生成式人工智能：改变行业与企业的未来
生成式人工智能成为热门话题，备受瞩目，许多人认为它将是颠覆性技术，能够深刻改变各个领域，甚至人类的生活方式。然而，尽管在2023年对生成式人工智能的热议如火如荼，Menlo Ventures的报告显示，其采用率依然缓慢，企业云支出中不足1%用于这一技术。而传统人工智能则占据了4000亿美元云市场的18%。Menlo的投资者德里克·肖指出：“许多人认为生成式人工智能将迅速革命化各行业，尽管它显示了显著进步，但企业领域的真正变革需要时间。”
传统人工智能投资的增长
预计到2030年，生成式人工智能市场有望达到768亿美元，从2023年起，复合年增长率（CAGR）达到31.5%。其他估计显示，在未来七年内，这项技术可能在12个行业中创造至少4500亿美元的价值。自2022年11月推出以来，ChatGPT已成为企业会议和日常对话的焦点。然而，Menlo的“企业人工智能现状”报告显示，调查中有50%的企业在2023年前就已采用某种形式的人工智能。使用人工智能的企业从48%增加至55%，投资平均增长约8%。在这方面，产品工程部门是支出主力。
尽管如此，企业在面对生成式人工智能时仍表现出谨慎。Menlo合伙人娜奥米·伊欧尼塔表示：“我们原以为生成式人工智能会立刻成功，但2023年证明这是探索的一年。”展望未来，肖认为2024年将是实施生成式人工智能的关键。
生成式人工智能采用的顾虑
随着企业在这一领域摸索，Menlo合伙人蒂姆·塔利建议采取谨慎的态度。“领导者应对此结果感到安慰，并认识到缓慢过渡是可以接受的，”他强调道。他指出，生成式人工智能的迅速演变让许多企业对采用这一技术心存顾虑，主要原因包括预算限制。“做出这些昂贵的决策需要仔细考虑，”他提到。历史上变革性技术的采用过程，譬如云计算，通常是逐步进行的。
采用障碍包括无法验证的投资回报、所谓的“最后一公里问题”、数据隐私问题、人才短缺、组织能力不足、现有系统的兼容性挑战以及缺乏可解释性和定制性。Menlo的报告指出，目前的企业解决方案“尚未实现显著变革的承诺”。它们在创建新工作流程方面面临挑战，生产力提升有限，导致买家在未能看到明显价值之前持怀疑态度。伊欧尼塔提到：“与首席财务官谈判变得越来越困难，有很多重大障碍需要克服。尽管潜力明显，但实施的路径却相当复杂。”
不过，早期采用生成式人工智能的企业已在数据管理和减少冗余工作流程方面获得显著改善。“它以此前难以实现的方式提升用户体验，”伊欧尼塔表示。塔利补充道，用户可以在20分钟内创建“出色的工具”。“生成式人工智能正在转变工作流程，简化任务，提高员工成功率，创造真实价值和收入。”
生成式人工智能领域的机会
随着生成式人工智能市场的发展，Menlo识别出初创企业在特定行业（垂直）和通用应用（水平）方面的巨大机会。伊欧尼塔强调，企业正在越来越多地采用混合人工智能模型，结合多个基础平台和针对不同用例的专业模型。“生成式人工智能的实施能赋予行业特定工具卓越的功能，”报告指出。举例来说，市场营销人员利用Synthesia进行视频内容制作，而法律行业则使用Harvey进行合同分析和合规检查。初创企业如Greenlite（金融领域）、Abridge（医疗保健）和Higharc（建筑）也在不断取得进展。
在通用应用方面，人工智能工具正逐步自动化繁琐的任务。Menlo预见将出现更多能够“独立思考和行动”的AI代理，管理电子邮件、日历、笔记，并无缝融入特定工作流程。“为员工赢回宝贵时间是一个明显的优势，”伊欧尼塔指出，强调现代职场中员工通常需要处理复杂的工具。
展望未来，Menlo预测，“人工智能将从一种新奇技术转变为日常工作中的标准合作伙伴”。
现代人工智能基础设施的标准化
Menlo对如Anthropic和Pinecone等公司的投资，反映出企业在现代人工智能堆栈上的增长投入——今年达到11亿美元，使其成为生成式人工智能的关键关注点。企业报告称，35%的基础设施预算用于OpenAI和Anthropic等基础模型，这些模型在生产模型中占据85%以上的市场份额。
大多数人工智能模型都是现成的，只有10%的企业选择进行模型预训练。公司通常使用多种模型以增强控制力和成本效率，其中96%的支出集中在推理上。流行的定制方法包括提示工程，评估通常涉及人工审核。
此外，增强检索生成（RAG）正在成为一种标准实践，通过使用外部知识库提升大型语言模型（LLMs），以提供及时和相关的响应。在Menlo的调查中，31%的企业报告使用RAG，19%进行微调，18%使用适配器，13%通过人类反馈实现强化学习（RLHF）。
虽然生成式人工智能的早期阶段变化迅速，但肖提出，行业正在向核心组件和最佳实践的融合发展。然而，现代人工智能基础设施尚未实现完全标准化，为提供模型部署、数据管道管理和安全措施服务的初创企业创造了机会。初创企业应优先考虑开发促进新工作流程、先进推理和专有数据分析的工具，而非只是创建“ChatGPT包装”。肖警示：“关键是要在传统企业没有涉足的市场中进行创新，”强调了差异化的重要性。
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