2023生成式AI新机遇.docx

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1、部分铺目录鎏噬融驱动全球切力皎GenAI将为全球各行业创造巨大价值GenAl技术在提升行业生产效率和促进产品创新方面具有显著优势，预计未来将颠覆全球各行各业的现有格局。在我们分析的63个用例中,GenAI将在不同行业产生2.6万亿至4.4万亿美元的价值。其中，零售和消费品行业、银行业、制药和医疗产品行业的价值潜力最大。乂。2023年人工智能发展现状:生成式Al的突破之年麦肯锡关于生成式Al现状的最新年度调查,综述生成式Al工具在2023年的爆炸式增长及其影响，包括GenAI的普遍应用，Al领域领先企业如何抢先布局，对人工智能相关人才的需求变化以及GenAI普及率和影响范围。6。生成式Al：CE

2、O必读指南本文旨在帮助CEO及其团队思考生成式Al的价值创造场景以及如何开始应用。包括CEO的GenAl入门指南，4个旨在提高组织效能的案例解析，以及CEO如何发挥关键作用利用GenAI带领企业走向成功。期生成式Al引发科技变革:CIO和CTO参考指南本文通过与数十位科技企业领袖的深度对话和对50多家企业的GenAI举措分析，为科技企业领袖列出了成功部署GenAI的九大举措，用以创造价值、协调技术和数据、扩展解决方案并管理GenAI风险。第二部分第三部分第四部分盆北鹤蠲麓浪潮下的全球产1。4投资机构篇：挖掘生成式Al产业新机遇本文深入分析了GenAl价值链的六大环节一专用硬件、云平台、基础模型

3、、模型中心和MLOps,应用和服务，帮助投资机构了解其中蕴藏的大量投资机遇。赋能百业,中国企业积极布局生成式AI“新赛道”126中国生成式Al行业发展现状及未来趋势本文深入浅出地分析了中国GenAl行业的发展现状和趋势，详细剖析中国在多个细分领域存在的机遇与挑战，帮助企业探索适合自身发展的商业模式，抓住GenAI技术红利。行稳致远,企业规模化部署生成式AI的“道”与“术”M6从战略到规模化实施，“四步走”全面落地GenAl企业在考虑引入GenAl时应以速度为先，遵循“四步走”方法论，高效实现GenAl部署和规模化应用：首先快速梳理和构建战略；然后确定用例图谱和转型路径；其次试点优先用例，为规模

4、化建立基础；最后推进全方位的运营模式转型以规模化推广GenAL167让GenAI应用真正为企业创造商业价值企业可以从GenAl应用中获得至少三方面价值，一是减少手工作业并缩短冗长的业务流程，二是协助团队进行高级分析以及更加准确地提炼洞察，三是加速活动/产品的设计与交付过程。青简版目录007GenAI将为全球各行业创造巨大价值GenAl技术在提升行业生产效率和促进产品创新方面具有显著优势,预计未来将颠覆全球各行各业的现有格局。在我们分析的63个用例中,GenAI将在不同行业产生2.6万亿至4.4万亿美元的价值。其中，零售和消费品行业、银行业、制药和医疗产品行业的价值潜力最大。392023年人工智

5、能发展现状:生成式Al的突破之年麦肯锡关于生成式Al现状的最新年度调查,综述生成式Al工具在2023年的爆炸式增长及其影响，包括GenAI的普遍应用，Al领域领先企业如何抢先布局，对人工智能相关人才的需求变化以及GenAI普及率和影响范围。59生成式Al：CEo必读指南本文旨在帮助CEO及其团队思考生成式Al的价值创造场景以及如何开始应用。包括CEO的GerlAl入门指南，4个旨在提高组织效能的案例解析，以及CEO如何发挥关键作用利用GenAI带领企业走向成功。83生成式Al引发科技变革：CIO和CTO参考指南本文通过与数十位科技企业领袖的深度对话和对50多家企业的GenAI举措分析，为科技企

6、业领袖列出了成功部署GenAI的九大举措，用以创造价值、协调技术和数据、扩展解决方案并管理GenAI风险。GenAl将在未来发展中发挥极其重要的作用。通过提高生产效率、推动创新能力和改变行业竞争格局，GenAl将为全球经济带来巨大价值。各行各业的领先企业已经开始积极应用GenAI,并已取得显著成果。MichaelChui,AlexSinglaAlexSukharevskytBryceHall和LareinaYee数字时代人工智能正成为推动科技进步和社会变革的强大力量。智能手机技术、自动驾驶功能、乃至零售商多样的数字化工具，小不在展示着人工智能的威力一但曾几何时，AI技术进步几乎难被公众察觉。谷

7、歌DeePMind开发的AlPhaGO在2016年击败围棋世界冠军选手时，只得到短暂关注，随后即从公众视野消失。然而今年，ChatGPT以前所未见的方式吸引了世界关注，开启了人们的想象之门。这要归功于其广泛的实用性：这一工具具备理解自然语言并创造内容的“超能力:几乎任何人都可以使用它。全球各类市场参与者于是开始研究并关注生成式人工智能(以下简称GenAI)对商业和社会的影响。未来，预计这项前沿技术将为各行各业创造高达7.9万亿美元的价值。本章将深入探讨GenAl在不同领域的应用以及它所带来的积极影响。第一部分：GenAI是技术催化剂，助力产业进步人工智能一步一个脚印发展至今，生成式人工智能实现

8、突破，展现出巨大潜力。对于GenAl这个概念，人们可能感到相对新鲜。事实上，人工智能的发展经历了若干阶段，从规则型人工智能(rule-basedAD到判别式人工智能(discriminativeAl),最终演变到生成式人工智能”(generativeAl,简称GenAI)。这些阶段代表了人工智能在算法、学习方法和应用领域上的不断演进和创新。-规则型人工智能：上世纪60年代到80年代，Al发展处于初始阶段，这一时期的Al主要基于事先定义的规则和逻辑，通过逐步推理和匹配规则来解决问题。使用这种方法的代表是专家系统,1970年代开发的MYCIN系统便是一例，它使用了大量规则来诊断细菌感染。然而，这些

9、规则型系统的局限性在于其缺乏通用性和灵活性，无法适应复杂的现实问题。-判别式人工智能：进入1990年代，Al技术开始关注从输入数据中学习特定模式和规律，以进行分类、识别和预测。尽管近年来深度神经网络（DNN）的出现使得判别式Al在图像识别、语音识别、自然语言处理和推荐系统等领域取得了突破皿果，但在这一发展阶段，人工智能仍缺乏生成新数据的能力。-生成式人工智能：这个阶段的起点可追溯到2014年，当时生成对抗网络（GAN）的提出引发了人们对GenAl的广泛关注。GAN由生成器和判别器组成，通过对抗训练的方式生成逼真的数据样本。GAN在文本生成、图像生成和音频生成等领域取得了重大突破，使得AI能够以

10、更具创造性的方式执行任务。GenAI是传统Al（规则型AI以及判别式AD的进化产物，与传统AI相比，GenAl具有以下四大核心优势：-自动化和效率提升：传统AI需要经过繁琐的手工特征工程和模型调整，而GenAl则能够自动从大量数据中学习，生成高质量的输出。这使得GenAI能够自动化许多重复性和繁琐的任务，从而提高工作效率并减少人工错误。与传统Al相比，GenAI能够更快构建模型、处理数据、生成结果，可助力企业更快做出决策、提供服务。-个性化和定制化：传统Al往往是基于统计分析和大规模数据的结果，缺乏对个体差异的精确处理。而GenAl通过学习每个个体的数据和反馈，能够根据个人需求和上下文生成个性

11、化输出。这使得GenAl能够为用户提供更加定制化的体验和解决方案，满足不同用户需求，提高用户满意度和忠诚度。-创造性和创新能力：传统Al主要是基于规则和已有数据进行预测和决策，局限于已知模式和规律。而GenAl具备生成新的、未知内容和想法的能力，能够从学习到的数据中创造出全新解决方案。通过GenAI的创造性和创新能力，企业可以发现新洞察，探索新业务模式，不断创新产品和服务。-可解释性和透明度：传统Al模型往往是黑盒模型，其决策过程难以被解释和理解。而GenAl在生成输出时能够提供一定程度的解释，具备一定的可解释性，可以揭示其决策逻辑和原因。这对于金融、医疗等需要可解释性的领域尤为重要，有助于建

12、立信任、满足监管要求，也让人们更容易接受和采纳GenAI的决策。持续创新也将带来新的挑战。训练和使用GenAl系统所需的计算能力有可能成为开发瓶颈，如何让GenAl成为“更具责任感的Al”也增加了GenAl技术的综合成本。从20年到2022年，针对GenAl的投资以74%的年复合增长率狂飙（同期，Al总体投资的年增长率为29%）o从地理角度来看，对GenAl的投资主要来自北美科技巨头和风险投资公司。从2020年到2022年，总部位于美国的GenAl相关公司筹集总计约80亿美元资金，占同期此类公司总融资的75%。GenAl以其在全球生产活动中重塑知识工作的潜力震惊了世界。在销售和营销、客户运营和

13、软件开发等职能部门，GenAl已显露出变革工作方式和提高绩效的能力。在这个过程中，它可以跨越多行业释放数万亿美元价值。GenAl的兴起将推动行业格局改变，带来可观的经济增长。不难看出，GenAl技术在提升行业生产效率和促进产品创新方面具有显著优势，预期未来将颠覆全球各行各业的现有格局。我们预测，人工智能整体将为全球经济带来高达25.6万亿美元的正面经济影响，而其中来自GenAl的贡献高达7.9万亿美元。这既包括GenAl用例本身为企业带来的直接收入增加及成本优化，也包括了GenAl推动全行业生产效率提升所带来的经济价值。了解GenAl为经济和社会创造价值的潜力，将有助于企业制定关键决策。我们采

14、用两个互为补充的视角，以确定当前的GenAl技术可以在哪些方面提供最大价值以及价值规模（见图Do图1：GenAl的潜在影响可以通过两个视角进行评估1.定量分析，收入影响被重新定义为相应支出的生产率增加，以保持与成本彩响的可比性，而不是假设任何特定市场的额外增长。资料来源：麦肯锡分析第一个视角扫描企业能够应用的GenAl用例。我们将“用例”定义为，将GenAl技术定向应用于特定业务并产生可衡量的价值。例如，营销中的典型用例是应用GenAl来生成创意内容，例如个性化的会员电子邮件等，其可衡量的价值包括降低成本以及通过大规模提升内容质量来提升转化率。我们确定了63个生成式人工智能用例，涵盖16个业务

15、功能，当跨行1/应用时，每年可提犯.6万亿至4.4万亿美元的总经济效益。第二个视角分析GenAI对大约850个职业生产活动的潜在影响，以补充第一个视角。我们通过建模，预估GenAl在哪个时间点可以执行构成全球经济活动的2,100多个“详细生产活动，例如“与相关人员沟通运营计划”。凭借分析结果，我们能够预估GenAI的能力可能会给全球劳动生产效率带来的影响。两个分析视角中的部分影响相互重叠（我们暂且归纳为生产效率提升的结果），剔除这种重叠后，生成式人工智能的总经济效益（包括我们探索的主要用例以及当该技术应用于知识工作者的活动时可能实现的生产效率提高）每年达6.1万亿美元至7.9万亿美元（见图2）o图2：人工智能技术对全球经济的潜在影响在7i256万亿美元之间，相当于25%的生产率增长人工智能对全球经济的潜在影响，万亿美元154O%增量任济影响17.1-25.6数据和高级 人工智能,用 新的GenAl总用例驱动 通过GenAlAI总羟济 分析用例例（不是用例 潜力提高所有员潜力GenAD工生产力，包括在用高达256万亿美元人工智能对全 球经济的潜在影喻相当于当前全 球经济的25%GenAl的彩响 相当于当前全球经济的8%深入关注例中资料来源：麦肯锡全球研究院GenAl产业自身也拥有巨大市场价值及发展潜力GenAl当下已进入高速成长期，它的市场规模在未来将会迅速增长，投资者也纷纷入