大模型加速从探索走向落地。
大模型技术已经成为人工智能领域的焦点，驱动了AI应用的升级和创新。基于大 规模数据集的预训练，让模型具备了高效处理复杂语言结构、视觉模式以及多模 态信息的能力，促使人工智能在认知理解与决策支持方面迈向更高的阶段。在产 业应用方面，大模型的实施正在改变企业业务开展、产品服务、运营管理的传统 模式，为各行业的智能化升级提供了强有力的支撑。企业端对大模型的应用也已 从初步的技术探索与创新尝试，逐渐步入以实现商业价值为核心的新时代。众多 企业正加快步伐，寻找能够迅速构建商业闭环、验证价值的应用场景，期望借助 大模型实现运营效率的飞跃、用户体验的创新，以及生产力的提升。
1.1 加码投资，企业扩大试点
加大投入力度，AI大模型的关注度持续攀升。AI大模型在提升流程效率、增强创 新能力方面发挥着关键作用，并为企业在市场竞争中赢得优势，例如在个性化营 销内容创作、产品设计创新、用户体验优化、员工助手打造以及知识专家系统开 发等方面。IDC全球调研数据显示，37.7%的受访企业正在重点投资AI大模型， 并预计在未来三年内引入AI软件及相关培训和服务。此外，64%的中国企业预 计其对AI的投资将增长10-30%。这一显著的投资增长反映了业界对AI大模型巨 大潜力的日益认可。 拓展试点范围，企业正积极探索AI的应用潜力。企业在AI大模型的应用上展现出 极高的兴趣和参与度，他们通过内部研发、联合创新、跨界合作等多种模式，积 极探索AI技术的实际应用场景和潜在爆发力。IDC调研数据显示，在过去一年 里，全球范围内平均对AI大模型项目进行了34次概念验证（POC）测试，这一 数字远超其他IT项目，且企业对AI大模型测试的满意度高达70%。这一数据表 明，AI大模型在解决企业需求、优化运营流程、辅助业务拓展方面具有显著效果。此外，大多数CXO级别的高管表示，他们将继续增加对AI大模型的各项投 入，以加强企业在AI转型方面的能力建设。
1.2 多维价值，坚定企业探索大模型潜力的决心
IDC研究认为，大模型技术对于企业价值的贡献可从对内赋能与对外服务两大维 度进行阐释。具体而言，该价值可细化为针对企业员工、用户群体、营业收入及 市场拓展四个方面，进而构建出一个全面的“AI大模型价值图谱”。此图谱详细 描绘了大模型技术在不同维度上对企业产生的深远影响和价值增值，包括工作效 率提升、业务引导助理、知识数据洞察、用户体验创新、生产工具赋能、产品服 务升级、管理方式变革、市场营销决策8大方向。
面向员工：一是利用AI大模型提供的办公软件、流程管理软件、开发设计软 件来提高员工工作效率、缩短重复和复杂工作时间；二是利用企业内部知 识、经验等无形资产和员工培训、企业规范、服务规则等文本材料，打造具 备企业记忆的专属AI智能体。 面向用户：一是对用户信息、消费习惯、兴趣爱好等信息进行综合分析，更 好地总结、对比、预测用户数据变化和趋势；二是提供全新的使用交互体 验，如借助智能客服、数字人等，更好地理解用户意图并进行产品推荐。 面向营收：一是为设计、编程、制造等工作人员的生产工具赋能，自动生成 并创新产品内容，加快产品的迭代周期和创新速度；二是创新产品形式，从 产品管理、价值创新、上市计划、价格管理等方面更好地赋能业务。 面向市场：一是主动分析外部市场变化和内部经营数据，进行合规管理、风 险预测、潜在效益分析和建模；二是预测整体市场表现、各地区竞争分析、 供应商能力和相关风险，帮助制定策略，并自动生成相关宣传物料。
从AI大模型价值图谱可见，大模型以其强大的能力和广阔的应用前景，有望深入 到众多领域，释放出巨大的企业应用空间和潜力。 此外，根据IDC针对企业用户的大模型调研数据可以看出，无论是优化用户体 验、加速企业决策，减少重复劳动、提升员工生产效率，或是推动产品创新与服 务个性化，大部分的受访企业都普遍对大模型带来的价值抱有高度期待。这一预 期进一步提升了企业将大模型技术转化为实际应用的动力。企业普遍认为大模型 在推动业务增长、构建核心竞争力、提升用户体验等方面扮演着关键角色。因 此，也有越来越多的用户更加积极地投入到这场技术革命中，深挖其背后的商业 潜力。
在企业用户持续增加的投资和日益增长的业务需求推动下，大模型服务商们纷纷 加快步伐，竞相推动这一技术从创新突破走向企业应用的实际转化，致力于将大 模型从服务商自身的的探索阶段推向企业落地，以满足各行各业对智能化转型的 迫切需求。这一趋势不仅促进了大模型技术的快速成熟，也为企业用户带来了更 加丰富和高效的应用解决方案，助推了大模型落地需求端和大模型技术服务供给 端的双向循环发展。
一方面，大模型技术服务在产品服务和技术层面实现了诸多的创新突破。为降低 企业的使用门槛，领先的大模型厂商已经成功构建了从零到一的端到端解决方 案，极大地减少了重复开发的必要性。企业可以借助这些既有模型和服务，避免 “重新造轮子”的投入，从而将更多资源和精力集中在业务创新上，加速智能化 转型的步伐。例如火山引擎持续丰富豆包大模型家族，基于基础底座大模型最新发布视频生成、文生图、图生图、语音合成、声音复刻、音乐、同声传译等更贴 合实际场景的模型，将模型能力进一步专业细化。此外，为加速企业搭建内部智 能体的进度，火山引擎还打造了HiAgent——一个企业专属的AI创新应用平台； 它允许业务人员利用提示词、知识库、插件等工具，以低代码方式实现AI落地， 集成内部数据，降低AI开发的难度、积累AI中台的厚度。
另一方面，大模型技术服务商也在不断地进行能力全面升级，深度服务业务场 景。为了帮助企业更有效地落地大模型技术，技术服务商们不遗余力地采用了多 种手段来升级自身的服务能力，深入挖掘各种契合企业业务场景的需求。除了持 续的技术研发、优化算法、提升数据处理能力之外，他们还积极加强对行业知识 的积累，确保为企业提供能落地、高效率的解决方案。一些大模型技术服务商还 通过构建行业大模型落地联盟、提供专业咨询和培训服务、加强落地场景探索 等，全方位地提升自身在帮助企业应用大模型过程中的专业性和实用性，从而确 保AI大模型能够真正融入企业的核心业务，发挥出最大的价值。如：火山引擎围 绕行业需求场景，构建大模型应用生态，连续成立汽车大模型生态联盟、智能终 端大模型联盟、零售大模型生态联盟，联合业界头部企业、技术厂商和合作伙 伴，帮助企业能够以极低的试错成本将大模型技术应用落地到业务场景，共同探 索AI驱动未来发展，提升运营和开发效率，全面创新用户体验。
