【IDC研究精选】生成式AI获批上线：试点、上线和迭代
近日，以百度、商汤、百川智能为代表的多家企业通过网信办《生成式人工智能服务管理暂行办法》备案名单，且后续还将会有更多企业通过各省市的生成式AI备案审批。这对于获批的企业来说，他们已经可以加速将产品推向市场。然而，整个市场对于生成式AI落地的态度如何？
生成式AI带来的全新机会
大模型、生成式AI与上一代AI相比，预训练需要更大的数据量、更强的算力。具体体现在：二次训练、精调需要有一定的算法开发技能，上线使用需要对提示词有一定的了解，所使用的模型算法也来自全新的生态与社区。这些变化将给人工智能产业带来全新的机会，包括硬件基础设施、数据基础设施、AI应用的开发等等，同时也会带来一些全新的挑战。
生成式AI的广泛应用场景
当前生成式AI的能力主要以单模态为主，例如文生文、文生图，应用的场景包括营销、知识管理及发现、对话式AI以及代码生成领域。
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营销领域的应用场景
AI生成独具创意的设计。
文本内容优化：AI助手来简化复杂的想法，或者根据提示重写内容。
视觉创作：文生图助力摆脱单调的图片库，创造出既吸引受众又符合品牌的视觉效果。
广告和登陆页面测试：快速创建现有副本的变体，测试广告和登陆页面的效果，从而节省团队宝贵的时间。
社交媒体文案生成：创建简短、有吸引力的社交媒体文案的良好工具。
2
知识管理领域的场景
在单个数据库内或者跨多个信息系统进行知识检索，生成内容。
3
对话式AI
在对话式AI场景中基于大模型进一步提升交互次数、对话的准确度等。
4
代码生成
进行代码的修复、补足，根据自然语言指令自动生成代码等。
IDC在今年上半年的调研中发现，用户普遍认为最有前景的生成式AI用例包括：内容管理类应用、营销类应用、代码生成式应用、对话式AI，以及产品设计类应用。
七成企业停留在认知阶段，落地案例寥寥无几
在第三季度的调研中，IDC发现尽管企业对生成式AI热情高涨，也在尝试引入外部的相关培训与技能，但真正落地案例少之又少，基本都是试点阶段。主要的挑战在于模型与数据的安全、严重缺乏高质量数据、缺乏生成式AI的技能与人才等等。
其中，排在第一位的挑战在于安全、隐私方面的担忧，包括对于数据主权以及模型生成内容方面的担忧；排在第二位的挑战为缺乏高质量数据，生成式AI时代尤其需要企业配合AI进行流程方面的改造。然而，很多企业跃跃欲试，却还没有着手的原因在于没有看到成功案例。
给生成式AI以包容空间
今天的生成式AI确实存在准确度不足甚至产生不切实际虚假幻觉的可能性，但这并不影响其在提升工作效率、加快内容创造流程上能够充分发挥价值。要避免潜在的风险，企业可以在当前的数字化或者人工智能战略中加入生成式AI的设计以及引入路线，同时考虑当前的业务流程如何能够为大模型储备高质量数据，这里建议从一些有数据和算法基础、有经济价值、符合公司战略的场景开始。
IDC中国研究总监卢言霞表示：“每个企业都应该有专门的AI战略，生成式AI更应该是企业AI战略落地的加速器。对AI生成的内容给予一定的包容，配合人力支持为AI生成的结果提供反馈，不断优化AI生成内容的质量。最后我们要强调的是，对于生成式AI的投资将帮助每个企业建立独特的影响力。”
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生成式AI实践案例（2023年10月）
中国新一代人工智能市场规模预测（2023年10月）
中国生成式AI市场生态图谱（2023年11月）
中国人工智能基础设施建设指南（2023年10月）
Tech Assessment: AI大模型技术能力评估报告，2023（2023年6月，Doc #CHC49698923）
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自2022年11月30日ChatGPT推出以来，生成式AI的关注度明显增加。虽然生成式AI并非新技术，我们今天所见到的大部分技术在几年前就已存在了。但生成式AI的出现仍将使2023年成为人工智能领域最令人兴奋的一年。
本文深入探讨了亚太地区（包括中国和日本）企业将要或已经面临的一系列问题，例如：如何拥抱生成式AI技术、可能面对的应用场景，以及技术供应商如何做好准备把握市场机会等。
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