文/尹倩蕓

　　2024年是生成式AI(人工智能)進(jìn)入廣泛應(yīng)用的一年，不論是投資還是落地，AI領(lǐng)域均展現(xiàn)出極大潛力。行內(nèi)數(shù)據(jù)顯示，2024年全球AI投資規(guī)模將達(dá)到650億美元，較2023年上漲約16%。來自德勤的一份分析報(bào)告指出，今年上半年，國(guó)內(nèi)AI招投標(biāo)市場(chǎng)招標(biāo)金額已超過2023年全年規(guī)模。

　　近日，德勤中國(guó)華北區(qū)主管合伙人王拓軒接受國(guó)是直通車專訪時(shí)表示，2024年是生成式AI的關(guān)鍵時(shí)刻，越來越多企業(yè)的關(guān)注焦點(diǎn)已從“要不要用”轉(zhuǎn)變?yōu)椤霸趺从煤谩?，AI落地應(yīng)用也出現(xiàn)由多到精的新趨勢(shì)。

　　AI落地進(jìn)展不一

　　當(dāng)前AI發(fā)展已不再局限于實(shí)驗(yàn)室或大型企業(yè)，而是逐步滲透到各類生活和工作場(chǎng)景中。據(jù)王拓軒觀察，目前中國(guó)金融業(yè)、零售與電商業(yè)、制造業(yè)特別是汽車行業(yè)對(duì)AI的應(yīng)用更為積極。

　　原因在于這些行業(yè)有大量需要數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的業(yè)務(wù)，AI的分析能力可以為業(yè)務(wù)提供更精準(zhǔn)的洞察和優(yōu)化。此外，行業(yè)的自動(dòng)化需求較強(qiáng)，AI能夠減少人工操作、降低成本并提高效率。

　　在他看來，行業(yè)對(duì)AI的接受程度，主要取決于兩個(gè)因素，即“能不能用”和“好不好用”。

　　前者指的是AI在當(dāng)前行業(yè)中的應(yīng)用廣度和深度；后者則需考慮AI帶來的效益以及替換原有方式的遷移成本。

　　對(duì)于AI接受程度不高的行業(yè)來說，技術(shù)壁壘較高、數(shù)據(jù)基礎(chǔ)薄弱、成本與價(jià)值不對(duì)等以及缺乏相關(guān)認(rèn)知是目前存在的主要障礙。但他強(qiáng)調(diào)，企業(yè)不應(yīng)盲目進(jìn)行AI投入，而應(yīng)基于行業(yè)復(fù)雜程度和AI應(yīng)用的價(jià)值點(diǎn)，以及企業(yè)所需要的技術(shù)來發(fā)展AI，幫助管理者進(jìn)行決策。

　　中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型應(yīng)用廣闊

　　當(dāng)下我國(guó)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成趨勢(shì)，并逐漸向廣度、深度發(fā)展。王拓軒認(rèn)為，AI在中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的應(yīng)用前景廣闊。

　　此前中小企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，通常因?yàn)樵囧e(cuò)成本高，會(huì)長(zhǎng)時(shí)間停留在試驗(yàn)階段，難以快速做出決策，也缺乏人才來理解和實(shí)施先進(jìn)的數(shù)字化技術(shù)。

　　AI的普及則為中小企業(yè)提供了新的希望。王拓軒提到，AI成本降低和應(yīng)用生態(tài)逐漸成熟，讓企業(yè)可以更靈活地選擇更適合自己的數(shù)字化方案，垂類大模型也能夠幫助中小企業(yè)進(jìn)行能力拓展，補(bǔ)足短板，其整合多模態(tài)信息的優(yōu)勢(shì)，更能幫助企業(yè)打破企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)孤島，打牢數(shù)字化轉(zhuǎn)型中“數(shù)字”這一基礎(chǔ)。

　　他認(rèn)為，隨著A技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用成本降低，越來越多的中小企業(yè)將能夠負(fù)擔(dān)得起并利用AI技術(shù)，預(yù)計(jì)未來幾年AI在中小企業(yè)中的滲透率將大幅提升，為中小企業(yè)開辟數(shù)字化轉(zhuǎn)型新通道。

　　中國(guó)企業(yè)發(fā)展AI具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)

　　在全球人工智能發(fā)展版圖上，中國(guó)已嶄露頭角。截至2023年底，中國(guó)底座大模型數(shù)量位居全球第二，僅次于美國(guó)，而在AI專利數(shù)量方面，中國(guó)以60%以上的份額領(lǐng)先全球。王拓軒認(rèn)為，這一數(shù)據(jù)充分展示了我國(guó)AI領(lǐng)域的國(guó)際地位，中國(guó)企業(yè)在AI發(fā)展領(lǐng)域也具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。

　　這種發(fā)展優(yōu)勢(shì)，一方面體現(xiàn)在我國(guó)龐大的人口和用戶基數(shù)為AI模型訓(xùn)練提供了豐富多樣的數(shù)據(jù)來源，涵蓋了社交媒體、電商、金融、物流等各個(gè)領(lǐng)域，充足的高質(zhì)量數(shù)據(jù)是訓(xùn)練復(fù)雜AI模型、提高模型精度的重要基礎(chǔ)。另一方面，我國(guó)擁有普及的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施，這一優(yōu)勢(shì)在AI領(lǐng)域得到延續(xù)。

　　此外，多層次的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用生態(tài)也為中國(guó)企業(yè)提供了廣闊的發(fā)展空間。與美國(guó)更傾向于生態(tài)式分工合作不同，我國(guó)的AI行業(yè)可以利用原有生態(tài)進(jìn)行互聯(lián)互通，由點(diǎn)及面形成規(guī)模效應(yīng)，為商業(yè)模式創(chuàng)新提供豐富土壤。

　　他還提到，中國(guó)企業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新方面的優(yōu)勢(shì)較為顯著，特別是企業(yè)間協(xié)作創(chuàng)新能力較強(qiáng)。大企業(yè)在AI領(lǐng)域的投入和技術(shù)積累，帶動(dòng)了上下游企業(yè)的創(chuàng)新，通過產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟和技術(shù)共享，加速了AI技術(shù)的推廣和應(yīng)用。