如果说2023年是生成式AI元年的话，那么2024年将成为企业级AI元年。

从过去一年多的发展来看，AI技术应用的热门场景更多的还是在消费侧，无论是“文生文”的大语言模型，还是“文生图”的多模态模型，更多的是辅助人们进行一些简单的办公，或者提供一些娱乐。

生成式AI离真正成熟的企业级应用尚需时日。不过随着技术的不断发展，2024年，将会有更多的企业级AI应用落地，而AI与产业的融合也将成为今年科技圈的焦点话题之一。

应用前景广泛

显然，消费侧的场景仅是生成式AI的冰山一角，生成式AI真正的价值还得看企业侧、行业侧的应用。IBM 大中华区董事长、总经理陈旭东曾公开表示，企业级AI应用相较于消费侧，有着更广泛的需求和潜力，“根据IBM多年服务企业用户的经验，我们认为生成式AI在包括HR、财务和供应链流程自动化、IT开发和运维的智能化，以及企业资产管理、数据安全等方方面面均有着大展拳脚的机会。”陈旭东指出。

与此同时，根据IBM委托Morning Consult完成的《2023年全球AI采用指数》报告显示，全球范围内，大约有42% 的受访企业已在业务中积极部署AI。

值得注意的是，报告显示，企业级AI应用中，中国企业稳居第一阵营。这其中，有近一半的中国企业表示已经在积极采用AI，85% 的中国企业表示未来2-3年会加速AI的采用，63% 的中国企业还表示正在积极探索生成式AI。

从行业角度出发，包括金融、医疗、法律咨询、教培等偏服务型的行业有望率先有较成熟的生成式AI落地。

例如，现阶段大模型在金融行业的应用主要还是集中在风险评估和管理，以及知识图谱平台搭建方面。在风险评估方面，大模型可以通过分析大量的历史数据和实时信息，预测市场风险、评估信用风险等，为金融机构提供更加准确和及时的风险管理决策支持。

另一方面，将大模型与知识图谱平台结合，用大模型代替NLP技术，金融机构可以在提升效率的同时，提升风控水平。

例如，医疗行业通过行业大模型对大量医疗数据的学习和分析，可以自动识别病变特征，辅助医生进行疾病诊断，提高诊断准确率与诊断效率。IEEE标准协会新标准立项委员会副主席兼IEEE数字金融与经济标准委员会主席林道庄曾对钛媒体表示，现阶段，我国医疗资源比较紧缺，许多人排了很久的队才能看上病，而医生也很忙，通过大模型的辅助，能帮助医生快速的识别诸如X光片、CT等病历，从而大幅提升医生工作效率，也能降低患者等待的时间。

企业级AI平台将成最优解

除了金融和医疗行业以外，其他各个行业也都在积极探索生成式AI与业务结合的场景。各行业当下对待AI的态度如同几年前对待云计算的态度一般。

而AI也将“接棒”云计算，成为未来企业数字化关注的焦点。在IBM 咨询大中华区总裁陈科典看来，过去十五年间，企业数字化成就了云计算，未来的十五年将迎来企业应用AI赋能的关键时刻，而混合云+AI也必将成为未来很长一段时间内，企业数智化的最优解。

目前企业级AI应用方式主要有三类：嵌入软件、API调用和搭建企业级AI平台。

嵌入软件是目前企业应用AI赋能业务最简单的方式，但也是差异化最低的一个，无法根据企业自身需求进行更高层次的探索。

相较于嵌入软件的形式，API调用具备了一定的差异化能力，企业可以根据自身需求调用外部大语言模型，从中取得一些不一样的效果，“这个方式相对比较经济、便捷，同时又可以实现一定程度上的差异化需求，”陈科典指出，“但企业所用的大语言模型也能被其他企业调用，时间久了差异化的能力会逐步减弱。”

现阶段，企业应用最好的方式就是搭建自己的企业级AI平台，而这也是IBM目前在企业级AI领域主要的发力点。陈科典对钛媒体表示，IBM相信，云计算将会是未来很长一段时间内企业数字化的主要手段，而AI发展的趋势也是不可逆的，“AI已经成为企业核心竞争力，所以企业需要打造自己的企业级AI平台。”陈科典如是说，“虽然这种方式短期上来，企业的投入相较于其他两种更大，但长期来看，企业投入的回报率非常可观。”

方兴未艾

企业搭建属于自己的企业级AI平台显然已经成为当下各行业企业提升自身竞争力，以及差异化能力的重要手段之一。但是从现有的应用上来看，生成式AI在企业侧的应用仍处于方兴未艾的状态。

纵观生成式AI在企业侧应用不难看出，目前仍存在几点问题。

从现阶段企业应用AI的趋势来看，大多数企业对AI应用保持积极的态度，积极探索AI与业务相结合的方式，但我们离真正成熟的企业级AI应用爆发式涌现还尚需时日。不过无论是企业侧，还是AI服务供应商侧，都在积极的探索和布局。

本文转载自​ ​钛媒体​ ​，作者：张申宇