2024-06-17-易观分析-2024三大工具助力企业AI全速升级报告_36页_4mb

报告摘要

三大工具助力企业AI全速升级总结

核心内容

《三大工具助力企业AI全速升级》是一份由易观AI咨询顾问团队编制的指南，旨在帮助企业全面部署AI大模型，涵盖AI大模型的发展概述、战略决策与部署步骤、方法与选型建议，并指出部署过程中的常见误区，提供策略自检工具。该报告强调，智能化是互联网化与数字化的延伸，AI能力已成为企业核心竞争力。

主要观点

AI大模型发展与应用场景：
- AI大模型正加速渗透到多个行业，包括文本、代码、图像、音视频、3D、分子发现等。
- AI能力不仅提升效率，还推动业务创新和模式转变。
企业AI部署路径：
- 端到端自主训练大语言模型：适用于有较强IT投入与研发能力的企业，需具备高算力资源、算法能力及数据资源。
- 联合研发与微调：适合行业头部企业，通过与LLM供应商合作，实现专有模型训练与优化。
- 采购API部署：适用于中型企业，以快速提效降本为目标，无需从头构建模型。
- 调整选型策略：适用于大多数企业，通过提升AI能力评价权重，推动软件整体升级。
AI大模型选型评估：
- 评估矩阵从模型能力、产品能力、生态能力、可持续发展能力四个维度分析。
- 各大模型在不同行业和场景中展现出不同的优势与应用潜力。
MaaS与AaaS：
- MaaS（Model as a Service）成为主流商业模式，降低企业AI部署门槛，提升灵活性与可扩展性。
- AaaS（Agent as a Service）推动大模型落地于多元场景，如个人助理、智能客服、推荐系统等。
企业AI部署误区：
- 误区一：将AI技术视为唯一核心竞争力，忽视业务模式创新。
- 误区二：只关注显性成本，忽视长期AI应用带来的隐性成本。
- 误区三：对AI投入收益预期过快，未充分考虑收益的阶段性变化。
- 误区四：过度关注模型能力，忽略AI应用的系统性。
- 误区五：在风险控制上走极端，或忽视或过于谨慎。
AI部署建议：
- 以业务为纲：明确AI的战略目标与收益预期，围绕用户与客户价值进行规划。
- 专有数据资产沉淀：利用企业积累的专业领域数据，提升模型的行业属性。
- 合规与风险管理机制：制定AI开发、应用与审核规范，确保数据安全与隐私保护。
- 组织能力与员工协同：推动组织协同与员工技能升级，实现AI与组织能力的共同进化。

关键信息

AI大模型部署路径：
- 端到端自主训练：适合科技巨头，需高算力、算法和数据。
- 联合研发与微调：适合行业头部企业，依赖基础模型与数据。
- 采购API：适合中型企业，快速提效降本。
- 调整选型策略：适合大多数企业，推动软件整体升级。
AI大模型选型评估矩阵：
- 评估维度包括模型能力、产品能力、生态能力、可持续发展能力。
- 中国主流大模型如百度文心、阿里通义、华为盘古、科大讯飞星火等，均在不同维度表现突出。
MaaS与AaaS：
- MaaS通过云端资源和预训练模型，降低企业AI部署成本。
- AaaS简化部署与管理，提升AI在多元场景中的落地能力。
企业AI部署误区与建议：
- 避免将AI技术作为唯一核心竞争力，应注重业务模式创新。
- 平衡显性与隐性成本，关注AI应用的长期价值。
- 理性看待AI投入收益预期，合理规划部署时间表。
- 考虑AI应用的系统性，避免只关注模型能力。
- 平衡风险控制，既需防范潜在风险，也要把握AI带来的机遇。