與AI浪潮同頻共振，中國企業(yè)還需做什么？

始于2022年底的生成式AI浪潮，最近兩年深刻影響著每一個(gè)行業(yè)、每一家企業(yè)甚至每一個(gè)人。但通往通用人工的巨大期許、百模大戰(zhàn)的無比喧囂、愈發(fā)龐大的持續(xù)投入以及各種場景的艱難驗(yàn)證，讓越來越多企業(yè)迷失在GenAI的混亂使用中，AI賦能“做事”似乎可望而不可及。

那么，企業(yè)應(yīng)該如何走出“GenAI混亂使用”階段，真正實(shí)現(xiàn)AI賦能業(yè)務(wù)？未來熱門的AI應(yīng)用場景有哪些？面向未來，企業(yè)需要什么樣的人工智能整體戰(zhàn)略規(guī)劃？近日，IDC一份《Data & AI Pulse:Asia Pacific 》調(diào)研報(bào)告（以下簡稱：《報(bào)告》）吸引亞太地區(qū)廣大用戶的密切關(guān)注。

該《報(bào)告》直言，亞太地區(qū)未來五年的AI支出將保持24%年復(fù)合增長率，預(yù)測型AI、解釋型AI和生成式AI三項(xiàng)AI投資將趨于均衡；企業(yè)需盡快制定人工智能長期戰(zhàn)略，加速提升自身的AI成熟度，走出“GenAI使用混亂”階段，在未來市場競爭中與AI浪潮同頻共振，從而實(shí)現(xiàn)AI賦能。

是時(shí)候關(guān)注AI成熟度！

2024年諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)獲得者、MIT教授西蒙·約翰遜認(rèn)為，AI應(yīng)該更加注重如何提高生產(chǎn)力，而非單純追求技術(shù)的自動(dòng)化和智能化。

的確，西蒙·約翰遜教授的觀點(diǎn)道出了企業(yè)對(duì)于AI賦能的核心目的和正確方向。自上個(gè)世紀(jì)50年代提出概念以來，人工智能經(jīng)歷三起三落，直到GenAI和大語言模型的突然崛起，人們才充分認(rèn)識(shí)到人工智能技術(shù)所帶來的變革性影響。近年來，全球多個(gè)國家更是大刀闊斧、快馬加鞭制定人工智能戰(zhàn)略規(guī)劃，寄希望人工智能推動(dòng)生產(chǎn)力的飛躍。

以中國為例，今年初的政府工作報(bào)告首次將“人工智能+”寫入，強(qiáng)調(diào)“深化大數(shù)據(jù)、人工智能等研發(fā)應(yīng)用，開展“人工智能+”行動(dòng)，推動(dòng)各行各業(yè)以“智”提“質(zhì)”，加速發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力和推動(dòng)產(chǎn)業(yè)變革。

事實(shí)上，GenAI崛起的如此迅速，以至于很多企業(yè)有點(diǎn)猝不及防。固然，GenAI已在客戶體驗(yàn)、企業(yè)運(yùn)營、員工生產(chǎn)力、內(nèi)容創(chuàng)作效率等方面展現(xiàn)出不錯(cuò)的應(yīng)用潛力。但亦不可否認(rèn)，各行各業(yè)用戶對(duì)于GenAI有種“唯恐不及”的心態(tài)，生怕錯(cuò)失這次重要的技術(shù)變革浪潮，爭相擁抱GenAI的同時(shí)，不可避免地陷入一定的“混亂”。

《報(bào)告》將2023-2024年定義為GenAI的混亂使用階段：大部分企業(yè)通常雜亂無章、爭先恐后地開展各類概念驗(yàn)證（POC）；同時(shí)會(huì)產(chǎn)生五花八門的戰(zhàn)略，在技術(shù)層面也是各自為政；雖然以生產(chǎn)力場景為主，但AI主要靠“買”而不是靠“建”。

“現(xiàn)在所有組織與企業(yè)都面臨著使用AI的壓力，包括技術(shù)層面、市場競爭層面和監(jiān)管層面等。”SAS公司亞太地區(qū)與歐洲、中東和非洲新興地區(qū)高級(jí)副總裁Shukri Dabaghi直言道。

《報(bào)告》就指出，大多數(shù)亞太地區(qū)企業(yè)現(xiàn)階段都處于AI成熟度早中期，都著力于建設(shè)短期項(xiàng)目和業(yè)務(wù)案例，處于AI高級(jí)成熟階段的企業(yè)很少；2025-2026年將進(jìn)入到AI轉(zhuǎn)型的“采用階段”，2027年及以后將加速開啟AI賦能型企業(yè)的階段。

本質(zhì)上，AI是一個(gè)創(chuàng)造業(yè)務(wù)價(jià)值的過程，需要具備數(shù)據(jù)、技術(shù)、流程、技能和治理等方面的綜合能力，這也就決定AI的投資與建設(shè)絕非一蹴而就，而是一個(gè)長期過程，需要有著更加清晰的策略與規(guī)劃。此時(shí)此時(shí)，企業(yè)提升自身的AI成熟度勢在必行，需要盡快走出“混亂使用”階段。

《報(bào)告》則認(rèn)為提升AI成熟度需要遵循構(gòu)建強(qiáng)大的技術(shù)系統(tǒng)和平臺(tái)、以數(shù)據(jù)為中心和以模型為中心的流程、強(qiáng)大的治理、AI人才和AI倫理道德，以及高質(zhì)量數(shù)據(jù)的可用性等五大原則。

如何與AI浪潮同頻共振

隨著全球邁向AI驅(qū)動(dòng)的時(shí)代，充分釋放AI潛力就成為各行各業(yè)未來取得商業(yè)成功的重中之重。

當(dāng)前，GenAI展現(xiàn)出巨大的應(yīng)用潛力。麥肯錫分析當(dāng)前應(yīng)用于各個(gè)行業(yè)的63種GenAI應(yīng)用之后，預(yù)測GenAI將為全球經(jīng)濟(jì)每年帶來2.6萬億至4.4萬億美元的增長。但GenAI≠AI的全部，也不適用于所有業(yè)務(wù)場景，預(yù)測型AI和解釋型AI依然大有用武之地。因此，企業(yè)要想提高市場競爭力和適應(yīng)性，必須與AI浪潮同頻共振，更好地適應(yīng)AI時(shí)代的發(fā)展趨勢。

首先，AI應(yīng)用場景未來必然走向豐富化，尤其是基于GenAI技術(shù)的場景會(huì)持續(xù)涌現(xiàn)，像文案寫作、業(yè)務(wù)流程和工作流自動(dòng)化、代碼生成等。但像預(yù)測型AI和解釋型AI等在金融、制造、醫(yī)療等行業(yè)同樣有著廣泛的應(yīng)用前景。因此，企業(yè)需要整合不同類型的AI技術(shù)，并創(chuàng)建戰(zhàn)略級(jí)的AI場景組合，而非聚焦開發(fā)單獨(dú)場景。

《報(bào)告》也介紹，亞太地區(qū)企業(yè)的計(jì)劃在未來12個(gè)月采用AI的企業(yè)會(huì)將重點(diǎn)放在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的AI場景上，如預(yù)測性分析/欺詐偵測、產(chǎn)品/服務(wù)創(chuàng)新和數(shù)據(jù)增強(qiáng)等，而不是代碼生成或文案寫作等。例如，金融機(jī)構(gòu)除了GenAI應(yīng)用之外，也非?？粗仡A(yù)測型AI技術(shù)，用其來偵測風(fēng)險(xiǎn)和欺詐。

其次，隨著企業(yè)AI成熟度的不斷提升，企業(yè)們對(duì)于生成式AI、預(yù)測性AI和解釋性AI的認(rèn)知與判斷也會(huì)更加清晰，投資回歸理性成為必然趨勢?！秷?bào)告》的調(diào)研數(shù)據(jù)就顯示，2023年預(yù)測型AI、解釋型AI和生成式AI所占AI投資比分別為34%、47%和19%，2024年比例則標(biāo)尺34%、32%和34%，企業(yè)投資從解釋型AI流向生成式AI的趨勢明顯，各項(xiàng)AI技術(shù)的投資也趨于均衡。

不過，GenAI當(dāng)前尚未產(chǎn)生出足夠大的商業(yè)價(jià)值，并且需要耗費(fèi)巨大的GPU算力投資，也讓部分企業(yè)陷入“困境”。

Shukri Dabaghi直言，無需過于擔(dān)憂GPU算力昂貴等挑戰(zhàn)，“20年前，最昂貴產(chǎn)品是數(shù)據(jù)倉庫，但只有少數(shù)企業(yè)使用數(shù)據(jù)倉庫來存儲(chǔ)和管理數(shù)據(jù)。隨著時(shí)間推移，數(shù)據(jù)處理技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)處理成本持續(xù)下降，越來越多企業(yè)能夠處理、管理和分析數(shù)據(jù)。現(xiàn)在人工智能出現(xiàn)的現(xiàn)象，與過去出現(xiàn)的情況類似，GPU處理數(shù)據(jù)成本會(huì)越來越低，企業(yè)無需過于擔(dān)憂?！?/p>

第三，很多企業(yè)低估了AI與業(yè)務(wù)融合以及實(shí)施的難度，AI猶如一個(gè)復(fù)雜且長期的工程化問題，不僅涉及數(shù)據(jù)、技術(shù)、基礎(chǔ)設(shè)施、業(yè)務(wù)、監(jiān)管等諸多方面，更需要在技術(shù)適配、實(shí)施路徑、團(tuán)隊(duì)協(xié)作、評(píng)估測試等方面著力。因此，制定長期AI長期投資計(jì)劃和使用戰(zhàn)略，是企業(yè)走向AI高級(jí)成熟階段的關(guān)鍵。

《報(bào)告》也認(rèn)為，在AI驅(qū)動(dòng)的時(shí)代，企業(yè)分為AI領(lǐng)先者和AI跟隨者，AI領(lǐng)先者與AI跟隨者最大的區(qū)別就是是否具備長期的AI戰(zhàn)略。

Shukri Dabaghi則強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)是一切人工智能的基礎(chǔ)，企業(yè)需要尤為重視數(shù)據(jù)的價(jià)值與作用，“一切都需要從數(shù)據(jù)開始，企業(yè)需要理解數(shù)據(jù)、管理數(shù)據(jù)和確保數(shù)據(jù)安全且合規(guī)的使用。做好數(shù)據(jù)治理，是大規(guī)模應(yīng)用AI技術(shù)的前提?！?/p>

中國企業(yè)還需做什么

《報(bào)告》顯示，27%的中國企業(yè)被評(píng)為AI領(lǐng)導(dǎo)者，表明相比于亞太其他地區(qū)，AI在中國市場的發(fā)展更為成熟；中國企業(yè)正在大力投資AI，超過四分之一的企業(yè)在AI能力方面處于領(lǐng)先地位，有59%的企業(yè)計(jì)劃在未來一年內(nèi)大幅增加AI投資，只有極少數(shù)企業(yè)尚未開發(fā)AI。

事實(shí)上，與其他國家和地區(qū)相比，中國在AI領(lǐng)域有著更為獨(dú)特的優(yōu)勢：中國是全球數(shù)據(jù)量最大、數(shù)據(jù)類型最豐富的國家之一；IDC預(yù)測到2025年，中國有望成為全球最大的數(shù)據(jù)圈，可源源不斷為AI技術(shù)提供豐富的數(shù)據(jù)資源。另外，中國行業(yè)豐富、產(chǎn)業(yè)布局完整，有著極為豐富多樣的行業(yè)應(yīng)用場景，是AI技術(shù)天然優(yōu)良的“試驗(yàn)土壤”和“培育基地”。更加關(guān)鍵的是，“人工智能+”、“數(shù)據(jù)要素X”等政策陸續(xù)出臺(tái)，標(biāo)志著中國在政策導(dǎo)向?qū)用嫔献⒅谹I與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的融合與應(yīng)用。

不過，《報(bào)告》調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，中國企業(yè)在AI技術(shù)實(shí)施與應(yīng)用上目前存在著缺乏成熟專業(yè)的AI人才、數(shù)據(jù)缺乏足夠治理流程和缺乏AI治理框架與風(fēng)險(xiǎn)管理實(shí)踐，另外數(shù)據(jù)訪問受限和效率低下也是導(dǎo)致一些AI項(xiàng)目失敗的關(guān)鍵原因。

《報(bào)告》也強(qiáng)調(diào)，中國企業(yè)除了注重AI專業(yè)人才儲(chǔ)備、AI治理框架與風(fēng)險(xiǎn)管理之外，利用數(shù)據(jù)平臺(tái)和ModelOps是未來AI能力不斷成熟提升的一大有效路徑。數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)于改善數(shù)據(jù)質(zhì)量、建立堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)以及確保數(shù)據(jù)安全合規(guī)使用大有裨益，而ModelOps則對(duì)于模型的集成與部署、模型版本的控制與管理、資源優(yōu)化和團(tuán)隊(duì)協(xié)作等發(fā)揮著重要作用。

作為全球領(lǐng)先的數(shù)據(jù)分析與AI公司，SAS公司多年以來一直深耕中國市場，并且在金融、制造、生物醫(yī)藥、教育等多個(gè)行業(yè)擁有龐大的用戶群，SAS數(shù)據(jù)分析平臺(tái)和結(jié)果成為很多行業(yè)的事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)。例如，在生物醫(yī)藥行業(yè)，藥企在新藥申報(bào)提供的藥物臨床實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析與評(píng)估，優(yōu)先以SAS分析結(jié)果成為行業(yè)默認(rèn)的規(guī)定。

對(duì)于中國企業(yè)在AI發(fā)展的現(xiàn)狀以及未來龐大的AI應(yīng)用前景，SAS公司一如既往的重視，并且將從AI行業(yè)解決方案、降低產(chǎn)品門檻以及國產(chǎn)技術(shù)環(huán)境適配三個(gè)方面發(fā)力，全面推動(dòng)領(lǐng)先的數(shù)據(jù)分析與AI產(chǎn)品在中國行業(yè)用戶中的落地與應(yīng)用。

首先，中國正在加速推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的融合，AI、數(shù)據(jù)分析等技術(shù)是數(shù)實(shí)融合的重要抓手，AI技術(shù)走向垂直行業(yè)是大勢所趨，AI行業(yè)解決方案在中國市場未來將是強(qiáng)需求。而SAS公司去年即宣布了未來三年將投入10億美元打造AI行業(yè)解決方案，推動(dòng)AI在行業(yè)用戶中的使用。

Shukri Dabaghi介紹：“SAS AI行業(yè)解決方案的基礎(chǔ)是 SAS Viya。SAS將確保云原生AI平臺(tái) SAS Viya版本每年持續(xù)創(chuàng)新、更新與優(yōu)化。并在SAS Viya基礎(chǔ)上專注于定制化的AI和高級(jí)分析解決方案，以滿足銀行、政府、保險(xiǎn)、生命科學(xué)等行業(yè)的特定需求?！?/p>

其次，SAS在銀行、生命科學(xué)等專業(yè)化場景中一直以安全、可靠穩(wěn)定和兼容性強(qiáng)著稱，并且獲得眾多行業(yè)用戶的青睞。為進(jìn)一步降低數(shù)據(jù)分析等工作的門檻，從而加速推動(dòng)AI、數(shù)據(jù)分析等技術(shù)在各個(gè)行業(yè)中的普及，SAS將從產(chǎn)品層面融入大模型等技術(shù)，讓產(chǎn)品體驗(yàn)和使用門檻進(jìn)一步降低，讓數(shù)據(jù)分析更加大眾化。

SAS大中華區(qū)首席數(shù)據(jù)科學(xué)家馬寧博士直言：“SAS Viya馬上將推出Copilot，能夠?qū)⒆匀徽Z言轉(zhuǎn)化為SAS代碼，將SAS公司在數(shù)據(jù)分析、行業(yè)知識(shí)等領(lǐng)域的多年積累融入到Copilot之中。SAS將廣泛支持全球商業(yè)或者開源大模型，并且支持大模型的切換，用戶按需使用即可?！?/p>

第三，中國自身數(shù)字化技術(shù)體系崛起已成為不爭的客觀事實(shí)，從芯片、操作系統(tǒng)到數(shù)據(jù)庫、中間件，再到大模型等均取得長足的進(jìn)步，并且逐步在各個(gè)行業(yè)中得到應(yīng)用。對(duì)此，SAS公司的思路是兼容并蓄和高度重視，持續(xù)投入研發(fā)去適配整個(gè)國產(chǎn)化的數(shù)字技術(shù)體系，讓廣大行業(yè)用戶能夠平滑、高效地使用SAS產(chǎn)品。

綜合觀察，管理學(xué)巨擘彼得·德魯克認(rèn)為，戰(zhàn)略規(guī)劃不是規(guī)劃“未來做什么”，而是規(guī)劃“當(dāng)前必須做什么”，才能準(zhǔn)備好迎接充滿不確定性的未來。在今天這個(gè)充滿不確定性的市場中，企業(yè)全面擁抱AI已是當(dāng)下必須做的一道必答題。IDC《Data & AI Pulse:Asia Pacific 》報(bào)告從亞太地區(qū)企業(yè)實(shí)際使用AI情況出發(fā)，在技術(shù)、產(chǎn)品、策略等給出諸多切實(shí)可行的建議，值得所有正在實(shí)施AI的企業(yè)思考、借鑒和學(xué)習(xí)。

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