德勤中国王拓轩：企业不再对生成式AI盲目热情，

　　当大模型的规模突破某个阈值时，AI可能会出现意想不到的能力，甚至展现出与人类一般的认知能力、学习能力和创造力。这种“突破”行为在AI领域被称为“涌现”。

　　王拓轩表示，相较于2024年初，企业关注的焦点已从“要不要用生成式AI”转变为“怎么用好生成式AI”，因为迄今为止，他们已经看到了生成式AI的巨大价值，其应用已逐渐深入人心。

　　随着企业规模的扩大和经验的积累，企业对生成式AI也从起初的盲目热情转变为对其实际业务影响的深入和批判性分析。企业越来越倾向于采用定制化的GenAI工具，以精准满足需求，在数字化互动中开辟新道路。中国创业者可以更好地将大模型与具体的行业需求相结合。例如，AI在工业制造、医疗诊断等领域的深度定制化需求，使得创业公司能够快速响应市场并提供差异化的产品和服务。

　　生成式AI与实体产业相融合

　　

　　王拓轩：生成式AI在2024年进入了爆发期。2024年全球AI投资规模将达到650亿美元，较2023年上涨约16%，而在2024年上半年，国内招投标市场的AI项目招标金额已超过2023年全年规模。所以不论是投资还是落地，生成式AI已展现出极大的潜力。此外根据德勤

　　2024年是生成式AI发展的关键时刻，许多企业试点项目的成功让企业管理层和董事会对投资回报的关注日益增加，这同时也将带来挑战。为了充分发挥GenAI的变革潜力，企业应专注于价值驱动的应用案例，同时需全面应对人员、流程、数据和技术方面的挑战，并将变革管理与技术创新置于同等重要的位置。

　　应用方面出现了从多到精的新趋势，B端横向渗透行业，纵向深入场景，在落地和泛化的过程中，逐渐开始深挖企业积累多年的专有数据资产，解锁更多价值，比如在生物医药领域出现了基于脑电波数据训练的大模型，以期理解人类大脑活动。C端则是超级入口的出现，从需要打开多个生成式AI工具完成一个任务，到利用现有的应用生态一气呵成，比如内嵌在输入法里的实时翻译等。

　　

　　王拓轩：在全球人工智能发展的版图上，中国已崭露头角。截至2023年底，中国在底座大模型的数量上位居全球第二，仅次于美国，而在AI专利数量上，中国则以60%的份额领先全球。这一数据充分展示了我国AI领域的国际地位。

　　中国企业在AI发展领域的独特优势，一方面体现在我国拥有普及的网络基础设施，这一优势为AI技术的应用提供了坚实的基础。另一方面，中国拥有大量的、丰富的数据资产和知识沉淀。这些数据资源为AI模型的训练和应用提供了宝贵的素材，使得中国企业能够在数据驱动的AI研发上占据先机。

　　我国的多层次互联网应用生态为企业提供了广阔的发展空间，中国的AI可以利用原有的生态进行互联互通，由点及面形成规模效应，为商业模式创新提供了丰富的土壤。中国企业也更注重安全合规，未来将在安全和发展中取得平衡，在不同的领域探索出适合自身发展的AI应用路径。

　　

　　王拓轩：我认为中国大模型创业者的优势主要有以下三方面：

　　市场规模与多样性。中国庞大的互联网用户群体和移动互联网市场为大模型的落地和应用提供了广阔的空间。这意味着更多的商业机会和数据资源，尤其是在金融、零售、电商、医疗、教育等领域。创业者可以利用这一优势，专注于行业特定的解决方案，推动模型的商业化落地。

　　应用场景的深度结合。中国创业者可以更好地将大模型与具体的行业需求相结合。例如，AI在工业制造、医疗诊断等领域的深度定制化需求，使得创业公司能够快速响应市场并提供差异化的产品和服务。

　　丰富的数据资源。中国丰富的多语言、多模态数据为大模型的训练提供了独特的优势。相比于以英语为主的海外市场，中国创业者可以开发适应本土文化和语言环境的模型。

　　AI助力中小企业数智化转型

　　

　　中小企业在数字化转型的过程中，通常因为试错成本高，会长时间停留在试验阶段，难以快速做出决策。其次，他们缺乏必要的人才，以理解和实施先进的数字化技术。

　　AI的普及尤其是生成式AI的出现，为中小企业提供了新的希望。随着AI成本的降低，应用生态逐渐成熟，企业可以更灵活地选择更适合自己的数字化方案，不论是AI PaaS, SaaS还是MaaS，这都帮助企业站在了更高的起跑线上。其次，垂类大模型能够帮助中小企业进行能力拓展，补足短板，且其整合多模态信息的优势，更能帮助企业打破企业内部数据孤岛，筑牢数字化转型中“数字”这一基础。

　　未来，AI技术在帮助企业数字化转型的同时也将带来一些挑战，尤其对企业优化数据资产管理，扩大人才储备，加强风险管控等方面提出新的要求。中小企业在拥抱变化的同时，也要做好应对挑战的准备，比如提高内部数据管理成熟度同时谨慎选择训练数据集，兼顾人才引入和人才转型，并针对AI新技术的特点设计完备的合规监控框架。

　　总的来说，挑战与机遇并存，通过利用AI技术，中小企业可以提高效率，提升竞争力，并实现业务创新。AI技术，特别是生成式AI，为中小企业开辟了数字化转型的新通道。

　　

　　王拓轩：对于AI技术进步对就业市场的影响，我认为尽管AI技术的确可能在短期内引发一些问题，但长远来看，生成式AI和其他先进的AI技术更有可能创造和重塑就业机会，而非单纯冲击就业市场。

　　首先，我们需要认识到，技术的每一次重大进步都会带来就业市场和人才结构的深刻变革。从工业革命到信息革命，技术的发展始终是推动社会进步和经济增长的关键因素。然而，这些变革并不是简单地用机器替代人力，而是改变了工作的性质、方式和需求。同样，AI技术的崛起也不例外。在短期内，一些低技能、重复性高的工作可能会受到自动化和智能化的冲击，导致部分劳动力面临失业风险。然而，它反映了就业市场正在经历从旧有模式向新模式的转变。

　　从长远来看，AI技术的进步将创造更多的就业机会。一方面，生成式AI和其他人工智能技术将推动新产业、新业态的兴起，如智能制造、智能服务、智能医疗等领域，这些领域将产生大量的新职业和新岗位。另一方面，AI技术的应用将提高生产效率和质量，降低生产成本，从而增加企业的盈利能力和市场竞争力。这将进一步激发企业的创新活力，推动经济的持续增长，从而创造更多的就业机会。

　　此外，AI技术的发展也将促使劳动力向更高技能、更高价值的工作转移。随着AI技术的普及和应用，那些具备高度专业知识和技能的劳动力将更受欢迎。因此，对于企业和个人而言，不断提升自身的技能和素质，适应新技术的发展需求，将是应对AI技术挑战的关键。

　　总之，AI技术的进步对就业市场的影响是复杂而深远的。长远来看，它将创造更多的就业机会，推动经济的持续增长和社会的全面进步。因此，我们应积极拥抱AI，加强人才培养和技能提升，推动经济社会的高质量发展。