【腾讯云】2024年AI驱动业务创新云夯实业务基础研究报告_52页_27mb

报告摘要

AI驱动业务创新总结

核心内容

本手册系统梳理了AI在企业服务中的应用趋势及实践案例，重点分析了生成式AI（AIGC）如何推动企业创新、优化业务流程和提升效率。同时，强调了云计算在AI应用落地中的基础支撑作用，包括算力、存储、网络和运维等方面的保障。通过多个企业案例，展示了腾讯云在AI与云原生技术融合方面的综合能力。

主要观点

AI应用处于早期，但潜力巨大：生成式AI在企业级市场仍处于早期阶段，但其在多个行业场景中展现出强大的应用潜力，有望快速跨越市场鸿沟。
AI技术为创新提供必要条件：大模型在文本、图像、视频等多模态能力上持续优化，成本不断下降，为企业应用提供了坚实的底层支持。
技术方案影响AI应用效率：企业应选择适合自身业务场景的技术路径，如RAG、Agent、云原生等，以提升AI应用的准确性和效率。
云计算是AI应用的重要底座：云原生技术（如容器化、微服务、Serverless等）加速了AI应用的开发与迭代，同时提供高性能算力、弹性存储和稳定网络，保障AI业务的高效运行。
AI驱动业务创新的多个场景：包括数字内容生成、协同办公、智能客服、企业管理流程优化、科研计算等，AI在提升效率、降低成本、优化体验方面发挥关键作用。

关键信息

一、行业发展趋势

AI应用处于早期，但有望成为业务创新的助推器
- 生成式AI在企业级市场仍处于早期阶段，但已显示出跨越市场鸿沟的迹象。
- AI技术在多个行业场景中应用广泛，包括营销、生产、服务等，未来将进一步渗透至更多环节。
- 企业希望通过AI实现的主要效益是提高效率和降低成本，未来也将拓展至战略洞察、业务创新等领域。
技术方案的选择将影响AI应用的效率
- 路径一：RAG（检索增强生成）：通过结合企业内部知识库和行业数据，提升大模型在特定任务上的准确性。
- 路径二：Agent：具备自主记忆、推理、规划和执行能力的智能体，适用于复杂业务场景，如人力资源、供应链等。
- 路径三：云原生技术：通过容器化、微服务、Serverless等能力，实现快速开发、部署和扩展，提高迭代速度和资源利用率。

二、互联网企业服务实践案例

打造新的数字内容生成方式
- 右脑科技：通过腾讯云降低算力成本，提升推理速度，实现百万用户稳定使用，保障内容安全合规。
- 创客贴：基于腾讯云EKS部署AI模型，实现成本节省50%以上，AI功能快速迭代，满足合规要求。
- 筷子科技：通过腾讯云迁移工具、容器服务和高性能存储，提升视频处理性能和业务稳定性。
开启协同办公领域效率革命
- 腾讯会议：基于混元大模型打造AI小助手，实现会议内容总结、待办整理等，提升会议效率。
- 腾讯文档：AI智能助手支持文档、表格、PPT等全类型内容处理，实现跨品类信息流转和高效数据分析。
重塑智能客服及私域运营新形态
- 销售易：结合腾讯云向量数据库和RAG技术，提升商机检索和客服问答效率，降低人工成本。
- 乐言科技：通过腾讯云大数据平台和AI交互能力，提升客服机器人效率，实现高并发处理和内容合规。
- 天润融通：借助腾讯云语音识别和内容审核能力，优化客户联络流程，提升服务质量。
促进企业管理流程智能化迭代
- 金蝶：通过腾讯云混元大模型和TI平台，实现招聘效率提升90%、财务分析智能化、运维效率提升30%。
- 澜码科技：借助腾讯云算力和运维能力，降低IT成本，提升Agent业务效率。
- 影刀：通过腾讯云OCR、NLP等能力，提升AI流程自动化水平，优化内容生产。

三、腾讯云AIGC解决方案全景图

助力大模型应用落地
- 腾讯云提供高性能算力集群、自研网络架构（如星脉网络）、向量数据库等，保障大模型训练和推理的稳定性和效率。
- 例如：智谱AI、元象XVERSE、月之暗面科技等企业通过腾讯云实现大模型训练效率提升、合规保障及算力资源优化。
支撑大规模算力平台
- 提供高性能计算集群（HCC）、弹性算力、高速互联GPU集群等，满足AI模型训练、渲染、科研计算等需求。
- 例如：燧原科技、中科视拓、即算科技等通过腾讯云实现算力资源优化、成本降低及交付效率提升。
优化弹性算力成本
- 通过弹性资源调度、按需使用、高效存储等方式，降低企业IT成本，提升资源利用率。
- 例如：炫我科技、汇智智能等借助腾讯云实现成本优化、资源灵活调度及稳定运行。
云原生加速数字化升级
- 云原生技术（如微服务、容器化、Serverless）帮助企业实现快速迭代、灵活扩展和高效运维。
- 例如：企业服务应用在多个场景中实现高效部署和管理，提升整体运营效率。