企业AIGC 商业落地应用研究报告

TE智库 企业AIGC Youcanentersubtitlehere 2023.05 AIGC 麦肯锡： GenerativeAIissettochangethatbyundertakinginteractionlaborinawaythatapproximateshumanbehaviorcloselyand,insomecases,imperceptibly. 生成式人工智能旨在通过以一种接近人类行为，（与人类）进行交互式协作。 AIGC（生成式人工智能）定义 TE智库 TE： 生成式人工智能，将彻底改变人机交互的关系，并创造新的产能输出结构。它将在第四维度实现与人的思维同调，继移动设备以人类外器官形态存在以来，AIGC将以外脑的形式存在于人类认知中。 Gartner： GenerativeAIisadisruptivetechnologythatcangenerateartifactsthatpreviouslyreliedonhumans,deliveringinnovativeresultswithoutthebiasesofhumanexperiencesandthoughtprocesses. 生成式人工智能是一种颠覆性的技术，它可以生成以前依赖于人类的工件，在没有人类经验和思维过程偏见的情况下提供创新的结果。 目录 1洞观 2洞察 3洞悉 4洞见 5附录 AIGC市场全貌与供应商的摩拳擦掌 时代更替，企业用户的新思路、新需要 确定的初步试探与不确定的路径选择 优质AIGC服务商的选型字典 AIGC在十三个场景的应用前瞻 TE智库 TE智库 Part1洞观 AIGC市场全貌与供应商的摩拳擦掌 生成式人工智能技术的落地已经远远超出了商业化的进程 TE智库 过去，技术与商业化同步演进， 3.形成标准准则：在调整与修改中不断形成标准和准则的动态平衡 技术和商业优势并重的“大公司”更快占据最大的市场份额 技术 （技术落地） 伦理 （技术道德） 合规 （政策允许） 权属 （知识产权） 互联网公司 2.强化技术基座：如何进一步强化技术基础来实现产品化或服务，稳固 优势并达到天花板 技术：开始面向主要市场提供技术产品或服务 技产品 术 座 基服务 关键影响 发展现状 发展潜力 产业公司 1.确认应用场景：优先考虑面向服务对象的需求核心节点（行业/场景）、竞争环境以及商业模式的快速试错 提供的服务玩家基本面商业模式竞争模式获利路径成本控制 小型创新公司现在，AIGC伴随“杀手级”应用进入大众视野，技术的落地已经远远超出了商业化的进程，各路诸侯站在了同一起跑线上 互联网巨头行业龙头AI巨头专业服务商传统企业创新公司 生成式AI服务商需要具备的要求 算力算法数据 ModelasaService MaaS的能力取决于算力、算法、行业数据以及场景应用能力 整合的模型能力与服务最终要落到具体的应用场景 生成式AI优先应用场景 具体的应用场景是服务商与最终用户的交集与最终的价值体现点 数字化基础 最终用户的生成式AI能力取决于数字基础与服务商的合力 业务管理 基于云的部署 基础环境 基于云的部署是企业数字化升级的重要前提 最终用户需要具备的条件 MaaS 基础大模型 NLP、CV、音频、多模态…… 大场景/大行业大模型 营销、办公、设计…工业、电商、金融… 细分应用场景 /行业模型 营销内容生成、办公流程优化自动规划产线、直播内容生成 PaaS APaaS IPaaS FPaaS 开发、部署、运行 运行、维护和营运 功能接口服务 AI基础环境层 算力 数据/算法服务 基础配套 建模工具；内容监测；安全、基础平台…… IaaS服务层 计算组件 存储组件 网络组件 营销服务 流程管理 财务管理 数字办公 商业智能 图形设计 …… 参考生成 输出参考-例如根据特定用户需求、喜好生成个性化的参考内容 助手服务 即时的客户支持和解决方案实时的支持作业人员的办公作业过程和内容生产 生成式AI+SaaS 实现个性化 自动生成个性化的工作计划提供个性化的产品和服务推荐为团队成员提供个性化支持等 创新产品和服务 提供新的创意和设计方案，帮助企业开发出独特的产品和服务 数据要素 数据要素 数据要素 主流商业模式以模型为中心 新型云计算公司，其主流商业模式从IaaS变为MaaS 以云为基础，以模型为中心，提供众多预训练基础模型，只需针对具体场景再稍作调优，就能快速投入使用 云服务： 公有云承载网络密集型的应用，如移动互联网的短视频、直播，云服务的主要角色是传输而不是计算。 “先进行业”： 好客户的标准：能做、能做好、好做。其特点是结构化数据明显的“先进行业”如金融、运营商等。 流程性的系统： 云与数字化的服务，其结果多体现在以流程优先。最终所构成的系统也是流程化的系统。 卖铁卖带宽，再卖个算力“先进行业”还是“香饽饽”吗事事都在流程里，有必要吗 云+大模型： 无论是API还是企业定制会员，主要赚的都是算力的钱。“以云为基础，以模型为中心”的背后是商业模式的进化。 大模型是云服务的第二增长曲线。 “落后行业”： 大模型突破了非结构化数据理解，拥有大量自然语言文本（非结构化数据）的“落后行业”有机会弯道超车，不能做、做不好、不好做的场景直接丢给AI就可以了。 思考性的系统： 打破原有的流程化系统格局，新格局是“需要流程的地方继续，不需要的也不用强求”。 很多时候提效和先进的管理体系不在于事事都在流程里，现在有机会让流程仅存在于合适的地方。 中国市场企业上云现状 中国市场企业数字化现状 中国市场生成式AI基本盘预测 已经制定企业全局数字化规划 47.6% 测试云阶段 30.7% 已经上云 20.9% 2023年，中国存量应用场景 制定了部门级/业务线级的数字化规划 14.3% 尚未制定相关计划 8.7% 尝试过数字化转型，但已失败 1.0% 46.5%企业 计划上云 48.8%% 公司正在着手实践数字化转型 26.9% 具备应用生成式AI基础环境 停留在数字化转型讨论阶段 1.4% Source：TE洞观，2023/04 TE认为： 在生成式AI数据、算法、算力核心特征下，其商业化土壤必然建立在数字化基础之上。 国内数字化市场历经8年发展，企业上云意识进入高认同阶段，超过50%的企业或是在路上，或是已经将业务部署到了云端，这其中又有超过90%的企业开始了数字化转型的设计规划，这意味着数字资产、数据驱动、业务数字原生程度大幅加深，AIGC可成活的土壤越牢固，目前至少有46.5%的企业具备了应用AIGC的基础环境。 中国企业数字化支出规模 单位： 18.7% 19.1% 19.0% 18.9% 18.8% 万亿 0.9 1.1 1.3 1.6 1.9 2.2 数字化支出CAGR 中国企业对AIGC的投入规模预测 24.1% 2021 2022 2023e 2024e 2025e 2026e 单22.5%22.3%22.2% 位 ： 亿1120.9 919.6 1456.6 2023年企业对AIGC的投入倾向 614.6 753.0 不确定 1%以内 0.5% 3.8% 企业对AI约 3%以内 5%以内 10%以内大于10% 27.6% 17.1% 2.9% GC投入 48.1% 占数字化转型总投 入比例为4.6% 2023e2024e2025e2026e2027e Source：TE洞观，2023/04 “小模型” 通用场景模型细分行业模型 细分场景/行业模型 基于模型能力为细分的场景或行业提供具体服务 面向于：对应场景/行业的企业 商业模式：订阅制收费、API接口、按量收费 营办文个岗 性位 化 销公本能代 对 策流图力码 话 略程片模生 策 生优生型成 略 成化成生成 美自直 术动播欺剧辅内规内诈本助容划容检创诊生产生测作断成线成 场景大模型 营办设客人开销公计服力发 …… 行业大模型 “中模型” 行业/场景大模型 协调/接入“小模型”应用 游戏 “大模型” 基础大模型 基于大规模模型参数、大规模数据训练，提供各种领域的通用基础大模型。 面向于：个人用户、企业用户、服务商 商业模式：订阅制收费、API接口、定制化服务、按量收费、广告流量收入 基础大模型 工电金影医业商融视疗 构建企业专属模型与模型能力 …… 调用基础大模型能力 连接企业数据与计算资源 NLPCV语音跨模态 算力 Infra 面向于：对应场景/行业的企业 算法 数据 商业模式：定制化服务、API接口、按量收费 AIGC商业逻辑地图 营销办公设计开发客服财税人力电商游戏影视金融工业培训政务…… 通用细分小模型 产业链价值分配 TE认为： 短期来看，以OpenAI为代表的基础大模型发展迅猛，国内以百度、阿里为代表的基础大模型也快速进入市场，基础大模型正在不断重塑、拓宽服务应用的边界，将会占据产业价值链的主要部分。 其次则是与SaaS的紧密相关的业务层，已经涌现大量基于各自领域小规模数据、垂直业务特征，训练出的如图形设计Artboost、客服小冰等领域小模型。它们将分走价值链中直接面向企业业务赋能的部分。 再次则是基于大模型和领域小模型之间的行业、场景大模型，虽然此层级代表性品牌较少，但随着行业性数据和行业专家在供应商和企业用户之间高度融合、规则标准日益完善的条件下，会有一部分机构拿走中间层价值。 20% 产业 杀结 构 手级应用模型 …… 供应链 营销办公社交人力 金融制造零售 20% 行 …… TMT 医疗业 、大 场景大模型行业大模型场景模 型 文本图片音频视频 基础大模型 数据 算力算法 大模型地基 基础大模型 60% 产业发展阶段 Source：TE洞观，2023/04 但是谁能拿走多少蛋糕，除了自身基因，还要靠对于场景的把握能力 TE智库 玩家类型 数据 算法 算力 场景应用 典型企业 开放数据 专有数据 场景基础 资源能力 运营能力 创新能力 专业服务商 通用场景模型 细分行业模型 应用型创新公司 不同类型的企业在“硬件” 技术型创新公司 由 实力上确实有差距，但是 传统企业 所在 最重要的场景应用部分， 场 头部专业服务商 景决 由企业自己把握命运 场景大模型 行业大模型 AI服务商 定 行业巨头 —— 数据服务机构 市场足够大， 业都有属于自己 基础大模型 行业龙头 的AIGC机会 AI龙头科研院所 发掘高价值应用场景，是AIGC商业进化能力的最终比拼 半导体 数据：人有我优的核心基础 存储：集中式数据库、分布式数据库、云原生数据库 来源：用户数据、公开域数据 TE智库 大模型算力集群 服务器 基于IaaS搭建分布 式训练环境 自建数据中心部署 形态：结构化数据、非结构化数据 处理：筛选、标注、处理、增强…… 算法：有称手的工具，优化还要靠自己 模型训练 模型设计 模型推理 机器学习平台模型训练平台自动建模平台 模型部署 算力：不应是最大障碍，有多种解法 GPU CPU DPUTPUNPU 应用场景：商业进化能力的最终比拼 场景细分应用服务商 AIGC商业落地产业图谱2.0 行业细分应用服务商 TE智库 营销办公设计 开发客服 虚拟人 人力财税 电商游戏 房产建筑 文娱金融工业 法律农业 政务 智慧城市 医疗健康 生物医药 大场景大模型服务商 营销办公设计 虚席以待虚席以待虚席以待 大行业大模型服务商 游戏工业电商 虚席以待 基础配套 建模工具 客服 开发 虚席以待 虚拟人 金融智慧城市 政务 虚席以待 安全服务 百度商汤昆仑万维澜舟科技科大讯飞 算力 基础大模型 智源研究院 Infra 紫东.太初 浪潮中科院自动化所 出门问问第四范式云知声 数据/算法服务 内容检测 基础平台 TE智库 Part2洞察 时代更替，企业用户的新思路、新需要