1 月 3 日，釘釘聯合國際知名咨詢機構 IDC 發布首份《2024 AIGC 應用層十大趨勢白皮書》（下稱《白皮書》）。隨著 AIGC 技術的發展，智能化應用將呈現爆發式增長，IDC 預測，到 2024 年全球將涌現出超過 5 億個新應用，這相當于過去 40 年間出現的應用數總和。

大模型價值實現路線圖

根據《白皮書》，2024 年 AIGC 應用的十大趨勢關鍵詞涵蓋應用層創新、AI Agent、專屬模型、超級入口、多模態、AI 原生應用、AI 工具化、AI 普惠化。

趨勢一：應用層創新成為 2024 AIGC 產業發展確定方向

《白皮書》認為，應用創新是 AIGC 技術落地、鏈接用戶價值的關鍵路徑。AIGC 應用將率先在 B 端辦公和生產力場景中落地，其中知識管理是現在最受企業青睞的應用場景，這將為 B 端企業客戶提供更多的生產優化路徑選擇，實現直觀的降本增效成果。

IDC 預測，到 2024 年，數字經濟的發展將在全球范圍內孕育出超過 5 億個新應用，相當于過去 40 年間出現的應用數量的總和。

趨勢二：大模型從“趕時髦”到“真有用”，成為提效手段

IDC 的調研顯示，企業當前最希望通過 AIGC 來實現的商業利益包括：改善客戶體驗 / 服務、提高開發人員生產力、實現差異化競爭優勢以及創新商業模式等。IDC 預測，到 2026 年，GenAI 將承擔 42% 的傳統營銷瑣事，如搜索引擎優化、內容和網站優化、客戶數據分析與細分、潛在客戶評分和超個性化。

而想要達成行業 AI 應用的準確性、安全性目標，一方面要確保基礎大模型的成熟穩定，另一方面也可以通過 PaaS 層對大模型的應用過程進行約束與管控。

趨勢三：專屬、自建模型將在中大型企業涌現

大模型的未來發展將趨向于通用化與專用化并行。通用預訓練大模型在面對很多領域長期存在的痛點問題時，難以承擔起更多專業化任務。企業對于大模型的要求不僅僅是實現“通識”，更需要其成為特定領域的“最強大腦”。因此，企業客戶會產生越來越多的專屬、自建模型需求，特別是一些中大型企業，通過對大模型的領域化適配，有望獲得更加理想的綜合收益。

IDC 的調研顯示：目前有 60% 的企業使用大模型的公開版本，但這一比例在兩年后會迅速降至 17%，更多企業會將 AI 應用建立在私有、專屬模型基礎上；同時，高達 88% 的企業選擇通過內部團隊開發相關應用。由此可見，行業專屬大模型已經成為企業未來的熱點目標，企業也要持續建設自己的人才隊伍，修煉 AIGC 應用的“內功”。

趨勢四：多模態大模型塑造“多邊形戰士”應用

多模態大模型與語言大模型、視覺大模型均為當前大模型訓練和開發的重要方向。從賦能應用的視角出發，多模態大模型能更充分地利用海量、異構的數據資源，提升應用的效率和能力上限。

多模態大模型可以幫助用戶構建出一個更加豐富、友好的界面，使應用與人的交互過程 無限趨近于人類自身的習慣。此外，多模態大模型如果與 VR/AR、元宇宙等技術體系進一步融合， 還可以打造更深層、更多維、更豐滿的全新體驗。

目前，多模態信息識別與理解技術、 群體智能技術等，已經成為研究開發的關鍵領域，有望加速人工智能從感知到認知的轉化。

趨勢五：AI Agent 是大模型落地業務場景的主流形式

IDC 的調研表明：所有企業都認為 AI Agent 是 AIGC 發展的確定性方向；同時，50% 的企業已經在某項 工作中進行了 AI Agent 的試點，另有 34% 的企業正在制定 AI Agent 的應用計劃。

AI Agent 讓 AIGC 技術擁有感知、記憶、規劃和行動能力，可以跨應用程序做復雜任務的執行，使得“人機協同”成為新常態。未來，AI Agent 將變革生產力的組織形式，越來越多的創新將會源自于超級個體和小型組織。一個人加上 AI 工具，就可以成為一家公司，個人與企業正在步入 AI 助理時代。

未來，企業工作任務將在 AIGC 的助推作用下變得日益原子化和碎片化，復雜的流程將被無限拆解， 再進行靈活的編排和組合，每個環節的效能和潛力都將被 AI 持續挖掘。而從供給端看，“人 +AI 數字 員工”的高效協同模式將為大型企業對抗組織熵增提供理想的解法。

趨勢六：AIGC 將加速超級入口的形成

新一代應用將會被對話式交互模式（LUI）重新塑造。所有的 SaaS 公司都將全面擁抱 AI，軟件公司最終會變成智能系統運行商，軟件操作方式被大幅簡化，應用之間的集成度更高，多應用之間也更加融合。

AIGC 重塑應用形態的過程將重點體現在兩個方面：一是對既有軟件進行智能化改造與升級，以 API 的形式增加重要環節的可交互性和認知能力；二是對軟件的應用架構和模式進行全新重構。“No APP”理念將重塑移動互聯網時代形成的入口和用戶格局。應用功能會被碎片化地融入到一些超級應用中，用戶通過對話就能在一個應用里直接調取、使用各種工具。

IDC 的調研顯示，97% 的企業認可超級入口將成為未來的主流應用形態（調研對象：100 家制造、醫療、互聯網、金融、零售行業年收入超過 5 億的大型企業）。未來，軟件公司將變成智能系統運行商，應用之間廣泛的調動與協同，將塑造全新的生態格局，釘釘這類軟件有望成為智能時代的超級 APP。

趨勢七：業務流程邁向“無感智能”

AI 與業務的融合進程在未來幾年將達到前所未有的高度。AIGC 給業務流程帶來的智能革新，一方面打開了新的需求空間，產生了規模化的流程重組效應；另一方面，也可能讓傳統行業多年來一成不 變的業務規則轉變為持續迭代的態勢。

AIGC 持續提升自動化執行、優化協作以及智能決策等能力，以更原子化的方式深入到碎片化的設計、開發、制造、營銷、財務等環節中，幫助企業實現 AI 與業務流程的無縫融合。在 AIGC 最擅長的內容生成、數據處理、實時分析、客戶服務等領域，支持客戶快速完成重復性和時間密集型的任務。

趨勢八：應用從云原生走向 AI 原生

如今，大模型和 AIGC 驅動正在重新定義基礎設施，AI 原生設計思想也正在滲入各行業的應用開發過程中，形成軟件開發新范式。

隨著 AI 向行業縱深的不斷挺進，AI 應用不應僅被視為模型能力的搬運工，而是從產品和方案的設計之初就開始思考 AI 的融入，突破更多企業的深層需求。應用將從“+AI”向“AI+”轉變，“+AI”是一種技術路線的進步，而“AI+”則意味著整體發展思想的轉變，意味著所有的應用都將以 AI 能力為核心驅動力，由 AI 定義場景將成為一種新范式。

IDC 的調研表明：企業認為 AI 原生將帶來一系列變革，包括技術棧的變化、工具鏈的變化、基 礎設施的變化、開發流程的變化、安全策略的變化、設計理念的變化以及組織層面的變化等。在邁向 AI 原生的過程中，企業應積極做好準備。

趨勢九：AIGC 逐步普惠化

AIGC 的收費模式僅僅是 AIGC 貨幣化趨勢的初始體現。隨著 AIGC 向各行各業的滲透，更多的企業希 望從 AIGC 所創造的潛在增量收益中進行利益分成。因此，在巨大的潛在商業前景下，AIGC 將驅動全 社會產生新商業模式的涌現。IDC 預測，到 2024 年，33% 的 G2000 企業將利用創新商業模式，使 GenAI 的貨幣化潛力翻番。

從未來的發展趨勢看，全棧式 AI PaaS、SaaS 化服務會進一步成為主流，AI 產業鏈將持續發展成熟， 包括數據采集、數據標注、定制化模型開發、場景共創等在內的 AI 產業鏈將產生很多新的崗位需求。

對于未來 AI 人才缺口的問題，IDC 預測，到 2026 年，2/3 云應用將使用 AI，致使高達八成的企業難以找到熟練的 AI 專業人員。

趨勢十：智能涌現是把雙刃劍，需要與之匹配的安全措施

AIGC 作為一種新興的技術，仍帶有較強的雙面性，其在推動 AI 新浪潮發展的同時，也存在許多可預料和不可預料的風險，諸如隱私保護、結果失控、數據泄露等，都是當前企業決策者最為擔憂的問題。各參與方有必要采取有效的措施來確保 AI 應用的安全和可靠性，保證其更安全地服務于人類。

對于智能涌現與安全管控的平衡問題，IDC 調研發現，73% 的企業表示會制定全公司 AIGC 范圍適用的標準規范。

此外，IDC 對終端用戶提出了應用場景導向、合理選擇介入的深度和關注商業模式的變化三個建議；對生態開發企業提出了加入有競爭力的生態和轉變產品設計思路的建議。

作者 | 褚杏娟






審核編輯：劉清