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| 本文作者： 劉潔 | 2024-11-27 10:53 |
最近，Menlo Ventures 針對擁有 50 名以上員工的公司的 600 名企業(yè) IT 決策者進行調(diào)查，發(fā)布了一份名為《2024 年生成式 AI 現(xiàn)狀》的企業(yè)市場報告。
2024 年，生成式 AI 市場的整體支出飆升至 138 億美元，相比 2023 年的 23 億美元增長了 6 倍以上，體現(xiàn)出企業(yè)對 AI 工具的強大信心和需求。
報告顯示，72% 的 IT 決策者計劃在未來更廣泛地采用生成式 AI 工具，進一步釋放 AI 在商業(yè)生產(chǎn)力提升中的潛力。
然而，市場份額的競爭愈發(fā)激烈。
盡管 OpenAI 一直是企業(yè)選擇的首選，其市場份額卻從年初的 45% 下降至 34%，部分客戶轉(zhuǎn)向了 Anthropic 的Claude 系列，后者的市場占有率翻倍至 24% 。
其中，一些公司從 GPT-4 轉(zhuǎn)向 Claude 3.5 Sonnet 后，驚喜地發(fā)現(xiàn)自己的企業(yè)影響力從 12% 增長到了 24%。
除了 OpenAI 和 Anthropic 以外，還有 16% 的企業(yè)選擇了 Meta 的開源模型 Llama 3，12 % 的企業(yè)選擇了 Google。
這種轉(zhuǎn)變不僅反映出企業(yè)對 AI 工具的高性能要求，也說明市場從單一供應(yīng)商主導(dǎo)逐漸轉(zhuǎn)向多元化格局。
生成式 AI 市場加速擴張
報告顯示，整個生成式 AI 的市場風(fēng)向正在往高性價比靠攏，不看低價而是看 AI 工具是否具有長期潛力。企業(yè)最關(guān)心的是安全（46%），然后才是價格 （44%）、性能 （42%） 和擴展功能 （41%）。
落到具體的選擇條件上，企業(yè)最關(guān)心的是投資回報和針對特定行業(yè)的特殊化定制。與提供最低價格的工具 （1%） 相比，他們更想要的是能提供可衡量價值 （30%） 和了解其工作獨特背景 （26%） 的工具。
企業(yè)買家對生成式 AI 應(yīng)用程序非常感興趣，2024 年他們投入了 46 億美元，比去年的 6 億美元增長了近 8 倍。
這些應(yīng)用程序中，前五大使用案例包括代碼生成、聊天機器人、企業(yè)搜索、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和會議摘要，均側(cè)重于提升效率和降低成本。
51% 的企業(yè)采用了 Code copilots 作為工作助手，GitHub Copilot 的營收也因此迅速攀升至 3 億美元，同時，Codeium 和 Cursor 等新興工具的營收也在快速增長。
31% 的企業(yè)接入了聊天機器人，能夠全天 24 小時無休，為內(nèi)部員工和外部客戶提供知識支持。
還有不少企業(yè)把 Glean 和 Sana 這類生成式 AI 和電子郵件、文檔等鏈接在一起，實現(xiàn)了跨系統(tǒng)的統(tǒng)一語義搜索。
在企業(yè)內(nèi)部，各部門都有一定比例的 AI 預(yù)算。
毫不意外，技術(shù)部門的 AI 支出份額最大，IT （22%）和產(chǎn)品 + 工程 （19%）兩部分占據(jù)了預(yù)算大頭，剩下的數(shù)據(jù)科學(xué) （8%） 、支持部門 （9%）、銷售部門 （8%） 和營銷部門 （7%）等較為均勻地分攤了剩余的費用。
數(shù)據(jù)顯示，從 2021 年 7 月到 2023 年 7 月，與 AI 和生成式 AI 相關(guān)的全球招聘信息增長了兩倍多。在招聘平臺 Indeed 上，過去一年生成式 AI 職位的搜索量大幅增長了近 4,000%，同期相應(yīng)的職位發(fā)布量也增長了 306%。
也有調(diào)查表明，在大公司里，各部門使用的軟件即服務(wù)(SaaS) app平均數(shù)量均有明顯上漲。
企業(yè)逐漸習(xí)慣于在工作流程中嵌入 AI，并期望未來能夠使用完全自主的智能體來掌舵。
一方面為了信息安全和避免數(shù)據(jù)泄露，一方面各類框架逐漸成熟，更多的企業(yè)選擇自己構(gòu)建一個生成式 AI。
報告顯示，47% 的企業(yè)選擇內(nèi)部開發(fā)，53% 的選擇了 生成式 AI 供應(yīng)商。這與 2023 年的情況完全不同，當(dāng)時 80% 的企業(yè)都在依賴第三方生成式 AI 軟件。
無論是購買還是自研，企業(yè)都傾向于建造一個 AI 堆棧，在其 AI 堆棧中部署三個或更多基礎(chǔ)模型，根據(jù)用例或結(jié)果調(diào)用不同的模型。并且，有 81% 的企業(yè)不約而同地選擇了閉源模型。
資本市場的投資方向也在發(fā)生變化。
近幾年，Y Combinator 投資的初創(chuàng)公司里，AI 公司的比重越來越高。
2024 年，大模型繼續(xù)吸引了高達 65 億美元的投資，但生成式 AI 應(yīng)用正在成為新興焦點。
埃森哲財報顯示，盡管今年埃森哲總體收入下降，但第三季度的生成式 AI 預(yù)訂金額已經(jīng)達到了 10 億，相比去年同一季度實現(xiàn)了 4 倍多的大幅增長。
融合 Chat 功能與智能體特性的生成式 AI 更受市場青睞，因其不僅能夠提供高質(zhì)量的擬人化對話，還展現(xiàn)出強大的任務(wù)執(zhí)行能力，推動了 AI 自動化向更復(fù)雜場景的延伸。
以 OpenAI 的 GPT-4o 為例，這一多模態(tài)模型不僅突破了傳統(tǒng) Chat 的局限，還表現(xiàn)出智能體特征，正在向全能型工作助手邁進。
奧特曼和 Greg Brockman 也提到過，用戶將越來越多地與由許多多模態(tài)模型和工具組成的系統(tǒng)互動，這些系統(tǒng)可以代表他們采取行動，而不是與單一模型對話。
就像之前的 AI 程序員 Devin，它不僅能自主學(xué)習(xí)新技術(shù)，自己改 Bug，甚至還能訓(xùn)練和微調(diào)自己的 AI 模型。
這一趨勢不僅改變了用戶體驗，還推動了企業(yè) AI 架構(gòu)的演進。
一種用于構(gòu)建高效、可擴展人工智能系統(tǒng)的標準化架構(gòu)——企業(yè)人工智能設(shè)計模式，因能夠適應(yīng)復(fù)雜的業(yè)務(wù)環(huán)境和不斷變化的需求，受到了企業(yè)的喜愛。
RAG（檢索增強生成）成為企業(yè)首選的技術(shù)方案，其使用率從 2023 年的 31% 提升至 51%，遠超模型微調(diào)的 9%。
而智能體今年才首次亮相，就已經(jīng)為 12% 的企業(yè)提供了實際上的應(yīng)用支持，其處理復(fù)雜多步驟任務(wù)的能力，成為區(qū)別于內(nèi)容生成和知識檢索 AI 的顯著優(yōu)勢。
另外，面向特定領(lǐng)域的垂直類 AI 應(yīng)用正在興起，不止是大模型，智能體也在其中發(fā)揮獨特作用。
醫(yī)療保健行業(yè)的企業(yè)已經(jīng)為 AI 應(yīng)用支付了 5 億美元，涵蓋了從分診和接診（如 Notable）到編碼（如 SmarterDx、Codametrix）和收入周期管理（如 Adonis、Rivet）每一個環(huán)節(jié)。
具體來說，在診斷和治療計劃方面，AI 智能體能通過分析醫(yī)療數(shù)據(jù)、識別模式以及建議癌癥或糖尿病等疾病的治療方法來協(xié)助醫(yī)生；在遠程醫(yī)療方面，智能體能指導(dǎo)患者進行癥狀檢查并提供與健康相關(guān)的建議，從而減少面對面咨詢的需求。
法律行業(yè)也花了 3.5 億美元購買 AI 產(chǎn)品，用于管理大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)并自動執(zhí)行基于模式的復(fù)雜工作流程，主要集中在訴訟法和交易法兩個版塊。
在金融行業(yè)，企業(yè)投入了 1 億美元進行 AI 轉(zhuǎn)型。
相關(guān)應(yīng)用中，Arkifi 和 Rogo 能夠提取高級金融數(shù)據(jù)加速金融研究， Greenlite 和 Norm AI 能夠提供實時的合規(guī)監(jiān)控，幫助企業(yè)適應(yīng)不斷變化的法規(guī)；Betterment 則利用智能體提供個性化的投資策略和自動化交易服務(wù)。
去年，權(quán)威咨詢公司 Gartner 發(fā)布預(yù)測，到 2028 年， AI 智能體將自主完成至少 15% 的日常決策。
隨著智能體技術(shù)的發(fā)展，AI 的自動化能力將進一步釋放，對傳統(tǒng)軟件公司的沖擊也會持續(xù)加深。
以 ChatGPT 為例，在它的影響下 Chegg 的市值蒸發(fā)了 85%，Stack Overflow 的網(wǎng)絡(luò)流量減少了一半。
IT 外包公司和傳統(tǒng)的自動化公司必須為即將到來的 AI 自動化挑戰(zhàn)做準備。隨著時間的推移，即使是 Salesforce 和 Autodesk 等軟件巨頭也將面臨被 AI 公司顛覆的危險。
生成式 AI 的崛起，使得更多企業(yè)傾向于使用靈活高效的 AI 驅(qū)動平臺，從而簡化業(yè)務(wù)流程、降低運營成本。這一趨勢直接削弱了企業(yè)對傳統(tǒng)定制軟件解決方案的需求。
AI 驅(qū)動的低代碼和無代碼平臺也在加劇這一沖擊。這類工具使非技術(shù)背景的用戶也能夠創(chuàng)建軟件解決方案，進一步削弱了傳統(tǒng)場景中對自定義開發(fā)軟件的需求。
在軟件的維護和升級階段，智能流程自動化工具以更低的成本和更短的周轉(zhuǎn)時間，替代了傳統(tǒng)依賴人工的解決方案，進一步減少對測試員和工程師的依賴。
Appian 公司曾對 2024 年影響企業(yè)的 AI 趨勢做過預(yù)測分析，到 2024 年底，全球?qū)⒂?65% 的大型組織采用結(jié)合 AI 和自動化的超自動化，這將徹底改變現(xiàn)有的軟件流程的設(shè)計和執(zhí)行方式。
到 2030 年，通過 AI 進行快速產(chǎn)品創(chuàng)新，企業(yè)每年將貢獻超過 4 萬億美元的全球經(jīng)濟價值。
而微軟和谷歌等科技巨頭，已經(jīng)將 AI 深度整合到自有生態(tài)系統(tǒng)中，提供其他傳統(tǒng)軟件廠商難以匹敵的端到端解決方案。這種整合趨勢不僅進一步擴大了它們的市場優(yōu)勢，也進一步壓縮了小型傳統(tǒng)軟件公司的生存空間。雷峰網(wǎng)雷峰網(wǎng)(公眾號：雷峰網(wǎng))
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