微軟(MSFT)、亞馬遜(AMZN)等頂級雲端供應商在價值鏈上的重要地位仍在企業 AI 主題下延續,雖然短期財報層面部分數據表現不如預期,但並不影響其中長期的價值;
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軟體板塊,ServiceNow(NOW)、Palantir(PLTR)、Cloudflare(NET)、Elastic(ESTC)等因為能幫助企業有效部署 GenAI,已經開始在 AI 主題下有了積極的商業轉化,同樣值得布局。
01.企業端 GenAI 滲透速度比想像中更快
1. 企業部署 GenAI 的速度在加快
雖然訓練、推出新一代 SOTA 模型的週期在拉長,但大企業採用 AI 並沒有降速。
2023 年是 AI 在企業端滲透率最快的一年。在麥肯錫的調研中,AI 在企業端的滲透率從 55% 增長到 72%,增長了 17 個百分點,如果把 AI 縮小到 GenAI 的範圍,則速度更加驚人,過去一年從 33% 增長到 65%,增長了一倍。
企業分配給 AI 的預算支出也在增加。根據 Morgan Stanley 發布的 2024Q2 US Tech Report,### 2024 年Q2,企業 AI/ML 相關的項目預算增速為 16.3%,Q1 時為 13.7% 。企業前 10 大項目開支中增速沒有下降的只有 CRM Application(+2.3 個百分點)和 Storage HardwareData(+1 個百分點),而這兩個板塊也是企業部署 AI 的關鍵設施。
2. 2025 年將迎來 GenAI 在企業端的 massive adoption
即便所有受訪企業都已經認知到 GenAI 的重要性,但不同規模企業部署 AI 的階段不同。
根據 UBS 發布的企業在 AI 領域的支出調研,絕大多數中大型企業用 GenAI 的狀態主要集中在研究 use case 做概念驗證和小規模測試部署這兩個階段。其中,45% 的大型企業已經開始小規模測試部署,40% 的大型企業已經明確了自己的 use case 並開始進行概念驗證,中型企業在這兩個階段分別為 44% 和 38%。
小型企業則恰恰相反,主要集中在兩端。在調研中既有 25% 的小型企業已經進入到規模化部署階段,也有 25% 還處於調研階段。之所以有更高比例的小型企業能快速規模化部署 AI 可能和企業規模小帶來的決策靈活性、工作流相對而言並不複雜、更加成本敏感等因素有關,而另有 25% 仍處於調研環節則可能和企業的技術儲備、自身業務發展 roadmap 相關。
但總體上,我們可以樂觀預計,### 到 2024 年末,會有更多中大型企業擴展 GenAI 在企業內的部署規模,甚至開始將其應用到更廣泛的業務流(In production at scale across units)當中,2025 年會迎來 GenAI 在企業端的 massive adoption。
如果不能正確認知模型"漸進式解鎖"的特點,就會高估短期內的模型能力進展,和 LLM 真正作用於實際業務的速率。這一點也體現在 CIO 們 AI/LLMs 真正應用到企業生產的時間線的預期變化上。從 2023 年 Q3 到 2024 Q2,CIO 們對於用 AI 的時間線預估明顯在放緩。
在2023 年 Q4 的調研中,市場對於 GenAI 的應用週期最為樂觀:1/3 的受訪者認為,半年後 GenAI 就可以被用於企業的實際業務生產中(in production),與此同時,1/3 的企業表示對於如何使用 GenAI 還沒有任何計劃。
到 2024 Q1 和 Q2時,企業對於 timeline 的判斷則趨於審慎樂觀,在 2024 Q2 最新的調研中,受訪者中,26% 的人預期在 2025 年後才會看到 AI/LLMs 進入到企業生產流程中,25% 的人認為會在 2024 H2 出現。
3. 中短期內,企業的 GenAI 用例還是集中在內部場景
在過去 4 個季度中,企業用戶對於如何在內部使用 AI/LLM的觀點也在發生變化:
• 將內部生產力提效作為部署 AI/LLM 目標的企業從 15% 增長到了 23%,從第 3 提升至第 1;
• 將 AI/LLM 用於優化勞動力成本(例如客服、財務等板塊業務流程的簡化)的企業從 10% 提升至 18%;
• 雖然仍舊是前 3 大用 AI/LLM 部署的方向,但提升客戶滿意度目標預期則從 19%下降至 15%,從第 1 降至第 3 位。
這一變化相當有趣,企業對於 GenAI 的預期從偏對外的、前台業務場景轉向了內部降本增效,側面反映出在過去 9 個月的企業的 AI/LLM 嘗試在哪個場景任務中更加有效。在這種共識下,我們預計,中短期內,企業還是會更多的將 AI 用於內部場景中。
儘管 Gen-AI 的潛力正被普遍認識,但 Bain 調研顯示目前只有約 35%的公司能清晰描述如何從 Gen-AI 中創造商業價值。從探索階段向大規模實施的完全轉變,可能不會像我們預期的那樣迅速,而是一個 3-5 年的漸進過程。
為了量化 GenAI 的價值潛力,麥肯錫選擇用 GenAI 會帶來的影響金額、以及對功能性支出(funcitonal spend)的影響占比對企業不同 GenAI 用例場景進行預測分析。
在所有的功能板塊中,GenAI對市場營銷與銷售(Sales & Marketing)、軟體開發(Software Engineering)、企業內 IT(Corporate IT)和客戶運營(Customer operations)以及產品研發(Product R&D)等幾個板塊產生的影響最明顯,在 GenAI 每年帶給企業影響總規模中,這幾個板塊總共占到了 75% 左右。
除了能直觀感受到用例集中外,我們也發現,客服、軟體開發、企業 IT