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1、技术革新引领未来生成式 AI 塑造核心发展引擎赞助商：NVIDIA1技术革新引领未来生成式 AI 塑造核心发展引擎路径IDC 观点 .2第一章 生成式 AI：推动科技进步与产业变革的强大驱动力 .41.1 生成式 AI 引领产业智能化落地，开启经济发展新篇章.41.2 硬件迭代、算法突破、数据改善共促生成式 AI 发展.9第二章 驾驭生成式 AI：企业智能化转型的实施流程与核心影响 .122.1 生成式 AI 在企业端的应用：明确目标，实现价值.122.2 企业需求在新技术时代下的演变：迎接挑战，拥抱变化.162.3 端到端的生成式 AI 解决方案：满足企业真实需求的关键.19第三章 迈向 A
2、I 智能体，生成式 AI 重塑千行百业 .223.1 互联网行业：虚拟角色与内容生成.243.2 医疗领域：药物研发的智能计算平台.273.3 金融行业：风险管理、投资决策与反欺诈.303.4 生成式物理 AI：机器人与自动驾驶.32第四章 NVIDIA 的生成式 AI 技术：重新定义计算与智能的边界 .364.1 硬件支撑：为生成式 AI 提供卓越计算能力.364.2 软件与工具：构建全面的 AI 开发生态.384.3 端到端的解决方案：加速 AI 应用的部署与运行.43第五章 前景与战略：生成式 AI 将会持续落地，引领产业全面迈向数字化时代 .465.1 生成式 AI 未来趋势：应用边界
3、不断拓展，持续发挥智能化价值.465.2.IDC 建议：面向企业：技术为本，效益为先，与时俱进.48目 录 Table of Contents2技术革新引领未来生成式 AI 塑造核心发展引擎IDC 观点 观点一：技术协同发展推动生态完善在当今快速演变的技术生态系统中，多技术协同升级已成为推动新兴技术发展的核心动力。这一过程涉及人工智能（AI）、大数据、云计算等关键技术的深度融合，也关系到各个行业之间的相互渗透，技术和行业互相交织形成了一个创新生态。例如，金融场景已可以将产品与大模型进行结合、生成交易数据，从而弥补真实数据的不足，并优化欺诈识别模型的训练。时至今日，行业融合多种新技术的成功案例层
4、出不穷，显示出协同效应对技术创新周期的加速作用。观点二：数据持续积累推动新的处理范式IDC 将 AI，尤其是生成式 AI，视为下一个重大变革性和有影响力的技术转变。我们正在进入一个 AI 无处不在的时代。此次变革与过往计算机革命及云计算转型相比，不同之处在于其驱动力为数据而非硬件设备；这也标志着智能化进程首次以数据为核心导向的重大飞跃。而生成式 AI 的核心价值之一在于它解锁了非结构化数据中的价值。数十年来，从非结构化数据中提炼有用信息一直是一项艰巨挑战。据 IDC 统计，2023 年非结构化数据将占所有存储数据的77%1，这表示一个数据密集型创新周期已经来临。在此背景下，能够高效处理、解析并
5、转化这些非结构化数据为可行性洞察的 AI 技术，将成为推动各行各业转型升级的关键力量。1:Worldwide Global DataSphere and Global StorageSphere Structured and Unstructured Data Forecast,202320273技术革新引领未来生成式 AI 塑造核心发展引擎路径观点三：算力是产业数字化转型的重要推动力IDC 预测，到 2027 年，70%的经济价值将以高信息密度的商品和服务形式呈现；为保持经济增长速度，强大的算力是信息产品发展的支撑基础2。数据分析、大模型训练以及推理等关键步骤都需要算力作为底层资源。而算力配
6、置是否有弹性并且可扩展，直接影响到企业业务的运行稳定性以及响应市场变化的速度。因此，构建并优化算力体系，成为企业把握大模型时代发展机遇和提升核心竞争力的战略重点。观点四：大模型技术发展关注点逐渐转向高效、经济和环保方向在生成式 AI 的演进中，高效性、经济性和环境友好性的考量日益受到重视。大模型预训练对计算资源的需求极高，相关能耗问题也逐渐凸显。如何在不牺牲模型精度与训练效率的前提下，通过优化计算架构、节能技术等方法，实现降低运行成本、减少能源消耗，并最终达到低碳环保的长远目标，确保大模型技术的可持续发展，以更优地促进社会经济向绿色转型并迈入高质量发展阶段，成为当前研究与实践的核心议题。2:I
7、DC FutureScape:Worldwide Data and Content Technologies 2023 Predictions4技术革新引领未来生成式 AI 塑造核心发展引擎第一章 生成式 AI：推动科技进步与产业变革的强大驱动力1.1 生成式 AI 引领产业智能化落地，开启经济发展新篇章随着 AI 技术的推进，生成式 AI 已跃升为数字时代的前沿领域。从最初的基于规则的简单创作，发展至今日由深度学习驱动的创造性产出，生成式 AI 技术实现了由量变到质变的深刻转型。这一历程，包含了计算能力的几何级跃升，数据资源的持续累积，以及机器学习、深度学习算法的不断精炼与革新。尤其在近十年
8、间，生成式对抗网络（GANs）与 Transformer 模型的诞生，为文本、图像乃至视频内容的自动生成开辟了创新级可能性，极大地拓展了创意表达的边界。IDC 预测到 2027 年，全球生成式 AI 市场规模将攀升至 1454 亿美元，中国市场的投资亦将达到 129 亿美元；这一发展趋势的动力源自技术迭代的加速、5技术革新引领未来生成式 AI 塑造核心发展引擎路径应用领域的拓宽，以及企业对 AI 创新驱动的不懈投入。除了大模型 AI 厂商外，NVIDIA 作为加速计算技术的领航者，在此进程中也发挥着核心作用，NVIDIA.AI.Enterprise 平台通过加速计算能力、优化的软件栈和容器化服
9、务，降低了企业部署和运用复杂 AI 模型的门槛，加速了从研究到生产的转化过程。值得注意的是，该平台能够支持训练千亿乃至万亿参数量级的大模型，给生成式AI 技术落地带来可能性。图 1 生成式 AI 支出规模（单位：亿美元）来源：IDC,2024生成式 AI 技术的商业化与技术进步并驾齐驱，不仅在国际舞台上催生了一系列科技创新，也见证了本土企业的迅速崛起与差异化战略的实施。大模型目前主要分为文本、图像以及视频三种模态，在不同的数据和场景中发挥作用。387.91,454.235.3129.32024CAGR:55.3%CAGR:54.1%16.7%28.4%32.3%16.0%20242027202
10、7全球中国占整体AI比例6技术革新引领未来生成式 AI 塑造核心发展引擎文本对话技术的迭代升级，率先为大模型开辟了应用前景：文本生成技术的飞速发展，归功于文本数据资源的多样化和易获取;这些数据在互联网的每一个角落，包括但不限于社交媒体、新闻文章、学术论文、历史档案等，其多样性、广度与深度为模型提供了丰富的学习材料。另外，Transformer 架构的问世，成功解决了循环神经网络（RNN）在处理长序列信息时的局限性。ChatGPT作为语言生成领域的先锋，凭借其卓越的对话创造、代码生成及跨领域知识解析能力，彰显了生成式 AI 技术的高水平成熟度及广泛的应用潜力。GPT-3.5模型拥有 1750 亿
11、参数及先进的自注意力机制，采用多层 Transformer 解码器堆叠架构，使模型具备了上下文感知的对话、代码合成及跨学科知识解析能力。在国内，ChatGLM 与 Baichuan 等大模型亦展现出色表现。ChatGLM采用的双流自注意力机制增强了对复杂语言结构的解析力，其灵活性和较低的图 2 Transformer 架构革新生成式 AI，开启自然语言处理的新篇章来源：IDC,2024大语言模型Transformer 是神经网络，通过跟踪字词之间的关系来学习顺序数据中的上下文和含义。大语言模型是具有数十亿个参数的模型，通过自我监督学习进行训练。基础模型是一种机器学习模型，训练数据多样化，修改或
12、微调后可以满足各种下游任务的需要。ChatGPT 基 于 GPT3.5，是 一 种 Transformer架构。GPT-3 是一个 LLM。数据文本输入文本输出应用Transformer基础模型生成式 AI 为基础模型提供支持Transformer 和语言模型都是基础模型的分支7技术革新引领未来生成式 AI 塑造核心发展引擎路径资源消耗，特别是通过模型量化技术实现的 ChatGLM-6B 模型在边缘端的低门槛部署，极大地推动了高级语言模型的普及。Baichuan 则整合了意图理解、信息检索、强化学习等关键技术，并借助有监督微调与人类意图对齐策略，在知识问答、文本创作等多领域取得了卓越成效。图像
13、生成技术的革新，进一步拓展了大模型的创意边界：图像创作需要融合计算机视觉与深度学习技术。在早期发展的过程中，生成新图像在真实度与细节还原度上存在一定的局限性，导致图片失真；而新一代技术则凭借大量的训练数据集和复杂的算法架构设计，使生成图像的真实性显著提升，Stable.Diffusion 和 DALL-E.2 是 图 像 模 型 的 代 表。从 技 术 方 面 来 看，Stable.Diffusion 利用扩散模型架构，从随机噪声中解析出清晰图像，其核心优势在于其可以在低计算资源的基础上保持生成高分辨率图像；同时，其开源特性更是激发了社区用户的积极性，形成模型从使用到迭代的正向循环。DALL-
14、E.2则是运用 Transformer 架构实现的文本到图像的直接映射，通过多模态数据的预训练，使模型能够推理出不同的图像特点，从而有效转化文本中的抽象概念和细节，并通过分层构建图像的方式确保生成内容的结构合理性和细节饱满度。视频创作技术的飞跃，补全了大模型在动态场景中的不足：视频生成技术的发展得益于多模态技术升级已取得的重要进展，从最初的动画合成到处理复杂动态场景和非线性叙事结构。在技术快速迭代的背景下，以 VideoGAN 和 Sora为代表的视频生成模型，极大提升了视频创作的效率。VideoGAN 利用深度学习技术可生成连贯的视频片段，通过时间相关损失函数和循环一致性约束确保帧间连贯，结
15、合时空注意力机制和 LSTM 等复杂网络结构，以捕捉和保留视频序列的时空特征，实现视频的自然流畅。Sora 凭借其时空一致性与动态适应性脱颖而出，其集成的 LSTM 与 3D.CNNs 协同工作，确保视频序列在时间维度上的平滑过渡和逻辑连贯，同时引入条件生成机制，赋予用户高度定制化和交互式的视频创作体验，进一步模糊了现实与虚拟的界限，开创了内容创作的新境界。8技术革新引领未来生成式 AI 塑造核心发展引擎技术层面上，生成式 AI 正不断向高精度、低延迟和多模态方向发展。模型架构上依然是以 Transformer 及其变体为主，但目前也在探索更高效的注意力机制和模型压缩技术等方式，以降低模型的计
16、算成本并提高部署效率。另外，针对特定领域的细粒度优化也是新的技术热点，如医疗、金融等行业模型。厂商方面，包括 NVIDIA、谷歌、微软在内的国际企业，以及国内的阿里、百度等公司，都在布局通过提供高性能计算资源及上层生态来共同支撑生成式 AI.的持续发展。随着技术的不断迭代与应用场景的不断开拓，生成式 AI 推动的智能化转型正稳步前行，其带来的效益将会逐渐体现在社会经济的各个层面。9技术革新引领未来生成式 AI 塑造核心发展引擎路径1.2 硬件迭代、算法突破、数据改善共促生成式 AI 发展在生成式 AI 的快速演进中，算力的强化、算法的演进以及数据的积累是三大核心要素，在新技术浪潮中共同发挥作用
17、，持续拓展新技术边界，并将生成式.AI.推向新的高度，确保其在多种应用场景中表现更卓越。图 3 生成式 AI 发展三大要素来源：IDC,2024算力支撑：硬件革新与技术协同发展算力是生成式 AI 发展的物理基础，高性能计算硬件的持续进步为模型训练提供了强大的支撑。GPU 因其高度并行的计算能力，成为训练大模型的理想选择。近年来，专门针对 AI 计算优化的 TPU（Tensor.Processing.Unit）、算力数据算法高速算力处理海量数据精准数据引导高效算法先进算法激发强大算力10技术革新引领未来生成式 AI 塑造核心发展引擎ASIC（Application-Specific.Integr
18、ated.Circuit）等加速器的出现，也提升了计算效率，降低了能耗。这些硬件创新，结合高速互连技术，如 NVLink、InfiniBand 等，为大规模并行计算提供了必要的基础设施。除 了 硬 件 基 础 设 施 外，多 集 群 并 行 计 算 技 术 如 Horovod 和 PyTorch.Distributed 等框架是协调硬件资源的关键软件组件。这些框架在通信协议上做了一定优化，以获得高效的模型参数同步与负载均衡，从而有效地解决了多GPU 的协同问题。具体来说，Horovod 在 Ring-AllReduce 算法下减少了模型更新的通信时间；而 PyTorch.Distributed
19、 提供了灵活的分布式训练，在支持多种并行模式的情况下，使训练过程得到明显的加速，同时降低了资源消耗。此外，高效率的数据传输与同步，随着模型规模的扩大变得格外重要。远程直接内存访问（RDMA）技术与高速网络通过减少数据传输的复制步骤并缩短延迟，确保大规模集群间数据的高效交换，增强模型训练的稳定性和效率。这些技术与智能的数据放置策略相配合，使大规模并行计算的效率进一步优化。算法层面：深度与广度的双重跃升生成式.AI.技术迭代的核心推手是算法创新。Transformer 架构带来了一场自然语言处理领域的革命，该架构通过引入自注意力机制显著提升了对长序列数据的理解和生成能力，使模型并行考虑输入序列的所
20、有位置，彻底改变了传统的序列数据处理方法。自注意力机制的精髓在于，它能够赋予模型学习输入序列中任意两部分之间关系的能力，这种全局视角对于理解和生成自然语言至关重要，因此基于 Transformer.的 BERT、GPT 系列等迅速成为主流的自然语言处理模型。此外，我们看到，模型规模也在随着算法的不断演进而迎来增长，除了得益于 Transformer 架构高效的并行处理能力外，分布式训练技术的成熟也不可或缺，如模型并行、数据并行和混合并行等这些技术在大规模模型训练中有效地解决了内存限制和通讯瓶颈等问题。Transformer 架 构 带 来了一场自然语言处理领域的革命，该架构通过引入自注意力机制
21、显著提升了对长序列数据的理解和生成能力，它能够使模型并行考虑输入序列的所有位置，彻底改变了传统的序列数据处理方法。11技术革新引领未来生成式 AI 塑造核心发展引擎路径在面对大模型的训练推理效率方面的挑战时，Mixture.of.Experts（MOE）架构被提出。该架构通过将模型分解为多个专注于处理输入数据特定领域的专家子网络，并采用门控机制来挑选最适合的专家执行任务，实现了计算资源的动态优化配置与高效利用。这一设计不仅增强了模型处理复杂任务的能力，也为处理极为庞大的数据集开辟了道路，同时还确保了模型的可扩展性与灵活性，是大模型设计的一个重要发展趋势。数据优化：数据量与多样性并重数据质量的高
22、低是生成式.AI.模型精确性和泛化能力的根本所在，因此多数企业目前正致力于数据治理流程的优化，通过采用存算一体架构及数据湖解决方案来提高数据的存储和处理能力。存算一体架构通过紧耦合设计减少了数据移动能耗与延迟，显著提高了能效比和处理速率，降低了数据传输中的损耗。而数据湖解决方案则为企业提供了一个集中管理平台，该平台能够支持结构化、半结构化以及非结构化数据的高效存储与分析，为模型训练提供了丰富多样的数据源。在数据模态方面，IDC 调研显示，生成式 AI 创建的数据中有 36%是文本，远高于其他数据类型，但是到 2028 年，生成式 AI 创建的 75%的数据将均匀分布在文本、图像和视频之间，其余
23、为代码、音频和科学数据，形成多模态数据的局面3。因此，多模态数据的融合分析是未来发展的重点，即通过结合多种模态的数据，使模型对环境中的隐含信息进行更准确的捕捉与分析，从而提高模型对复杂场景的理解能力。在多模态数据集的基础上，还可以通过数据增强技术，如图像旋转、平移、添加噪声以及文字资料的同义替换、句子结构调整等，使训练数据的丰富程度得到进一步的提升，从而增强模型的鲁棒性和泛化能力，为多元化和复杂的 AI 应用场景奠定基础。硬件迭代、算法突破与数据改善构成了生成式 AI 发展的铁三角，三者相互促进，不仅共同推动着新技术的快速前行，也催化了从理论到实践的跨越。硬件迭代、算法突破与数据改善构成了生成
24、式 AI发展的铁三角，三者相互促进，不仅共同推动着新技术的快速前行，也催化了从理论到实践的跨越。3:The Potential Impact of Generative AI on the Global DataSphere and Global StorageSphere12技术革新引领未来生成式 AI 塑造核心发展引擎第二章 驾驭生成式 AI：企业智能化转型的实施流程与核心影响2.1 生成式 AI 在企业端的应用：明确目标，实现价值生成式.AI.的应用逐渐深入到企业运营的各个流程，即从基础设施的完善到业务流程的自动优化，再到内容生成的价值创造。企业在开始阶段通常是通过数据治理、技能培训等手
25、段，为 AI 的应用打下坚实的基础；中期则在业务流程中嵌入 AI 技术，在客户体验和经营效率上实现改善；最后进入创新驱动阶段，生成式 AI 将会成为企业创新的催化剂，不仅在产品研发、市场策略等方面能够加快步伐，更在安全合规、生态拓展等核心领域构筑防线，使企业的核心竞争力在各个方面得到全面的提升。13技术革新引领未来生成式 AI 塑造核心发展引擎路径基础构建阶段：数据治理与技术融合，激发内部效率在生成式 AI 融入企业的初期，应抓好技术在企业中融合的基础工作，对企业已有.IT.架构进行评估和优化，使之能够有效支撑 AI 系统的高效运转。数据治理是这一阶段的核心工作，企业需要通过建立完善数据预处理
26、以及数据收集、清洗、存储和分析体系来保证数据质量，从而夯实 AI 模型训练或推理的基础。据 IDC 调研数据显示，95%的受访用户预期生成式 AI 将促使组织存储更多的数据，直接导致数据容量需求激增4。2023 年，IDC.Global.StorageSphere 数据显示，全球数据中心已累积存储超过 3800EB 的数据量，其中约 67%的数据被保存在云端数据中心5.。鉴于此趋势，技术供应商应持续评估生成式 AI 对其产品矩阵的影响，以应对 AI 应用图 4 生成式 AI 在不同发展阶段的核心价值与准备工作来源：IDC,2024统一思想数据治理员工培训平台升级试点应用提升生产力阶段 1提升客
27、户体验应用生成式 AI未应用生成式 AI阶段 2实现增长红利阶段 3业务流程重构客户交互重构数据洞察重构管理决策重构时间新产品开发营销策略优化生态伙伴拓展业务影响4:The Potential Impact of Generative AI on the Global DataSphere and Global StorageSphere5:Worldwide Global DataSphere and Global StorageSphere Structured and Unstructured Data Forecast,2023202714技术革新引领未来生成式 AI 塑造核心发展引擎
28、的日益普及所带来的数据量级的快速增长。同时，企业内部的准备工作也不容忽视，包括对员工进行 AI 相关知识与技能的培训，为企业的全面智能化转型预先布局，确保技术升级与人员能力提升并驾齐驱，共同推动企业向智能化时代稳步迈进。体验重塑阶段：用户为中心，深化个性化体验中期阶段，由于基础架构的逐渐稳定，企业开始将目光转向用户体验的提升上。在这一阶段，生成式.AI.将从单点试用逐渐转向广泛采用，旨在打造无缝的、个性化的用户产品。以 Chatbot 为例，它可以为客户提供 7*24 小时的服务，通过生成式 AI 技术的整合，智能客服不仅像以前一样可以回答常规预设的问题，还可以提供基于用户对话历史、行为习惯甚
29、至是情绪感知的动态响应，为用户提供个性化的互动体验。此外，在中期阶段，生成式 AI 对于企业业务流程、数据洞察分析和管理决策的重构也开始产生不同程度的影响。对于企业内部来说，生成式 AI 不局限于创作工作，更是深度融入到业务逻辑中，利用先进的机器学习算法对海量数据进行深度挖掘与识别分析，达到精准模拟复杂系统行为的效果，从而动态调整业务流程或产品供应链，达到智能自动化的目的。创新驱动阶段：技术前沿探索，塑造未来竞争力当企业内部流程和产品都不同程度地融入了生成式 AI 后，企业的智能化转型也步入深水区。在这一阶段，企业将会积极投入到多模态生成、强化学习等前沿技术的应用探索中，生成式 AI 的应用和
30、落地将显著提高企业竞争力。在产品设计与研发领域，生成式.AI.辅助工具能够明显加速从概念到产品的转化过程，通过产品设计原型的快速迭代，及时响应市场变化与消费者需求，缩短产品上市周期。同时，在深度融合生成式 AI 后，企业通过模拟市场情景与预测分析，为管理层提供科学决策依据，在降低创新风险的情况下，提高管理层决策的科学性和有效性。整体来说，进入第三阶段，企业产品不论是从概念到营销，从研发到销售，还是从效率到效果，方方面面都将会有显著的提升。除此15技术革新引领未来生成式 AI 塑造核心发展引擎路径之外，生成式.AI.还有机会成为企业间跨界合作的桥梁，企业可以通过 API 开放与平台共享，联合产业
31、内外的相关方来共同挖掘 AI 技术在行业领域的应用潜力，实现生成式 AI 在塑造未来商业格局中的无限可能。16技术革新引领未来生成式 AI 塑造核心发展引擎2.2 企业需求在新技术时代下的演变：迎接挑战，拥抱变化新时代技术浪潮促使生成式 AI 成为企业战略转型的核心，深刻影响组织结构、战略、文化及风险管理等多方面。企业需求逐渐向运营效能与人力资本优化、用户体验极致化、商业模式重塑与价值创新等方面转变。然而，在拥抱这一技术革新的旅程中，企业也不可避免地将应对多种挑战：图 5 企业实施 AI/ML 计划面临的主要挑战来源：IDC,2024AI/ML 技术有效产品化的难题在将 AI/ML 技术转化为
32、可市场化的产品时，企业经常面临技术与市场需求脱节、产品化路径不明确等问题。这要求决策者不仅要具备深厚的行业知识，还需有34.7%28.4%27.6%24.9%21.5%缺少AI/ML产品化技能.AI/ML计划所需的工具不足.数据可用性和数据质量有问题.业务成果可视化不足.跨团队（IT/业务部门）协作不足 .17技术革新引领未来生成式 AI 塑造核心发展引擎路径预见技术趋势和产品创新点的能力，以便将抽象的技术概念转化为实际应用价值。此外，高昂的研发成本、长周期的产品迭代，以及如何平衡技术先进性与用户接受度也是主要障碍。缺乏高效支持 AI 开发和部署的工具链为了完善涵盖数据准备、模型训练、测试、部
33、署和监控的完整工具链，企业在扩展 AI 项目时往往面临着重大挑战。此时，整合 RAPIDS（可在 GPU 上加速数据科学工作流的开源库）变得至关重要。这不仅需要一个强大且集中的技术栈，并要求将 RAPIDS 无缝融入其中，同时还需要高效的团队协作和持续的维护能力，以确保其符合严格的数据安全协议。这些全面的需求往往超出了单个团队或部门的能力范围。数据孤岛与处理低效数据是 AI 项目的命脉，但数据往往分布在不同系统中，存在清洗困难、缺少连续性、噪声大等问题，严重影响模型的训练效果和最终的业务应用。企业需要投入大量资源进行整合和治理，需具备对数据的高度敏感性，同时也需要大量场景数据作为底层支持。业务
34、成果验证困难尽管 AI 技术有潜力带来显著的业务价值，但其成效往往难以准确预测和衡量。如何设定合理的 KPI、计算技术投资回报率，以及如何建立直接关联 AI 干预与业务增长的因果关系模型，是企业需要直面的挑战；尤其在技术发展初期，很难直观评估技术投入所带来的直接收益，需要更长远的战略规划。18技术革新引领未来生成式 AI 塑造核心发展引擎跨部门协同与知识共享障碍信息孤岛和部门间的沟通壁垒通常是阻碍技术在企业中快速应用和创新拓展的主要问题，在组织架构复杂的大型企业中更是如此。同时，在知识体系环节，目前大部分厂商缺乏有效的知识管理系统和协作工具，使得内部经验和学习成果难以在组织内部进行传承。面对众
35、多挑战及复杂多变的市场环境，企业日益倾向于采纳一种综合技术或深度整合的解决方案，因为完整的解决方案能够将新技术彻底嵌入企业日常运营的每一个环节，包括数据的采集、处理、深入分析，直至指导决策，形成一个闭环的管理体系。19技术革新引领未来生成式 AI 塑造核心发展引擎路径2.3 端到端的生成式 AI 解决方案：满足企业真实需求的关键在技术采纳的高级战略方向与企业深层次结构转型的影响下，端到端生成式AI 解决方案作为关键性进展应运而生，它桥接了用户和技术，直接满足了企业对智能化与运营效率提升的全面需求。图 6 端到端生成式 AI 解决方案：企业数字化转型的关键架构图来源：IDC,2024精准对接业务
36、需求，量身定制智能策略 端到端的 AI 解决方案在面对各行各业独特的业务场景和个性化需求时，能够展现出其不同于传统 AI 的灵活性，通过模块化设计，如模型选择、训练优化、体验引领敏捷开发智能集成安全可信模块组件云原生架构数据系统APIs运营技术 OT可编程的.基础架构自动化微服务安全多云技术集成工具应用运营网络与连接AI应用程序和应用程序开发栈编排与治理应用场景商业模式运营模式组织模式平台组件基础技术层设计原则业务 韧性层创新 加速层20技术革新引领未来生成式 AI 塑造核心发展引擎API 封装、UI/UX 设计等，为企业提供一站式技术产品化路径，企业也可以自由组合不同的 AI 模块，从而达到
37、从基础的数据处理功能到复杂的分析预测应用的平滑过渡和灵活扩展。这种“可插拔”的模块化构建方式，不仅使企业能够快速应对市场的变化，同时也降低了技术门槛，确保 AI 技术能够精准对接业务需求，以最快速度实现技术从科研场景到落地的价值最大化。集成工具链，持续优化实现动态适应端到端解决方案能够提供集成开发环境（IDE）、自动机器学习（AutoML）平台、云原生部署服务、持续集成/持续部署（CI/CD）等一整套完整的工具链，简化了企业从原型到生产的过程。同时，与传统静态技术部署不同的是，端到端 AI 解决方案一般会内置基于反馈循环的学习与优化机制，使 AI 模型在实际应用过程中能够不断地接收业务反馈并进
38、行自我学习与调整策略，从而持续进化升级，更紧密地贴合业务变化与市场需求。AutoML 就是一个很好的案例，能够自动根据用户交互数据优化模型，使得 AI 在预测销售趋势或客户服务响应上随着时间推移而逐渐精准，实施结果显示，使用自适应技术的企业在六个月内平均服务效率提高 20%左右.。深挖数据价值，提升处理效能端到端的 AI 解决方案通过先进的算法与高度集成的平台，能够有效破除数据碎片化的问题，为企业运营分析创建一条从采集到落地的无缝“数据流”。在这一过程中，即使是少量或零散的业务数据，也能在解决方案精密的算法加工下转化为指导业务战略的洞察，换句话说，端到端的 AI 解决方案能够将有限的数据激发出
39、无限的价值。据统计，得益于端到端 AI 解决方案能够整合分散在各个系统中的数据，企业在采用处理平台后，数据处理速度平均可提升30%6。据统计，得益于端到端AI 解决方案能够整合分散在各个系统中的数据，企业在采用了处理平台后数据处理速度上平均可提升 30%6。6:Future Enterprise Resiliency&Spending Survey Wave 4,IDC,April 2024,N=88921技术革新引领未来生成式 AI 塑造核心发展引擎路径量化技术影响力，确保决策有理有据端到端解决方案可以通过内置的业务影响分析模块和 A/B 测试框架，帮助企业设计实验，量化 AI 应用的业务影
40、响。这些解决方案可以通过高级分析工具，如预测模型的拟合度报告、业务流程改进的量化指标等，使企业能够直观监控AI 项目对关键绩效指标的提升。此外，基于生成式 AI 的预测分析能提供更精确的业务预测，从而为企业高管的决策提供支持。强化跨部门协作，激发技术无限潜能端到端的 AI 解决方案着重于构建一个无缝链接且高度协调的数字化生态环境，旨在促进传统与新兴技术的无缝融合、跨职能团队间的数据流通以及企业资源的智能优化配置。通过采用统一标准的 API 接口与行业协议，技术落地过程中的集成复杂度有所降低，减少了系统间的兼容障碍。与此同时，解决方案会集成项目管理和沟通工具，如看板、即时消息系统等，能够有效加强
41、团队间的实时协作，确保技术实施过程中的透明度和效率。通过采用统一标准的 API接口与行业协议，技术落地过程中的集成复杂度有所降低，减少了系统间的兼容障碍。22技术革新引领未来生成式 AI 塑造核心发展引擎第三章 迈向 AI 智能体，生成式 AI重塑千行百业2023 年生成式 AI 在多行业的试点应用，带动了一场业务智能化的浪潮。据IDC 统计，互联网、金融、医疗三大领域以 15.9%、15.3%、8.6%的年增长率引领智能化进程，显示了行业对新技术的迫切需求和高度接纳能力。尽管运营商与汽车行业当前年增长率略低，但长远来看，这两大行业未来五年将分别以 43%和 46%的复合年均增长率迅速攀升，这
42、代表着 AI 在通信基础建设和出行变革中的广泛应用前景7。7：IDC 中国，大模型应用场景与市场规模预测研究，202423技术革新引领未来生成式 AI 塑造核心发展引擎路径生成式 AI 擅长基于数据资产和知识沉淀进行创作与输出，在各行业已经开发了一批会话类、知识管理类的共性应用；然而，由于行业属性各有不同，合规要求有异，生成式 AI 驱动各行各业创新与变革的侧重点亦各有不同。图 7 生成式 AI 不同行业支出规模与未来增长 来源：IDC,20240%20%15%10%5%10%20%30%40%50%2023 年支出较高的行业互联网金融运营商汽车2023-2027 高增长行业运营商汽车交通运输
43、、物流零售教育行业图 8 生成式 AI 应用场景来源：IDC,2024生成式基础模型文本运行摄取训练调优推理数据代码视频图像音频结构搜索引擎推荐系统工作效率提升互联网医疗金融生成式物理 AI自主移动机器人机械手操作外科手术机器人内容创造数字人自动驾驶汽车智能空间管理医学影像分析疾病筛查药物发现个性化诊疗金融风控投资策略.普惠金融互联网，15.9%金融，15.3%医疗，8.6%汽车，8.6%能源，3.9%制造，4.4%.手机，3.7%零售业，3.1%教育，3.9%运营商，8.5%交通运输、物流，3.9%政府，9.7%其他，6.6%智能建筑/家居，3.9%24技术革新引领未来生成式 AI 塑造核心
44、发展引擎3.1 互联网行业：虚拟角色与内容 生成互联网多为数字原生企业，具有良好的数据基础和创新基因。互联网行业的挑战在于持续吸引用户注意力、增强品牌互动性，同时保持高效、创新的内容生产。于是，以虚拟角色和内容生成为代表的生成式 AI 技术正成为推动互联网行业进化的关键力量。生成式 AI 对互联网核心业务场景的赋能主要如下：搜索引擎：生成式 AI 使搜索引擎能够更好地理解复杂的查询意图，并汇集多方信源内容。通过自然语言理解和检索增强生成（RAG）等技术，搜索引擎可以直接提供总结性答案、建议或执行指令。伴随多模态大模型的发展，搜索结果还能以表单、思维导图以及图像、语音、视频等更加多样的方式呈现，
45、使用户获取更优质的知识体验。推荐系统：生成式 AI 通过深度学习模型，根据用户的偏好和上下文，可以动态生成个性化推荐内容，甚至还可以深度个性化定制详情页面，这不仅能提升推荐的准确率，还能创造惊喜元素，提高用户粘性和满意度。工作效率提升：在企业内部，生成式 AI 与办公软件结合能够自动化处理大量重复性工作，如客户服务、报告生成、数据分析等，释放员工时间，让他们专注于更具价值的创造性工作，从而提升组织效率和创新能力。内容创作：面对互联网行业日新月异的大量内容创新及迭代的需求，生成式 AI 可以辅助创意、文案、脚本、编辑等多项内容工作，覆盖包括编曲、视频制作以及游戏角色设计等多模态领域，极大地提高创
46、作者内容的产出效率。同时，生成式 AI 还可以结合时下热点和需求趋势，进行内容的创作和评审，确保内容的商业价值。25技术革新引领未来生成式 AI 塑造核心发展引擎路径 数字人：数字人在互联网行业已广泛应用于直播、培训以及客服等场景中，生成式 AI 可以使数字人更好地理解用户的复杂指令甚至感知用户的情绪变化，让数字人与人之间的交互更加真实、灵动。此外，生成式 AI 还可以生成更丰富的虚拟人形象，更加贴合场景需求。生成式 AI 在产品设计、应用开发与测试、流量分发、营销推广、用户运营等诸多业务场景都开始了有益的尝试。互联网拥抱生成式 AI 不仅在于利用 AI 技术优化现有业务与运营模式，更在于启发
47、互联网新一轮的商业模式革命，打造基于生成式 AI 的新增长点。图 9 百度营销平台“擎舵”来源：百度,2024一键生成混剪视频，支持品牌个性化表达营销视频脚本生成提示词一键生成脚本智能素材镜头识别自动识别素材内容，理解素材价值表述多元化视觉包装能力智能识别卖点等信息，突出卖点强大平台能力素材管理&二次编辑能力自然度高 1:1 还原形象/语音三步制作真人口播视频，24 小时不间断直播擎舵视频能力全景数字人能力建设语音音色复刻支持多类型语音复制音调自然温真度高，营销感强口型精准唇形拟合准确率 95%动作幅度支持实景大动作建模动作捕捉脚本驱动动怍理解交付提效在线服务化/天级交付支持语音编辑自由调节语
48、调/语速/音量等參数形象语音丰富的素材建设覆盖 30+行业、600+数字人 150+AI语音、200+行业模板转化组件完善支持咨询/留资/表单等组件挂载营销元素丰富视频元素丰富，业界领先支持复杂视频制作完善的编辑功能和平台操作体验短视频制作数字人直播制作成本-85%制作效率+100 倍上线周期-75%AI 视频混剪 New数字人营销多场景应用平台案例：生成式 AI 促使定制化品牌内容的自动生成26技术革新引领未来生成式 AI 塑造核心发展引擎百度营销平台推出的“擎舵”项目，利用生成式 AI 技术，根据用户特定需求和品牌特性，自动生成定制化虚拟角色与内容。这项技术覆盖视觉内容、交互对话、故事剧本
49、等多个维度，旨在为用户提供独特的品牌互动体验。通过分析历史数据和用户行为，“擎舵”能生成高度相关的个性化内容，支持一键混剪视频制作，显著提升品牌内容生产的效率与个性化水平。实践表明，该技术已实现制作成本降低 85%、效率提高 100 倍、产品上市周期缩短 75%的显著成效。此外，百度在构建基于检索和推荐的生成式大模型索引学习平台方面，通过融合判别与生成技术，使定向关键词生成的有效性从 30%跃升至 100%，开辟了商业内容生成的新模式。技术进步方面，百度与 NVIDIA 合作开发的 PaddleBox 项目，成功将稠密模型参数规模扩展至百亿级别，实现 100 倍的规模提升，并优化了多机加速性能
50、，使训练效率提升 50%。同时，GPU 技术支持的 PGLBox 引擎，通过异步聚合通信库，实现了大规模图数据的高效多机训练，促进了百亿级语义模型与万亿级离散模型的联合学习，推动了大模型训练技术的实质性进展。（以上案例所展示数据截至 2024 年 GTC 大会）27技术革新引领未来生成式 AI 塑造核心发展引擎路径3.2 医疗领域：药物研发的智能计算平台医疗行业亟需解决资源分配不均、诊疗效率低下及个性化治疗方案稀缺的问题，尤其是在精准医疗日益增长的需求面前。通过分析大量医疗健康数据，生成式AI 可以提供更高效、便捷和个性化的医疗服务。在生命科学方面，生成式 AI大幅降低了医药发现的资金与时间成
51、本。生成式 AI 对医疗行业的助益在短时间内，已得到行业的认证。根据 IDC.调研数据显示，2023 年 6 月全球医疗行业中只有 13%8的企业在生成式 AI 方面进行了大量投资；仅仅四个月后，这一比例就上升到 46%9。生成式 AI 在医疗行业的主要应用场景有：医学影像分析：通过深度学习模型，AI 能精确识别影像中的异常结构，辅助医生进行早期癌症筛查、疾病诊断，如肺癌、皮肤癌的影像识别技术，以及心脏病、脑部疾病的影像辅助分析；还可以通过结合医学影像和病理信息等多模态数据，为医生提供更全面的诊断支持。疾病筛查：疾病类数据往往受到严格的合规性要求，一直以来训练数据获取困难都是 AI 技术在医疗
52、业落地的一个制约项。生成式 AI 可以通过合成数据使 AI 模型更好地学习疾病诊疗案例，优化临床诊疗的表现。药物发现：利用生成式模型，AI 可以模拟数百万种化合物的结构和活性，加速新药候选分子的筛选过程。据报道，AI 可为公司降低高达 70%的药物发现成本10。个性化诊疗：基于患者的遗传信息、临床数据和疾病模型，生成式 AI 能够预测患者对不同治疗方案的响应，为制定个体化治疗计划提供参考。对话类应用的引入还能更加有针对性地回答广大来自病患的问题，改善患者的医疗服务体验。8:IDCs June 2023 Future Enterprise Resiliency and Spending Surv