羅蘭貝格-預(yù)見(jiàn)2025：中國(guó)行業(yè)趨勢(shì)報(bào)告~2025年度特別報(bào)告.pdf

羅蘭貝格-預(yù)見(jiàn)2025：中國(guó)行業(yè)趨勢(shì)報(bào)告~2025年度特別報(bào)告。人工智能（AI）終將改變?nèi)祟?lèi)生活、工作、社會(huì)的方方面面， 這一點(diǎn)已成為人們的普遍共識(shí)。問(wèn)題是，這一天何時(shí)會(huì)到 來(lái)？在很長(zhǎng)的一段時(shí)間里，AI落地的速度不及愿景預(yù)期，但 自2022年底，生成式人工智能（AIGC）的爆發(fā)式增長(zhǎng)顯著 加快了這一進(jìn)程。我們預(yù)期在未來(lái)一段時(shí)間里，基于大模型 的應(yīng)用將不斷問(wèn)世并逐漸成熟，軟硬件的結(jié)合也將催生更 為豐富的場(chǎng)景。對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，AI已不是一個(gè)“小眾話(huà)題”， 應(yīng)早日要被納入企業(yè)整體戰(zhàn)略進(jìn)行考量。為了面向未來(lái)AI 應(yīng)用大規(guī)模落地，企業(yè)在數(shù)據(jù)、監(jiān)管治理方面的準(zhǔn)備度也應(yīng) 不斷提升。

在過(guò)去一年中，AI大模型的進(jìn)展依舊加速，AI技 術(shù)的普及率顯著提升

2024年，人工智能應(yīng)用落地速度令人矚目。AI技術(shù)的普及度在2024年有了顯著增長(zhǎng)，企業(yè)的AI應(yīng)用率已攀升至70% 以上1。越來(lái)越多的企業(yè)正在積極部署AI技術(shù)，以應(yīng)對(duì)復(fù)雜 多變的市場(chǎng)需求。據(jù)統(tǒng)計(jì)，75%的腦力工作者已經(jīng)在日常工 作中使用AI，而其中46%的用戶(hù)是在過(guò)去六個(gè)月內(nèi)剛剛加入 這個(gè)行列2。AI大模型正迅速滲透到企業(yè)工作環(huán)境中，逐步 成為不可或缺的核心工具之一。

在AIGC應(yīng)用方面，虛擬視頻生成服務(wù)的使用量激增，生成 的視頻數(shù)量較2023年實(shí)現(xiàn)了成倍的增長(zhǎng)。3在財(cái)務(wù)管理領(lǐng)域，人工智能被用于評(píng)估信用風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)和操作風(fēng)險(xiǎn)， 支持更有效的風(fēng)險(xiǎn)管理。在零售和電子商務(wù)領(lǐng)域，聊天機(jī)器 人（Chatbot）已廣泛被用于提升客戶(hù)服務(wù)體驗(yàn)。

大模型技術(shù)成本的下降為AI的廣泛應(yīng)用鋪平道路。在過(guò)去 一年里，主流頂尖大模型的使用價(jià)格在短短幾個(gè)月內(nèi)價(jià)格 下調(diào)60%以上，而性能依然保持在較高的水平。4大模型使 用成本的大幅下降極大地降低了企業(yè)采用大模型的資金門(mén) 檻，助推了AI技術(shù)的迅速落地。

綜合價(jià)值創(chuàng)造潛力與人工驗(yàn)證需求，我們認(rèn)為生成式人工智能將分三波在企業(yè)內(nèi)落地應(yīng)用：第一波次將優(yōu)先落地于營(yíng) 銷(xiāo)、客戶(hù)運(yùn)營(yíng)與信息技術(shù)部門(mén)，推動(dòng)傳統(tǒng)內(nèi)容生產(chǎn)與運(yùn)營(yíng)模 式的顛覆；第二波次為人力資源、供應(yīng)鏈和生產(chǎn)制造部門(mén)， 助力企業(yè)提質(zhì)增效；第三波次將隨技術(shù)發(fā)展成熟，逐步應(yīng)用 至專(zhuān)業(yè)化高、容錯(cuò)率低、人工驗(yàn)證需求大的領(lǐng)域，例如產(chǎn)品 研發(fā)、法務(wù)/風(fēng)控及財(cái)務(wù)部門(mén)。

部署方案上，企業(yè)可考量三種模式：訂閱、定制化部署及垂類(lèi) 自建。訂閱或按量付費(fèi)模式部署成本最低，通常為萬(wàn)元級(jí)， 適用于智能客服、辦公等功能模塊單一的通用化場(chǎng)景，可作 為低成本試錯(cuò)的第一步；定制化部署成本較高，百萬(wàn)至千萬(wàn) 元不等，適用于功能模塊多元、數(shù)據(jù)安全要求高的中大型企 業(yè)，此模式將逐步成熟進(jìn)入繁榮發(fā)展期；自建模式則需企業(yè)基于基礎(chǔ)模型從0到1打造自有垂類(lèi)模型，部署成本最高， 適用于數(shù)據(jù)積累深厚、應(yīng)用場(chǎng)景復(fù)雜、對(duì)模型自主性與靈活 性高要求的細(xì)分行業(yè)頭部企業(yè)。