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摘要:2024年，企业们纷纷将目光投向生成式AI技术，希望通过这一新兴力量实现商业上的未来突破。但与预期不符的是，虽然企业对于生成式AI的关注度和投资额不断攀升，但真正的落地进展却并不尽如人意。
报告显示，企业对于生成式AI的支出呈现快速增长的趋势，但高预期却并未带来相应的落地进展。模型生成结果的准确性、人才技能稀缺、部署成本等因素都制约了生成式AI在企业中的规模化应用。数据显示，仅有24%的企业已经开始投资生成式AI并具备预算计划，而近70%的企业则还未制定支出计划或进行试点测试。
生成式AI的落地涉及到从基础模型到应用部署的多个环节，各类市场参与者在这一过程中面临着各自的挑战。大模型提供商需要处理复杂耗时的数据准备工作和高昂的算力成本，而生成式AI应用开发者则需要选择适配的模型、整合不同格式的数据、保护用户隐私和内容安全等。生成式AI应用使用方则需要解决数据安全和内容准确性等问题。
生成式AI在企业场景中的成功落地需要五大关键要素的支持，包括高性价比的基础设施、灵活的模型选择、差异化定制、应用驱动和负责任AI策略。据调研显示，云服务商成为企业用户选择生成式AI战略合作伙伴的首选，因其能助力用户快速使用最新模型能力并降低基础设施搭建门槛。
报告提出了即刻开启云上生成式AI之旅的建议，强调将生成式AI融入企业级战略，并通过模型定制功能来发挥企业的差异化优势。典型应用场景主要围绕增强客户体验、提升员工生产力与创造力以及优化业务流程。端到端构建生成式AI应用的过程需要选择适当的模型、集成验证模型并持续迭代。
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