 向行業縱深的不斷挺進，AI 應用不應僅被視爲模型能力的搬運工(gōng)，而是從産品和方案的設計之初就開(kāi)始思考 AI 的融入，突破更多企業的深層需求。應用将從“+AI”向“AI+”轉變，“+AI”是一(yī)種技術路線的進步，而“AI+”則意味着整體(tǐ)發展思想的轉變，意味着所有的應用都将以 AI 能力爲核心驅動力，由 AI 定義場景将成爲一(yī)種新範式。

IDC 的調研表明：企業認爲 AI 原生(shēng)将帶來一(yī)系列變革，包括技術棧的變化、工(gōng)具鏈的變化、基 礎設施的變化、開(kāi)發流程的變化、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(shēng)的過程中(zhōng)，企業應積極做好準備。

AIGC 的收費(fèi)模式僅僅是 AIGC 貨币化趨勢的初始體(tǐ)現。随着 AIGC 向各行各業的滲透，更多的企業希 望從 AIGC 所創造的潛在增量收益中(zhōng)進行利益分(fēn)成。因此，在巨大(dà)的潛在商(shāng)業前景下(xià)，AIGC 将驅動全 社會産生(shēng)新商(shāng)業模式的湧現。IDC 預測，到 2024 年，33% 的 G2000 企業将利用創新商(shāng)業模式，使 GenAI 的貨币化潛力翻番。

從未來的發展趨勢看，全棧式 AI PaaS、SaaS 化服務會進一(yī)步成爲主流，AI 産業鏈将持續發展成熟， 包括數據采集、數據标注、定制化模型開(kāi)發、場景共創等在内的 AI 産業鏈将産生(shēng)很多新的崗位需求。

對于未來 AI 人才缺口的問題，IDC 預測，到 2026 年，2/3 雲應用将使用 AI，緻使高達八成的企業難以找到熟練的 AI 專業人員(yuán)。

AIGC 作爲一(yī)種新興的技術，仍帶有較強的雙面性，其在推動 AI 新浪潮發展的同時，也存在許多可預料和不可預料的風險，諸如隐私保護、結果失控、數據洩露等，都是當前企業決策者最爲擔憂的問題。各參與方有必要采取有效的措施來确保 AI 應用的安全和可靠性，保證其更安全地服務于人類。

對于智能湧現與安全管控的平衡問題，IDC 調研發現，73% 的企業表示會制定全公司 AIGC 範圍适用的标準規範。

此外(wài)，IDC 對終端用戶提出了應用場景導向、合理選擇介入的深度和關注商(shāng)業模式的變化三個建議；對生(shēng)态開(kāi)發企業提出了加入有競争力的生(shēng)态和轉變産品設計思路的建議。