大型语言模型是生成或嵌入式文本的基础模型 (一种大型神经网络)。它们生成的文本可以通过为其 提供起点或“提示”来进行调节,从而使其能够用自然 语言或代...
2025-01-17 59 人工智能AI行业报告
生成式人工智能技术最直接的应用场景是对知识工作者进行辅助,提高工作效率,因此我们认为短期内 生成式人工智能技术将首先在各行业中通过辅助人员作业的方式带来效率的提升与运营成本的降低。 中期有望在企业内部通过流程与组织的变革,深化技术应用的场景,进一步改善企业的运营效率,并改 变企业的运营模式。长期可能会在部分产业创造新的商业模式。由于目前生成式人工智能的落地应用仍 然在不断的演变,众多企业均处在积极探索应用场景的阶段,因此我们很难在现在这个时间点对生成式 人工智能长期能够带来的营收侧价值以及商业模式变革进行清晰的描述,但生成式人工智能技术对企 业各个职能的影响是可以评估的,因此我们在各行业影响评估时主要对其带来的降本增效影响开展量 化分析。 基于我们的分析与测算,在未来技术得到充分应用的前提下,生成式人工智能将通过效率提升的方式在 我们所选的行业中总体将带来占总运营成本1.6%的成本降低,金额达到3.7万亿元。
其中,由生成式语言 模型技术带来的成本降低约1.9万亿元,其卓越的文档制作、代码生成等能力将对市场运营类、行政支持 类、基础IT类岗位产生劳动替代。由生成式图片模型技术带来的成本降低约1.8万亿元,主要为复杂产品 或场景的研发和设计职能带来流程简化与效率提升。在不同行业中,专业服务、金融服务等知识密集型行业将受到较大的影响,这些行业依赖专业知识经验, 生成式人工智能高度的信息收集、总结能力与知识服务型人才的核心素质重叠较高,因此这些行业需要 提前思考如何变革运营模式、实现价值协同与共创。生成式人工智能对农业、建筑业等体力密集型行业 带来的影响相对较小,这些行业的生产制造成本占比高、以人工的程式化作业为主,与生成式模型的优 势相关性相对较低。另外从成本降低的绝对金额来看,虽然能源、材料等行业受影响的程度不高,但由于 国内庞大的产业体量,生成式人工智能技术创造的绝对成本金额相对较大。
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