Microsoft(MSFT)、Amazon(AMZN)等头部云厂商在价值链上的重要位置仍在 Enterprise AI 主题下延续,虽然短期财报层面部分数据表现不及预期,但并不影响其中长期的价值;
软件板块,ServiceNow(NOW)、Palantir(PLTR)、Cloudflare(NET)、Elastic(ESTC)等因为能帮助企业有效部署 GenAI,已经开始在 AI 主题下有了积极的商业转化,同样值得布局。
01.企业侧 GenAI 渗透速度比想象中更快
1. 企业部署 GenAI 的速度在加快
虽然训练、推出新一代 SOTA 模型的周期在拉长,但大企业采用 AI 并没有降速。
2023 年是 AI 在企业端渗透率最快的一年。在麦肯锡的调研中,AI 在企业侧的渗透率从 55% 增长到 72%,增长了 17 个百分点,如果把 AI 缩小到 GenAI 的范围,则速度更加惊人,过去一年从 33% 增长到 65%,增长了一倍。
企业分配给 AI 的预算支出也在增加。根据 Morgan Stanley 发布的 2024Q2 US Tech Report,### 2024 年Q2,企业 AI/ML 相关的项目预算增速为 16.3%,Q1 时为 13.7% 。企业前 10 大项目开支中增速没有下降的只有 CRM Application(+2.3 个百分点)和 Storage HardwareData(+1 个百分点),而这两个板块也是企业部署 AI 的关键设施。
2. 2025 年将迎来 GenAI 在企业侧的 massive adoption
即便所有受访企业都已经认知到 GenAI 的重要性,但不同规模企业部署 AI 的阶段不同。
根据 UBS 发布的企业在 AI 领域的支出调研,绝大多数中大型企业用 GenAI 的状态主要集中在研究 use case 做概念验证和小规模测试部署这两个阶段。其中,45% 的大型企业已经开始小规模测试部署,40% 的大型企业已经明确了自己的 use case 并开始进行概念验证,中型企业在这两个阶段分别为 44% 和 38%。
小型企业则恰恰相反,主要集中在两端。在调研中既有 25% 的小型企业已经进入到规模化部署阶段,也有 25% 还处于调研阶段。之所以有更高比例的小型企业能快速规模化部署 AI 可能和企业规模小带来的决策灵活性、工作流相对而言并不复杂、更加成本敏感等因素有关,而另有 25% 仍处于调研环节则可能和企业的技术储备、自身业务发展 roadmap 相关。
但总体上,我们可以乐观预计,### 到 2024 年末,会有更多中大型企业扩展 GenAI 在企业内的部署规模,甚至开始将其应用到更广泛的业务流(In production at scale across units)当中,2025 年会迎来 GenAI 在企业侧的 massive adoption。
如果不能正确认知模型"渐进式解锁"的特点,就会高估短期内的模型能力进展,和 LLM 真正作用于实际业务的速率。这一点也体现在 CIO 们 AI/LLMs 真正应用到企业生产的时间线的预期变化上。从 2023 年 Q3 到 2024 Q2,CIO 们对于用 AI 的时间线预估明显在放缓。
在2023 年 Q4 的调研中,市场对于 GenAI 的应用周期最为乐观:1/3 的受访者认为,半年后 GenAI 就可以被用于企业的实际业务生产中(in production),与此同时,1/3 的企业表示对于如何使用 GenAI 还没有任何计划。
到 2024 Q1 和 Q2时,企业对于 timeline 的判断则趋于审慎乐观,在 2024 Q2 最新的调研中,受访者中,26% 的人预期在 2025 年后才会看到 AI/LLMs 进入到企业生产流程中,25% 的人认为会在 2024 H2 出现。
3. 中短期内,企业的 GenAI 用例还是集中在内部场景
在过去 4 个季度中,企业用户对于如何在内部使用 AI/LLM的观点也在发生变化:
• 将内部生产力提效作为部署 AI/LLM 目标的企业从 15% 增长到了 23%,从第 3 提升至第 1;
• 将 AI/LLM 用于优化劳动力成本(例如客服、财务等板块业务流程的简化)的企业从 10% 提升至 18%;
• 虽然仍旧是前 3 大用 AI/LLM 部署的方向,但提升客户满意度目标预期则从 19%下降至 15%,从第 1 降至第 3 位。
这一变化相当有趣,企业对于 GenAI 的预期从偏对外的、前台业务场景转向了内部降本增效,侧面反映出在过去 9 个月的企业的 AI/LLM 尝试在哪个场景任务中更加有效。在这种共识下,我们预计,中短期内,企业还是会更多的将 AI 用于内部场景中。
尽管 Gen-AI 的潜力正被普遍认识,但 Bain 调研显示目前只有约 35%的公司能清晰描述如何从 Gen-AI 中创造商业价值。从探索阶段向大规模实施的完全转变,可能不会像我们预期的那样迅速,而是一个 3-5 年的渐进过程。
为了量化 GenAI 的价值潜力,麦肯锡选择用 GenAI 会带来的影响金额、以及对功能性支出(funcitonal spend)的影响占比对企业不同 GenAI 用例场景进行预测分析。
在所有的功能板块中,GenAI对市场营销与销售(Sales & Marketing)、软件开发(Software Engineering)、企业内 IT(Corporate IT)和客户运营(Customer operations)以及产品研发(Product R&D)等几个板块产生的影响最明显,在 GenAI 每年带给企业影响总规模中,这几个板块总共占到了 75% 左右。
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