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2023年AIGC技术创新应用峰会:AIGC商业落地趋势与观点与汇编.pdf
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1、AIGC商业落地趋势与观点与汇编疆界2023AIGC技术创新应用峰会内容1:为AIGC新商业而来-TE江涛内容2:中国AIGC商用场景趋势捕捉指北-TE吴勇2023.5 亿欧TE产服产品负责人 江涛为AIGC新商业而来/内容1/oPyQsMtRmMpNpRmRoNsOpO8O9R7NmOrRoMnRfQpPoPeRoOuMbRqRwPvPoOpOxNsOtQ我们看见的速度 Source:百度指数仅30天就迎来了舆论关注度的拐点快一年以来半年以来三个月以来一个月以来一周以来 AIGCweb3.0数字化资讯指数咨询指数:新闻资讯在互联网上对特定关键词的关注及报道程度及持续变化。非常快40%集中在营
2、与销相关的场景90%以云为基础,以模型为中心Source:TE数据音乐创作投资管理个人效率工具公众号运营流程自动化药物研发出版发行农业生产采矿业文娱、电商、零售、教育、汽车文传、电商、医疗、教育、政府文传、电商、金融、政府、汽车教育、政府、医疗、出版、互联网文娱、建筑、电子商务、零售 很快最近三个月,平均每月新增近120+相关的科技公司2023.032023.05Source:TE数据物联网服务数据服务移动应用数字、短信模拟、语音5年4年13年50年生产力=数据规模数据处理速度 我们看见的竞争-10%0%10%20%30%40%50%60%70%201020112012201320142015
3、201620172018201920202021竞争1:产业人才AIGC岗位热招,岗位从各类算法工程师扩充到了的AI-PhD远高于其他65.44%,Industry28.19%,Academia0.67%,GovernmentNew AI PhD graduates(%of Total)2010-2021年美国AI专业博士毕业生择业行业分布Source:CRA Taulbee Survey,2022|Chart:2023 Al Index Report 与第三方供应商合作设置独立团队推动落地将业务在云端部署建立专项创新项目对现有员工进行培训与现有伙伴更进一步转变具体作业方式其他,需求侧为供给侧
4、打开了一个巨大的期待窗口。竞争2:保障保障AIGCAIGC类应用和能力成功落地拟采取的措施类应用和能力成功落地拟采取的措施Source:TE数据体系化能力 竞争3:新创见新型云计算公司,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。主流商业模式以模型为中心云服务:l“公有云要挣钱,要么卖铁要么卖带宽”l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。云+大模型:l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。
5、l大模型是云服务的第二增长曲线。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“先进行业”:l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。“落后行业”:l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。l如:图片、传感器数据混杂的工业场景。流程性的系统:l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。思考性的系统:l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”。l
6、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。竞争4:真能力以营销为例:对整个营销工作来讲 对具体营销工作人员来讲 影响力内容生成:新闻稿、文章广告推广与服务:文案、产品描述、软文搜索引擎营销SEM:文案写作广告营销出图:AI输出图案素材服务支持:在线互动、销售支持、服务支持内容营销:根据目标人群生成不同内容营销工作与营销人在“人”的维度在“时间”的维度在“场景”的维度在“背景”的维度在“触点”的维度在“”的维度AIGC消 费 者心智与时间形象到达认知提升期待合拍更强的代入感更真的体验感更高的信任感更多元触达渠道更丰富展现形式更精准触达人群行为-消费情感
7、-喜欢/推荐 我们好好做“铲子”,为各路玩家加Buff总之,我们认为很多尴尬往往来源于不适配,这也是我们输出产品的锚点 我们持有的态度 AIGC商业价值技术基座产品赋能发展现状发展潜力行业场景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技术(技术落地)伦理(技术道德)合规(政策允许)权属(知识产权)标准/规则关键影响首先考虑技术商业化的基础准则再思量技术变现的路径/方式以及市场空间试错具体落地场景和行业,摸索最优实践方法010203030201被商业化验证,才能让创新技术和市场真正的融合且具有活力 开发期引入期成长期成熟期衰退期市场商业价值曲线产品成熟曲线销售/利润时间产品市场渗透率低
8、、市场增长速度低、竞争者数量少、市场需求量高市场渗透率增加、市场增长速度高、竞争者数量增多、市场需求量减少市场渗透率高、增长速度趋于平缓、竞争者数量多、市场需求量低市场渗透率减低、增长率低、竞争对手数量减少、市场需求量下降PK产品布局点与初始化竞争力PK快速提高产品健康度的能力PK保持产品管理和产品服务的高质量能力PK避免产品竞争力的下滑,稳定产品的市场渗透率PK企业初始状态不同周期的产品,其特征与运营目标也不一致 对应用层服务商的深度观测01 Team02 Innovate03 Market04 Ecological 团队-结构战力创新-资源保障市场-机会密度生态-连接协同l核心创始团队结构
9、l是否具备关键先生l驱动整个项目稳定推进的资源保障水平,包括人才资源、时间资源、资金资源等。l面向服务的市场,其行业内从业机构的数量、细分程度、数字化能力成熟度等,这些要素决定了创新技术转化为新产品、新服务、新能力并进入相应的市场,进行商业获利的空间水平。l生态的连接与协同,体现出科技型企业在相应的机会市场获得商业成功的延伸能力,包括对外合作与布局,技术壁垒构建与协作、对外知识与能力输出等。算法/科学家业务/产业专家策略/生态专家其他专家1其他专家2资金人才时间项目推进稳定保障科技赋能程度领域分工细度领域机会纵深生态连接能力技术壁垒能力知识与内容输出能力 欢迎使用!亿欧TE产服咨询与研究总结
10、吴勇中国AIGC商用场景趋势捕捉指北/内容2/目录CONTENTSAIGC中国路AIGC商业全景俯瞰极具潜力的AIGC之星010203 AIGC中国路01PART AIGC(生成式人工智能)定义视频音频文本图片AIGC麦肯锡:Generative AI is set to change that by undertaking interaction labor in away that approximates human behavior closely and,in some cases,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。Gar
11、tner:Generative AI is a disruptive technology that can generate artifacts thatpreviously relied on humans,delivering innovative results without thebiases of human experiences and thought processes.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。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
12、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。Source:TE洞观整理绘制,2023/04 AIGC市场商业化成熟度发展曲线时间AIGC的商业化还在早期的市场探索阶段,国内略有落后仍在努力追赶市场期望&认可触发期市场探索期启动期期望膨胀期衰退期成熟期复苏期中国AIGC的商业化程度处于刚进入触发期后半段美国市场AIGC商业化程度进入细分场景服务的快速探索期,并且已经出现了初步的汰换快速探索期的表现:基于基础大模型或自建模型,面向具体业务以及场景,提供商业化的AIGC服务,并已经产生正向收益。代表企业:Source:TE洞观整理绘制,2023/04
13、中国市场美国市场 AIGC已经站在巨人肩膀之上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AIGC基本盘预测测试云阶段30.7%计划上云48.8%已经上云20.9%1.4%26.9%1.0%8.7%14.3%47.6%已经制定企业全局数字化规划制定了部门级/业务线级的数字化规划尚未制定相关计划尝试过数字化转型,但已失败公司正在着手实践数字化转型停留在数字化转型讨论阶段46.5%企业20232023年,中国企业市场具备应用AIGCAIGC的基础环境Source:TE洞观,2023/04TE认为:AIGC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
14、发展,企业上云意识进入高认同阶段,超过50%的企业将业务或路上或已经部署在云端,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。AIGC商业化天花板,肉眼可见的高涨0.9 1.1 1.3 1.6 1.9 2.2 18.7%19.1%19.0%18.9%18.8%202120222023e2024e2025e2026e中国企业数字化支出规模数字化支出CAGR单位:万亿2.9%17.1%48.1%27.6%3.8%0.5%大于10%10%以内5%以内3%以
15、内1%以内不确定2023年企业对AIGC的投入倾向企业对AIGC投入约占数字化转型总投入比例为4.6%614.6753.0919.61120.91456.622.5%22.3%22.2%24.1%2023e2024e2025e2026e2027e中国企业对AIGC的投入规模预测单位:亿TE发现:中国企业市场中,规模以上(营收在10亿以上,人员规模1000人以上)企业的数字化嗅觉不仅表现在对数字化理解和数字系统的实践中更加迅捷,在面对能够快速融入业务的新技术时也表现出超前的敏锐度。在企业整体的数字化转型投入中,规模以上企业对AIGC的投入预判为4.6%的均值,对AIGC的试错意愿表现出较高的热情
16、。随着AIGC的不断成熟、商业化场景的不断丰富,这一投入比例还会持续增加,预计在未来三年AIGC的实际营收规模将突破1000亿人民币,并保持20%以上的年复合增长率,既快又稳的全面商业落地。Source:TE洞观,2023/04 AIGC商业化施展拳脚的舞台已然就绪6.0%6.4%8.3%9.6%21.6%其他中介服务金融建筑与房地产电子商务能源物流运输信息、通讯服务软件开发制造零售AIGC在国内快速落地的行业分布当前主要以规模以上的民营企业为主力,积极探索AIGC的落地实践民营企业72.5%外资企业8.3%国资企业19.3%30.3%22.5%18.8%25.7%501-1000人 1001
17、-2000人2001-5000人 5001人以上AIGC的先进企业,已经在零售、制造等行业迈出探索的第一步TE发现:国内AIGC的商业舞台,在市场的早期阶段,主要以规模以上的民营企业为主。以零售、制造和科技互联网为主体的行业化渗透优势开始凸显。一方面这些行业拥有海量的业务数据(特别是能够通过公开资源获取相对精准数据),能够为AIGC提供坚实且丰富的训练基础;一方面这些行业的产业链相对成熟且链条长度大,场景足够离散,有大量的基于个人的个性化诉求。AIGC在足够业务数据的支撑下,能够大幅提升人与产业链上下游的整体效率,且针对个性化诉求大幅提高服务精度。行业天然的商业化诉求迫切且旺盛,AIGC的落地
18、相对容易。Source:TE洞观,2023/04 虽缺少一些关键支撑,但企业对AIGC依旧表现出高涨的应用热情价值认同着手准备应用状态20.6%70.6%4.4%4.4%企业高管对AIGC在企业运营管理中的理解认知AIGC能够深度影响到很多企业生产管理过程和模式仅限于极少部分零星应用部 分 场景 可 重度使用AIGC 只是 个 噱头5.64.52.93.93.32.73.3TE发现:在Chat-GPT、Notion、Copilot等杀手级应用的影响下,大部分中国企业高管对AIGC能为企业带来的管理效率、运营精度提升,表现出很高的价值期待和认同感;虽然作为企业主体,在为AIGC的落地准备工作中,
19、只有在资金预算方面呈现出相对有所准备的状态,包括关键人员保障技术和服务选择落地方案设计在内的等其他6大类保障新技术落地的要素中,几乎都表现出“欠缺”的特征。但依然有超过90%的企业表示,将会在未来12个月内在企业内部或小范围、小组织、小部门导入办公、营销等场景的AIGC应用。资金预算关键人员保障组织共识落地方案设计业务流程调整首席官员设立技术与服务选择企业对AIGC的落地准备尚处于不充分状态0.9%32.6%58.3%0.5%6.0%1.8%现阶段企业对AIGC的导入状态仅在内部尝试性研究,没有大范围应用已经在某些部门应用AIGC完全不考虑AIGC未来1年小范围内尝试导入未来1年将在营销、办公
20、场景中率先应用1年内无规划Source:TE洞观,2023/04 AIGC不同收费模式正在被各类企业不断尝试35.7%34.8%43.3%企业倾向的AIGC收费模式ABC定制化商品开发模式软件与服务订阅模式内容产出量收费模式收费模式特征优点缺点适用企业这种模式根据客户使用服务的时间长短来计费方便客户预估成本,同时也可以通过调整使用时间来控制花费容易出现空闲浪费中等规模企业,对支出有灵活性和可预测性需求这种模式根据客户使用的API 调用次数或计算资源占用量来计费优点是价格相对较为透明,用户只需按实际使用付费有时难以成本控制,应用量突增时成本大幅提升小型、初创企业根据客户特定的需求和预算提供定制化
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