生成式AI：重新定義產業與企業
生成式AI成為當前熱門話題，這項突破性技術有潛力顯著改變各個領域，甚至人類生活本身。
儘管2023年對生成式AI的熱捧，Menlo Ventures的報告顯示其採用進展緩慢，僅佔企業雲端支出的1%以下。相比之下，傳統AI在4000億美元的雲市場中佔據了18%。Menlo的投資者Derek Xiao評論道：「許多人曾認為生成式AI會迅速顛覆產業，雖然它代表了重要的進步，但企業界的實質變革仍需時間。」
傳統AI支出增長
預測顯示，生成式AI市場到2030年可能達到768億美元，並從2023年起實現31.5%的年均增長率 (CAGR)。另有估計指出，這項技術在未來七年內可能在12個行業創造至少4500億美元的收益。自2022年11月推出以來，ChatGPT已成為企業會議和輕松交談的焦點。然而，Menlo的《企業中的AI現狀》報告揭示，在2023年前，受訪企業中已有50%採用某種形式的AI。使用AI的公司數量增長7%，從48%上升至55%，平均投資增長約8%。產品工程部門在AI解決方案上的支出居於首位。
儘管增長明顯，企業對生成式AI持謹慎態度。Menlo的合夥人Naomi Ionita表示：「我們預期生成式AI會立即取得成功，但2023年成為了探索的一年。」展望未來，Xiao強調2024年將是生成式AI實施的關鍵年。
關於生成式AI採用的擔憂
在企業探索這一領域時，Menlo的合夥人Tim Tully建議採取謹慎的策略。他強調：「領導者應對這些調查結果感到放心，並理解緩慢的轉型是可以接受的。」他指出生成式AI的快速演變造成了採用時的猶豫，這通常又因預算限制而加劇。他表示：「做出這些高成本決策需要謹慎考量。」過去在變革性技術方面的歷史模式顯示，採用將持續緩慢。
採用障礙包括未經驗證的投資報酬率、最後一公里問題、數據隱私問題、AI人才不足、組織能力有限、與現有系統的兼容性挑戰，以及解釋性和定制化不足等。Menlo報告指出，當前的企業解決方案尚未實現其顯著轉型的承諾，面對創建新工作流程的困難，生產力提高仍然有限，使買家在未能感知實際價值前保持懷疑。這種懷疑還因企業獲得財務批准的難度增加而複雜化，Ionita表示：「與CFO的談判變得越來越困難，面臨許多實質障礙。潛力雖然明顯，但實施的道路卻很複雜。」
不過，早期採用生成式AI的企業在數據管理和減輕繁重的工作流程上獲得了顯著改善。Ionita表示：「這以之前難以實現的方式提升了用戶體驗。」Tully補充道，使用者可以在20分鐘內創建“卓越工具”。「生成式AI在轉型工作流程、簡化任務和提升員工成功率方面發揮了重要作用，實現了真正的價值和收益。」
生成式AI行業的機會
隨著生成式AI市場的擴展，Menlo識別出針對初創企業的可觀機會，無論是垂直（行業特定）應用還是橫向（通用）應用。Ionita強調，企業越來越多地採用混合AI模型，利用多個基本平台以及針對各種用例的專業模型。「當生成式AI得到實施，行業專用工具將獲得卓越能力，」報告指出。例如，營銷人員使用Synthesia創建視頻內容，法律部門利用Harvey進行合約分析和合規性檢查。像Greenlite（金融）、Abridge（醫療）和Higharc（建築）等初創企業也在積極發展。
在橫向方面，AI工具正在自動化日常任務。Menlo預測將出現能夠「獨立思考和行動」的AI代理，管理電子郵件、日曆和筆記，並無縫整合進特定工作流程。「為員工回饋寶貴時間是一項明顯的優勢，」Ionita指出，強調普通工作者通常需要同時駕馭多種工具。展望未來，Menlo預測「AI將從新鮮事物轉變為日常工作中預期的標準合作夥伴。」
現代AI基礎設施的標準化
Menlo對Anthropic和Pinecone等公司的投資，反映出企業在現代AI堆疊上的投資正在增長—今年達到11億美元，這成為生成式AI的一個重點領域。企業報告指出，35%的基礎設施預算用於OpenAI和Anthropic等基礎模型，這些模型在生產模型中佔比超過85%。
大多數AI模型為現有模型，僅10%的企業選擇進行模型預訓練。企業通常使用多種模型以提升控制和成本效率，96%的費用用於推理。流行的定制方法包括提示工程，而評估通常涉及人工審查。
此外，檢索增強生成（RAG）逐漸成為標準實踐，提高大型語言模型（LLMs）使用外部知識庫以獲得及時且相關的回應。在Menlo的調查中，31%的企業報告使用RAG，19%進行微調，18%使用適配器，13%通過人類反饋融入強化學習（RLHF）。
雖然生成式AI的早期階段特徵是迅速變化，Xiao指出行業正在向核心組件和最佳實踐的整合發展。然而，現代AI基礎設施尚未實現全面標準化，為提供模型部署、數據流程管理和安全措施服務的初創企業提供了機會。
初創企業應優先開發促進新工作流程、高級推理和專有數據分析的工具，而不僅僅是創建「ChatGPT包裝」。Xiao警告道：「關鍵是要在現有企業不關注的市場中創新」，強調差異化的重要性。
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