2024年，AI大模型掀起的技术革命愈演愈烈！或许是担心错过下一个浪潮，全球范围内，各行业头部企业纷纷开启了AI大模型的落地探索之旅。与此同时，业界也有一些不同声音，由于AI大模型在生成内容时依然存在一系列问题，例如：“幻觉”、专业性不够、不准确、一致性等等；因此担心AI大模型无法提供精准而专业的输出，从而无法在企业市场创造价值。

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√ 是真正的生产力革命，还是昙花一现的资本泡沫？

√ 已经落地AI大模型的企业，是否感受到清晰的业务价值？

√ 大模型的落地场景和创造价值的逻辑，有怎样的共性特征？

√ AI大模型落地过程中，探索者正在经历怎样的挑战？

带着这些问题，2024年4月，亚马逊云科技联合选型宝发布《2024中国企业AI大模型落地应用现状调研报告》。

幻影视界整理分享的报告显示：

• 结论1：AI大模型落地总体上仍处在探索孵化阶段，渗透率不足1%，这些企业是市场的“尝鲜者”。

• 结论2：已部署AI大模型的用户中，55%的认为“已看到清晰价值”。

• 结论3：更多真实案例呈现出来，吸引更多“观望者”入局，成为未来市场破局的关键。

• 结论4：CI O往往优先选择：知识密集+服务对象的重要性高的场景切入。

• 结论5：降本增效、改善体验、孵化创新是AI大模型创造价值的三种主要模式。

• 结论6：AI大模型依然存在“幻觉”等问题，落地工程的目标，关键是解决“价值对齐”的问题。

• 结论7：落地过程中，CI O最关心AI大模型在输出内容质量、安全、性能等三方面的表现。

• 结论8：CI O认为AI大模型落地，主要挑战来自于成本、技术、人才、行业方案等方面。

• 结论9：“尝鲜者”对AI大模型的投入态度是“积极且谨慎”，即愿意投入但控制规模。

应用阶段：AI大模型落地总体上仍处在探索孵化阶段，渗透率不足1%

用户感受：已部署AI大模型的用户中，55%的认为“已看到清晰价值”

在已经部署AI大模型的49家企业中，有27家认为“已经清晰的业务价值”，占比超过55%，初步说明AI大模型创造的业 务价值是真实的、可感知的。 这49家中，包含了14家软件类企业，考虑到他们有可能出于营销的目的，夸大AI大模型对其产品加持后的效果。研究团队将这14家软件公司排除后，进一步分析后，发现35家传统企业中，有18家认为“已看到清晰的业务价值”，占比达到51%，其他49%的企业表示“还在探索”，因此可以得出“AI大模型已经初步让企业用户看到业务价值”的结论。

未来市场破局关键：更多真实案例呈现出来，吸引观望者入局

在尚未部署AI大模型的92家企业中，有52家认为“有兴趣尝试”，占比超过56.5%；有39家打算”等待同行案例，再尝试“，占比达到42.4%。

“已经部署”的49家加上“有兴趣尝试”的52家，这101家企业属于AI大模型技术的“爱好者”，他们可以在业务价值尚不清晰的情况下，投入部署AI大模型，并开启探索之路，但是他们占比很低，约1%。

更多企业则需要看到同行业企业“有清晰业务价值的案例”，才有可能扣动扳机，因此下阶段大模型厂商通过真实案例的方式向用户展示价值，将是实现市场破局的关键。

场景选择：知识密集+服务对象的重要性高，成为CIO优先选择的落地场景

在选择落地场景时，CIO有怎样的共性思考逻辑？

首先是聚焦在知识密集的场景：营销内容生成、客服、知识库等场景，这些场景会沉淀大量知识，同时也需要通过输出知识提供服务，更容易发挥AI大模型的能力。

第二是，按服务对象的重要性排序：例如客户（营销及客服）、员工（知识库）、老板（分析场景）这些用户需要的场景优先级相对靠前。由此可见，尽管AI大模型落地目前仍处在探索阶段，客户对于它带来的业务价值，是有比较急迫的期待的！希望通过AI大模型的落地，快速看到业务价值，而不是简单的“赶时髦”。

AI大模型落地业务场景后，创造价值有哪几种共性模式？

AI大模型创造价值的模式，总结三种方式：降本增效、改善体验、孵化创新

AI大模型在生产内容时，可能会出现那些问题？

AI大模型生成内容的原理是：基于注意力机制，通过词与词的关联度，基于概率选择，而非真理解知识。因此大模型生成内容时，可能会存在以下问题：

1.幻觉： 指大模型的输出有时缺乏精确性，给出看似深入但实际上是浅显的答案，甚至“一本正经的胡说八道”。2.专业性不强： 大模型预训练的涉及行业及企业知识不多，因此无法给出专业性的答案，导致”无用“，无法解决企业用户的问题。3.知识毒性： 大模型可能从数据中学习到有害、偏见、歧视性、伦理问题的内容，从而产生”毒性知识“。4.一致性： 指大模型在针对相同问题，在不同时间、不同环境下，输出结果不稳定、不一致。

AI大模型产生效果的3H原则

AI大模型落地的关键：是针对大模型生产内容时可能出现的幻觉、专业性不强等问题，采取各种技术手段，对大模型进行“培育”，让大模型生产的内容，产生业务价值，即实现“价值对齐”。大模型产生效果，应该遵循“3H原则”：

企业“培育”大模型的几条路径

为了让大模型输出的内容产生价值，企业需要对大模型进行适配，一共有4条技术路径，技术难度从易到难分别为：提示词工程、搜索增强、精调、预训练

企业“培育”大模型几条路径的比较

技术难度逐渐加大、资源投入逐渐提高、模型能力逐渐提升。无论哪种路径，最终的目的是为了让AI生产的内容符合“3H”原则，带来业务价值,企业的选择逻辑，应该是在达到业务价值的前提下，尽量选择技术投入小的路径。

AI大模型的落地挑战

1.来自模型自身的挑战：内容质量、安全、性能能否达到预期效果？

CIO们认为：大模型落地挑战，首先来自大模型自身 表现，体现在以下方面：

内容质量： 大模型产生业务价值的前提是生成高质量的内容，CIO们最关注大模型在检索准确性和召回率、生成和回答内容的相关性。

安全： 大模型训练和推理过程中，可能涉及到企业数据泄露的风险，CIO们比较关注安全合规和隐私保护的问题。

性能： CIO们关心大模型服务的速度，包括大模型的训练速度，推理时的响应速度、生成速度等。此外还关注可扩展性和弹性。

2.来自资源和能力的挑战：成本、技术、人才、行业方案

CIO认为：大模型落地挑战，其次来自资源和能力，体现 在以下方面：

成本： 用户担心大模型训练和推理过程中，可能对计算资源需求较高，因此会带来较高的成本。

技术: 用户认为大模型落地中，数据训练量较大、模型微调和部署的复杂度较高，知识库建设过程过于复杂。

人才： 用户认为AI人才的缺乏，会给AI大模型落地带来挑战。

行业方案： 用户认为市场上缺少针对行业的整体或者局部的解决方案，自己探索挑战颇大。

用户最需要的外部支持：大模型的训练与开发、知识库的建设等

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