生成式AI行业发展预测分析：2024年将是生成式AI的真正落地年

近年来，人工智能技术在计算机视觉、机器学习、神经网络、自然语言及图像理解等方面快速进步。从基于数据进行分析判断的决策式AI，向基于数据进行归纳总结和模仿创造的生成式 AI方向发展突破。

生成式人工智能是指基于算法、模型、规则生成文本、图片、声音、视频、代码等内容的技术。以OpenAI发布的ChatGPT为代表的生成式人工智能，正在激发包括微软、谷歌、Meta、百度、阿里巴巴等国内外科技巨头以及创业者的新一轮“AI军备竞赛”。

生成式AI是一种人工智能技术，利用机器学习模型和深度学习技术，通过研究历史数据的模式来生成新内容，可以是文本、图像、音频或视频。

生成式AI不是根据给定的规则或数据生成输出，而是自主生成全新内容，类似于人类的创造。比如近来广受关注的聊天机器人ChatGPT，其所采用的核心模型GPT-3就可以生成高质量的自然语言文本，可用于聊天、写作、自动化客服等领域。

随着深度学习模型参数量从几万向数千亿跃升，深度神经网络技术正朝着大模型和多模态方向上不断突破，引发了AIGC相关技术能力的质变，使得AI人工智能算法实现创意与可控兼备的自我学习演化式内容创作能力，在创意性、表现力、创作速度、传播价值、个性化体验等方面大大突破了人力内容创作的界限。

AIGC相关技术目前已开始逐步应用到语言对话、文本、图像和音视频等各类内容创意领域，有望从内容创意构思、内容资源素材创新、以及图文视频内容的智能创作等方面大幅提升创作质量与创作效率，能进一步降低内容制作门槛，吸引更多用户积极进行创意创作，极大的促进数字创意产业的发展。

2023年我国生成式人工智能市场规模有望突破10万亿元。生成式人工智能正在加速渗透制造业、零售业、电信行业和医疗健康等四大行业。我国生成式人工智能技术的企业采用率已达15%。IDC(国际数据公司)联合钉钉发布的《2024 AIGC应用层十大趋势》白皮书显示，随着通用智能化能力的实践推广，AIGC会优先在企业端用户中实现场景落地，企业首先考虑的将会是与生产力和办公相关的场景。

生成式AI行业发展现状

作为贯穿全年的高热度词条，生成式人工智能，自2023年初受益于ChatGPT的横空出世迎来风生水起。由此也带动包括AI算法、大模型和大数据等迅猛发展，海内外一众科技大厂纷纷下场AIGC赛道。国内方面，百度、腾讯等科技企业推出大语言模型，同样抢尽风头。其中，在这场AI革命的角逐中，百度大放异彩。特别是今年8月份，百度文心一言向全社会开放，向全世界宣告了中国在人工智能领域的变革性突破。

历经一整年的竞逐，如今AIGC已呈现各大语言模型产品和应用百花齐放的市场盛况，更一度被认为是推动人工智能从1.0向2.0迈进的关键变量和重要标志，其在新一年的发展前景，值得期待。

随着AI技术不断进步和应用领域扩展，AIGC将进一步实现跨领域融合。例如，人工智能技术与医疗、教育、金融等多个领域相结合，创造出更多具有实用价值的应用场景。要知道，唯有出现被市场认可的应用场景才能创造价值，继而实现产业技术进步和市场规模扩大的双赢。

从保护发展科技水平和产业环境的角度看，绝大多数国家对科技涉及隐私保护会基于既有法律法规体系加以约束。然而，科技日新月异，尤其是AI技术和大数据的应用对民众经济社会生活几乎无孔不入。在未来形成更加科学、成熟、有效法律环境，是确保AI技术走得更加长远的重要制度保障。

生成式AI行业发展预测

2021年AIGC生成数据占全球数据的比例不足1%，该比例有望到2025年迅速增至10%;根据Precedence Research研究预测，全球生成式AI市场规模有望在2032年达到1,181亿美元，年复合增长率达到27%。

业界专家预测，2024年将是生成式AI的真正落地年，AIGC技术必将成为推动我国科技产业变革、提升企业效能、促进实体经济高质量发展的重要引擎。

在2024年，生成式AI将把自己的“魔力”转化为商业影响力，为最大限度地发挥生成式AI的潜力，企业可采用三种做法。

第一，在日常工作中应用生成式AI技术，将生产力提升10%至20%。选择适当的生成式AI工具并进行测试，开展大规模技能培训，推出相应的解决方案，为员工开展日常工作提供支持，并认真评估应用成本。

第二，调整关键岗位职能，将工作效率和效益提升30%至50%。提前设想生成式AI会对员工队伍和核心职能产生何种影响，设置新的岗位，重新分配预算，推动开展一系列能够稳健推广的试点项目。

第三，创造新型生成式AI商业模式，建立长期竞争优势。开发以客户为中心的高效工作方法，充分利用自有数据和知识产权，为客户提供其他地方无法提供的互动体验。