國(guó)外生成(chéng)式AI行業應用版圖。

縱覽生成(chéng)式人工智能(néng) （Generative AI或AIGC，兩(liǎng)種(zhǒng)表述均可，國(guó)内更多用AIGC） 進(jìn)化史，從AI誕生之始，人們就試圖讓機器生成(chéng)内容，與其對(duì)話，并誕生了最早的圖靈測試标準。多年來，生成(chéng)式AI的發(fā)展一直不溫不火。直到去年Midjourney、Stable Diffusion等文生圖應用點燃了大衆的熱情，再到11月ChatGPT的橫空出世，更是引發(fā)了現象級熱潮，讓生成(chéng)式AI走入了億萬用戶的視野。

本文結合國(guó)際企業實踐經(jīng)驗，從大模型生态構建方式、行業應用的切入路徑這(zhè)兩(liǎng)個視角切入，描繪生成(chéng)式AI的行業應用版圖，分享我們初步的觀察與思考。

大模型的生态

模型即服務（MaaS）的新生态加速形成(chéng)

結合目前行業“基礎設施層-模型層（MaaS）-應用層”三層結構，我們預計未來可能(néng)形成(chéng)一個模型即服務（MaaS）的新生态。自下而上，三層結構的構成(chéng)如下：

基礎設施層：GPU芯片、AI芯片、超級計算機等算法基礎設施，以及機器學(xué)習框架、雲操作系統等軟件。

模型層（MaaS）：通用AI大模型，以及基于大模型在垂直領域訓練生成(chéng)的行業模型（中間層），即在預訓練AI大模型基礎上，可以快速微調或使用嵌入等方式、開(kāi)發(fā)出場景化、定制化、個性化的中小模型，實現在不同行業、垂直領域、功能(néng)場景的工業流水線式部署，同時兼具按需使用、高效經(jīng)濟的優勢。

應用層：AIGC技術面(miàn)向(xiàng)終端用戶帶來的新的功能(néng)、産品、服務和應用等；正如之前的“互聯網+”一樣(yàng)，“AIGC+”或者說“AI+”將(jiāng)來有望和各行各業深度結合，持續帶來新的應用形式。未來，一方面(miàn)，現有的APP都(dōu)可以用大模型重做一遍，另一方面(miàn)，還(hái)會出現更多新的AI原生類APP，從而誕生更多新的獨角獸甚至巨頭企業。

大模型走向(xiàng)通用性和垂直性并重的縱深布局

在AIGC技術應用布局上，通用性和垂直性并重。

所謂“通用性”指的是橫向(xiàng)能(néng)力，适用于各個行業，具體而言包括語義多輪對(duì)話、知識庫構建、智能(néng)搜索、企業級RPA、多模态内容生成(chéng)、代碼生成(chéng)等方面(miàn)：

1、語義多輪對(duì)話：AIGC技術在語義多輪對(duì)話中發(fā)揮著(zhe)巨大的優勢，尤其是在高客單價銷售和私域交流場景下。例如，直播話術中，AIGC能(néng)夠迅速學(xué)習并掌握最佳實踐，如各類Chatbot和IQ for sales。

2、知識庫構建：AIGC技術從簡單的資料概括整理發(fā)展到幫助用戶閱讀理解、生成(chéng)個性化資料庫，以及基于高效資訊歸納的新搜索功能(néng)。這(zhè)使得AIGC既可應用于企業級人工智能(néng)，也可成(chéng)爲個人助理 （如Mem） 。

3、智能(néng)搜索：AIGC在智能(néng)搜索領域的應用也取得了顯著成(chéng)果，如New Bing、Perplexity等。凡積累了知識庫的系統，都(dōu)可以借助AIGC實現語義搜索功能(néng)。

4、企業級RPA（Robotic Process Automation）：結合LLM （Large Language Models） 技術和RPA，AIGC在企業級應用中發(fā)揮著(zhe)重要作用。典型應用包括微軟的Copilot以及CRM領域的Salesforce等，它們緊密結合行業場景，爲用戶賦能(néng)。

5、多模态内容生成(chéng)：在智能(néng)寫作助手、廣告主視覺創作、智能(néng)NPC等領域，AIGC技術帶來了創新應用，除了文字，還(hái)可以生成(chéng)圖片、視頻，甚至3D數字内容。

6、代碼生成(chéng)：代碼作爲一種(zhǒng)更标準化的文本，AIGC在代碼生成(chéng)方面(miàn)具有巨大潛力，如GitHub Copilo已經(jīng)有很不錯的表現，在這(zhè)個領域，正在有更多的代碼生成(chéng)工具出出現，有望大幅提升碼農的生産力，也爲普通的非技術工作者提供了更爲便捷的工具，大幅降低了編程門檻。

所謂“垂直性”指的是縱向(xiàng)能(néng)力，通過(guò)對(duì)不同行業Know-how的學(xué)習，AIGC技術可以進(jìn)化爲行業專家，從而大幅加速各行業的數字化轉型。

結合國(guó)外企業的投融資信息，我們列舉了醫療、金融、零售和制造幾個行業的典型例子：

醫療（Zebra Medical Vision ，Aidoc 等使用AGI進(jìn)行醫學(xué)圖像分析）

金融（Bloomberg發(fā)布Terminal AI大模型提供金融智能(néng)化服務）

零售（Stitch Fix 等公司使用生成(chéng)式人工智能(néng)來實現個性化購物體驗、庫存管理和需求預測）

制造（通用電氣等公司利用生成(chéng)式人工智能(néng)優化生産流程、預測性維護和供應鏈管理）

國(guó)外科技企業紛紛“卷”出了新高度

在Open AI的直接帶動（微軟）或刺激（谷歌等）下，大模型已經(jīng)成(chéng)爲巨頭軍備競賽新的殺手锏。不僅加速大煉“大模型”，還(hái)在原有的産品中快速加入大模型的能(néng)力，以期在新的範式轉換和技術浪潮中占得先機。

先是5月初，谷歌I/O大會推出PaLM2大模型，其對(duì)話産品Bard未來也能(néng)像ChatGPT一樣(yàng)，接入網絡，實時搜索網頁。同時推出Duet AI，給谷歌的辦公套件Workspace全新升級。

近日，微軟開(kāi)發(fā)者大會則推出了Windows Copilot，打造每個人的AI助手。Windows Copilot將(jiāng)直接集成(chéng)到Windows 11中，在所有應用和程序中都(dōu)可使用，就像我們在Edge、Office程序和GitHub中看到的Copilot側邊欄一樣(yàng)。

除了傳統科技巨頭，創業企業同樣(yàng)表現出極高的市場活力和技術實力，各模态應用快速落地，爆款産品不斷推出。随著(zhe)技術不斷演進(jìn)，尤其是Diffusion、Transformer和Clip等模型的提出，AIGC的商業化在多個領域開(kāi)始落地，其中代碼生成(chéng)、文本生成(chéng)、圖像生成(chéng)、音視頻/遊戲等領域已有不少爆款級産品。

代碼領域，Github推出的Copilot用戶量破百萬

文本領域，微軟已經(jīng)在Bing和Dynamic365等應用已接入ChatGPT/GPT-4接口

圖像領域，Stable diffusion等文生圖應用已突破千萬級用戶量

音視頻/遊戲領域，起(qǐ)步較晚，對(duì)模型和算力要求更高，出現了不少Start-up。

更多頭部企業創新産品和解決方案可參見下表：

大模型生态合作的5種(zhǒng)典型方式

目前，大模型可能(néng)的生态合作和商業模式正在漸次展開(kāi)，我們梳理了主要的5種(zhǒng)。其中API調用和插件是大多數公司接入大模型能(néng)力的主要方式。

1、API調用：大多數公司使用大模型的主要方式

在當前的技術環境下，API調用被(bèi)廣泛應用于知識庫和客戶服務領域。公司通過(guò)利用ChatGPT開(kāi)放的Fine Tuning API，將(jiāng) 自有的Knowledge Base （包括産品文檔、常見問答、客服曆史對(duì)話等） 上傳到ChatGPT，從而建立私有模型。值得注意的是，盡管如此，創業公司仍無法擁有該模型的所有權。

通過(guò)這(zhè)種(zhǒng)方式，ChatGPT的用戶可以擁有專屬的Chat Bot，它不僅具備常規對(duì)話功能(néng)，還(hái)可以利用企業自有、甚至非公開(kāi)的訓練數據來提供高度針對(duì)性的服務。

以OpenAI的GPT-3/3.5/4爲技術基礎，一些創新公司如QUANTUM ENGINE （類似Character.ai和Inworld，由創始人Jesse Lyu于2023年創建） 旨在基于ChatGPT改善玩家體驗并提升生産環節效率。這(zhè)些公司通過(guò)引入開(kāi)放式對(duì)話，重新探索NPC的價值，以提升沉浸感與交互方式。同時，實現了開(kāi)放式遊戲視覺引擎聯動的三個步驟：生成(chéng)對(duì)話、行爲與藍圖的自動化。一個典型的示例是“當馬斯克想把特斯拉賣給比爾蓋茨”的Demo，該Demo展示了如何自由選擇角色并自動生成(chéng)對(duì)話。

價格方面(miàn)，盡管不同類型、不同公司的定價方式各有千秋，但整體上大模型日益向(xiàng)生态擴展方向(xiàng)發(fā)展。典型如OpenAI開(kāi)放了GPT-4 （純文本） 、ChatGPT API和WhisperAPI （應用程序接口） ，允許開(kāi)發(fā)者將(jiāng)ChatGPT集成(chéng)至他們的應用程序和服務中。2023年3月1日，OpenAI基于GPT 3.5 Turbo模型開(kāi)放了ChatGPT API；API收費模式爲0.002美元/1000tokens。相較于前一代開(kāi)放接口GPT 3.5，性能(néng)更強的同時，價格下降90%，進(jìn)一步加速了ChatGPT相關應用生态的發(fā)展。

2、插件模式：Plugin讓大模型有望成(chéng)爲新的OS

除API調用外，2023年3月24日，OpenAI公布了重磅消息：ChatGPT支持接入第三方插件，并一口氣上架了11個插件。通過(guò)這(zhè)些插件，用戶可以用ChatGPT購買商品，預定酒店、機票，搜索專業數據等，這(zhè)大大解放了ChatGPT的生産力，爲其發(fā)展帶來了更多的可能(néng)性。這(zhè)種(zhǒng)插件模式爲Plugin可能(néng)的應用方式和影響提供了豐富的發(fā)展前景。

總之，不管是作爲操作系統還(hái)是應用商店，AI的轉折點已經(jīng)到來。

3、進(jìn)一步的探讨：機遇還(hái)是陷阱？護城河在哪裡(lǐ)？

綜合上述API調用方式的分析，我們不禁産生一個靈魂之問：模型是OpenAI的，核心技術不在自己手裡(lǐ)，AIGC應用層企業的護城河在哪裡(lǐ)？

PitchBook調查數據顯示，僅在2022年，生成(chéng)式AI （即AIGC） 賽道(dào)就發(fā)生了78筆投資，總融資金額超過(guò)13.7億美元，幾乎相當于過(guò)去5年的融資總和。同期，出現了OpenAI、Stability AI、Jasper等估值超過(guò)10億美元的獨角獸。預計2023年，生成(chéng)式AI賽道(dào)的融資次數、額度將(jiāng)會更多。

然而，“GPT狂飙，AI投資突進(jìn)，整個創投市場都(dōu)熱得發(fā)燙。稀缺的公司分分鍾獨角獸，做大模型的人才出500萬年薪也難招，但與此同時，有的創業公司還(hái)沒(méi)來得及在市場上露出鋒芒，就已經(jīng)被(bèi)一日千裡(lǐ)的OpenAI拍倒在PPT階段，難以翻身”——AIGC應用層融資過(guò)熱，是否“虛假繁榮”？

換言之，ChatGPT“更強、更快、更便宜”了，現有應用還(hái)有市場嗎？關于這(zhè)個問題的回答我們將(jiāng)以Grammarly、Jasper.ai 的使用體驗及 Quantum-engine創始人的現身說法爲例嘗試做出回答。

（1）ChatGPT對(duì)Grammarly說：我幹掉你，與你無關？

Grammarly爲全球每天的3000萬用戶 （包括50000個專業機構） 提供語法校對(duì)服務。然而，在ChatGPT出現後(hòu)，這(zhè)一市場格局可能(néng)面(miàn)臨挑戰，據悉reddit、twitter 等地充滿了正在認真考慮退訂 Grammarly 。

（2）Jasper“真香”，爲什麼(me)？

Jasper支持各平台廣告/博客圖文内容生成(chéng)，截至2022年12月底，Jasper付費用戶達到7萬，估值已達15億美元，旗下有多款産品接入GPT-3進(jìn)行商業性文字創作。

雖然底層模型是OpenAI的 （親測調整設問方式後(hòu)可在ChatGPT中得到高度一緻的營銷文案結果輸出，核心功能(néng)可替代） ，且Jasper定價更高，但截至目前Jasper的估值和用戶量并未受到影響，這(zhè)引發(fā)了關于其發(fā)展和市場競争力的思考。

（3）創始人視角：應用層壁壘在于前端用戶體驗

QUANTUM ENGINE 創始人表示ChatGPT在遊戲行業的應用呈現出巨大潛力，包括遊戲角色對(duì)話生成(chéng)、劇情編寫、遊戲元素創意等方面(miàn)，爲遊戲開(kāi)發(fā)者提供強大的支持。作爲對(duì)話生成(chéng)應用，低延時性對(duì)用戶體驗至關重要，類似于在弱網條件下雲視頻會議産品Zoom适當犧牲視頻質量以優先保障音頻流暢以保證用戶通話體驗，AIGC應用也需要關注此類需求，爲用戶精準提供更舒适的前端用戶體驗。

由此觀之，行業應用層的獨特優勢決定了未來百花齊放的生态，深耕行業特性、優化前端體驗才能(néng)應對(duì)大模型飛速叠代帶來的潛在危機。

行業應用的6類切入路徑

按用戶側類型劃分，生成(chéng)式人工智能(néng)(AIGC)在C端和B端市場呈現出兩(liǎng)類路徑，其中C端已經(jīng)達到可用、甚至好(hǎo)用的臨界點，B端將(jiāng)從高價值先導領域向(xiàng)MaaS生态擴展。

C端市場已經(jīng)達到可用的臨界點

C端應用包括效率工具的下一代産品、遊戲未來的新形态和制作新方式，以及爲數字人、元宇宙、機器人等交叉領域帶來新空間。此外，AIGC還(hái)帶來了内容創作領域的大爆發(fā)。

B端市場，從高價值先導領域向(xiàng)MaaS生态擴展

1、生成(chéng)式AI從效率角度切入，提升寫作和生産力。

例如，會議、招聘、各類辦公助手（文檔助手、編程助手）等應用場景。

2、生成(chéng)式AI在高價值領域如營銷、金融育等領域率先切入

以營銷爲例，AIGC技術可以大幅降低創意成(chéng)本、大量生成(chéng)廣告素材和文案。Jasper作爲市場上最爲火爆的廣告、營銷圖文生成(chéng)産品，在截至2022年12月底時，付費用戶達到7萬，2022年年收入7500萬美元，估值已達15億美元。

在金融領域中，AIGC應用探索方向(xiàng)集中在智能(néng)客服、智能(néng)投顧、商戶入網、欺詐檢測、智能(néng)營銷等領域。然而，在算法風險、隐私保護、信息安全等方面(miàn)仍然面(miàn)臨較大的挑戰。

3、知識密集型領域蘊含著(zhe)生成(chéng)式AI應用的巨大潛力

在醫療領域，GPT-4作爲一種(zhǒng)醫學(xué)AI聊天機器人，在醫學(xué)領域的潛在應用方式主要包括醫療記錄、醫學(xué)知識和醫療咨詢，可以幫助醫護人員提升工作效率和患者問診體驗。但它也存在局限性，并可能(néng)帶來系列潛在風險。

在教育領域的應用已較爲成(chéng)熟。以Duolingo爲例，他們利用GPT-4推出了新産品“Duolingo MAX”學(xué)習平台，提供了“解釋答案”和“角色扮演”兩(liǎng)項全新的AI功能(néng)。

在這(zhè)些領域中，AIGC技術不斷拓展應用場景，爲各行各業帶來了前所未有的效率提升和創新機遇。但我們也應當關注到其中的挑戰與風險，确保技術在發(fā)揮潛能(néng)的同時，也能(néng)保障用戶的利益和安全。

除了千行百業的多模态應用，在B端市場，如下圖所示的模型層中AIGC技術業在逐漸圍繞頭部幾家大模型形成(chéng)的MaaS生态發(fā)展。

進(jìn)一步的探讨

暢想未來，生成(chéng)式人工智能(néng)將(jiāng)進(jìn)一步與生産、生活深度融合。而大模型帶來的變革才剛剛開(kāi)始。也特别歡迎大家聯系我們，一起(qǐ)探讨大模型在行業應用主戰場落地的機會和挑戰。

企業級RPA+大模型的AutoGPT方式可能(néng)颠覆現有的軟件模式

産業層面(miàn)，企業級RPA（Robotic Process Automation）結合大模型的方式將(jiāng)在更多行業實現落地（譬如金融、零售、政府、制造、物流、地産、教育等），并财務，HR，客服等應用場景展現極爲出色的能(néng)力，從而實現更高效的工作流程和業務處理。譬如說AutoGPT已昭示Prompt 工程的下一個前沿，即便是非科班出身的小白，借助 AutoGPT不到 3 分鍾就能(néng)成(chéng)功建立一個網站，完成(chéng)一份詳實的市場調研也可以在彈指間輕松實現。

組織變革和個人自雇等興起(qǐ)，將(jiāng)帶來應用軟件的全新革命

當一個人就能(néng)成(chéng)爲一支團隊，這(zhè)將(jiāng)有可能(néng)誕生具有To C體驗的B端現象級産品。在産業變革的加速驅動下，未來在組織層面(miàn)業將(jiāng)發(fā)生深刻變革，個人和小團隊模式可能(néng)成(chéng)爲重要形态，引發(fā)To B和To C軟件的邊界進(jìn)一步模糊……

當然這(zhè)還(hái)隻是我們的初步的思考，生成(chéng)式AI技術影響下的未來勢必繼續颠覆我們的認知、持續突破想象的邊界，帶來生産力的新革命。無論如何，未來已呼嘯而至。