生成式AI应用情况如何？

生成式 AI 应用处于早期阶段。

Menlo Ventures 数据显示，2024 年，随 着许多架构设计模式的建立，应用层公司正在利用 LLM 跨领域的能力 来解锁新的效率和功能。大多数企业仍处于采用的早期阶段，只有少数 应用投入生产，而三分之一（33%）仍在进行原型设计和评估。企业买 家抓住了这一时机，在 2024 年向生成式 AI 应用投入了 46 亿美元， 几乎比 2023 年报告的 6 亿美元增长了 8 倍。企业不仅在加大投入，而 且在谋划更多。 行业用户积极探索和打造生成式 AI 的应用场景、开发数字化产品和服 务、挖掘数据要素的价值、探索智能化商业模式。IDC 数据显示，软件 和信息服务（Software and Information Services）、银行（Banking）与通 讯行业（Telecommunications）是人工智能投资最多的三个行业，预计 2027 年占比分别为 23.8%、9.7%与 9.4%。IDC 调查显示，近一半（43%） 的受访组织目前正在探索潜在的生成式 AI 用例，其中 55%的金融机构 和电信公司在 2023 年投资生成式 AI 技术。人工智能与生成式 AI 技术 正在帮助金融行业和电信行业加强其反犯罪和监控能力，提供个性化投 资建议，减少人工支出成本。

部分应用已经通过提高生产力或运营效率带来了切实的投资回报。目前 市场关注的重点已从原先的算力基础设施转向可产生实际的、ROI 驱动 的应用。Menlo Ventures 数据显示，前五大应用（代码生成、聊天机器 人、企业搜索、数据转换和会议摘要）侧重于提高生产力和效率。 随着推理的 scaling law 加大飞轮效应，AI 推理侧应用成熟度爆发式增 长。Menlo Ventures 数据显示，目前，AI 编程领域 Code Copilots 采用 率高达 51%，很多程序员从原先认为 AI 编程不可实现，转向认为它真 的成为了很好的辅助助手。它使开发人员成为人工智能最早的强大用户。 GitHub Copilot 的收入迅速攀升至 3 亿美元，也同样验证了这一轨迹， 而 Codeium 和 Cursor 等新兴工具也在快速增长。除了一般的编码助 手，企业还在购买针对特定任务的 Copilot，比如 Harness 这种 AIDevOps Engineer 和 QA Assistant，用于管道生成和测试自动化，以及 All Hands 等能够执行更多端到端软件开发的 AI 代理。 AI 客服支持类的企业应用率达到 31%。这些应用程序为内部员工和外 部客户提供可靠、全天候、基于知识的支持。Aisera、Decagon 和 Sierra 的座席人员直接与终端客户互动，而 Observe AI 则在呼叫过程中为联 络中心座席人员提供实时指导。 企业搜索和检索以及数据提取和转换应用分别占 28% 和 27%。这反 映出，人们强烈希望发掘和利用隐藏在各组织数据孤岛中的宝贵知识。 Glean 和 Sana 等解决方案可连接电子邮件、消息应用和文档存储，实 现跨不同系统的统一语义搜索，并提供人工智能驱动的知识管理。 AI 会议总结在使用案例中排名第五，应用率为 24%。它通过自动记笔 记和记录来节省时间和提高生产力，包括面向通用场景和一些垂直场景 如医疗、创投等行业。

企业在采用生成式人工智能时优先考虑价值而非短期利益。企业有明确 的优先考虑事项：在选择生成式人工智能应用时，投资回报和特定行业 的定制化最为重要。令人惊讶的是，价格并不是主要问题。在 Menlo Ventures 调查的企业领导者中，仅有 1%的人提到价格重要的考量因素。 他们考虑的是长期价值，更关注能提供可衡量价值的工具（30%）和能 理解其工作独特背景的工具（26%），而不是价格最低的工具（1%）。

生成式人工智能的应用扩大到更多部门。Menlo Ventures 数据显示，生 成式 AI 的应用引人注目的不仅仅是规模，还有范围。2024 年，生成式 人工智能的预算流向了每个部门。其中技术部门占据了最大的支出份额， IT（22%）、产品+工程（19%）和数据科学（8%）共占企业生成式人工 智能投资的近一半。 医疗保健行业正引领着人工智能的发展。传统医疗保健行业在采用技术 方面进展缓慢，但如今企业支出达 5 亿美元。Abridge、Ambience、Heidi 和 Eleos Health 等环境转录软件正在成为医生办公室的主打产品，而自 动化解决方案正在临床生命周期中不断涌现，从分诊和接诊（如 Notable） 到编码（如 SmarterDx、Codametrix）和收入周期管理（如 Adonis、Rivet）。 法律行业开始采用生成式人工智能来管理海量非结构化数据。法律行业 历来对技术有抵触情绪，但现在却开始采用生成式人工智能来管理海量 非结构化数据，并实现复杂的、基于模式的工作流程自动化，企业人工 智能支出达 3.5 亿美元。该领域大致分为诉讼法和交易法，并有许多分 支专业。Everlaw 扎根于诉讼领域，专注于法律持有、电子发现和庭审 准备，而 Harvey 和 Spellbook 则在交易法领域推进人工智能，为合同 审查、法律研究和并购提供解决方案。特定的实践领域也是人工智能创 新的目标：EvenUp 专注于伤害法，Garden 专注于专利和知识产权， Manifest 专注于移民和就业法，而 Eve 正在重新发明原告案件从客户 接收到解决的整个过程。

金融服务是人工智能转型的最佳选择。金融服务企业人工智能支出达 1 亿美元，拥有复杂的数据、严格的法规和关键的工作流程。Numeric 和 Klarity 等初创公司正在彻底改变会计工作，而 Arkifi 和 Rogo 则通过 先进的数据提取技术加速金融研究。Arch 正在利用人工智能颠覆 RIA 和投资基金的后台流程。Orby 和 Sema4 是从对账和报告开始的更广 泛的横向解决方案，而 Greenlite 和 Norm AI 则提供实时合规监控，以 跟上不断变化的法规。 生成式人工智能正在重塑媒体和娱乐业。从好莱坞的银幕到创作者的智 能手机，生成式人工智能正在重塑媒体和娱乐业，企业人工智能支出达 1 亿美元。像 Runway 这样的工具现在已成为工作室级的主打产品，而 Captions 和 Descript 这样的应用程序则为独立创作者提供了能力。Black Forest Labs、Higgsfield、Ideogram、Midjourney 和 Pika 等平台推 动了专业人士的图像和视频创作。