生成式AI的崛起正在改变全球商业和科技格局，成为企业转型和创新的重要驱动力。根据最新报告，2024年生成式AI的支出激增至138亿美元，是2023年支出的6倍多，企业从实验阶段迅速迈向生产阶段，人工智能的应用逐渐深入到各行各业，推动着生产力和创新的飞跃。

AI支出激增反映乐观情绪

2024年，生成式AI的支出达到138亿美元，充分表明企业对AI的投资正在迅速增长。72%的决策者预计，生成式AI工具将在不久的未来得到更广泛的应用。尽管企业对生成式AI充满信心，但许多公司在如何具体实施这一技术上仍处于探索阶段。超过三分之一的企业领导者表示，尽管AI投资持续增加，但对于如何在企业内部实施生成式AI缺乏清晰的愿景。这意味着，企业仍在努力掌握如何最大化AI的潜力，尤其是在跨行业应用的过程中。

生成式AI的投资推动转型

生成式AI的投资不仅来自企业的创新预算，60%的投资资金来自创新预算，40%则来自更为长期的预算。这种趋势反映了企业在AI转型上的决心。越来越多的企业开始通过调整现有预算，持续推动AI技术的深度应用。企业投资生成式AI的方式也逐渐多样化，基础模型依然占据主导地位，但应用层的增长速度更为迅猛，尤其是在通过大语言模型（LLM）等基础设施来推动跨行业业务创新方面，企业正积极布局。

应用层的突破与兴起

2024年，生成式AI的应用层迎来了大量行业动态。随着架构设计模式的不断成熟，企业广泛采用大语言模型（LLM），提升各领域的效率和创新功能。在这一背景下，2024年企业在生成式AI应用领域的投资激增至46亿美元，相较于去年的6亿美元，增长近8倍。企业不仅加大了投入，还制定了广泛的应用战略。平均而言，各组织已确定了10种潜在应用场景，表明企业在AI技术部署方面的雄心壮志。

其中，代码助手（如GitHub Copilot）和聊天机器人应用（如Aisera、Decagon）成为企业的核心应用。AI助手不仅帮助开发人员提高编程效率，还在企业内部实现了客户服务自动化。智能体在管理复杂任务时表现出色，尤其是在金融、市场营销等行业，推动了企业流程的自动化和数字化。

AI技术的融合与智能体自动化

尽管生成式AI的应用在多领域得到广泛应用，AI驱动的智能体自动化正逐渐成为未来发展的核心。企业逐步朝着更多自主解决方案转型，智能体能够独立管理和执行复杂的多步骤任务，取代传统人工流程。类似Forge和Sema4这样的企业通过AI技术改进后台工作流程，而市场推广工具Clay则展示了如何通过AI实现自动化营销。

自建AI工具与外购的博弈

在AI工具的选择上，企业面临是否自建或外购的抉择。调查显示，47%的解决方案是由企业内部开发的，53%则来自第三方供应商。这一变化标志着企业在生成式AI技术上的信心逐步增强，许多企业开始自行构建AI工具，而不是单纯依赖外部供应商。特别是在智能体架构和多模型策略的推动下，企业越来越注重为特定场景定制AI解决方案。

垂直AI应用崛起，特定行业的创新突破

随着生成式AI在不同领域的逐步应用，医疗、法律和金融等行业正在迎来AI创新的浪潮。特别是医疗行业，生成式AI的应用帮助自动化记录和编码过程，提高了诊疗效率和准确性。法律行业也在利用AI解决海量数据的管理问题，自动化法律文件的处理。金融行业则借助AI加速数据提取和金融研究，推动了从传统工作流到智能化工作流的转型。

长远规划与价值驱动的AI投资

在选择生成式AI应用时，企业领导者更加注重投资回报率和行业定制化功能，而不是价格因素。尽管短期内的投资回报仍然是企业的重要考虑因素，但更多的企业开始注重AI技术在长期运营中的价值。企业领导者正在认识到技术整合和持续支持的重要性，确保AI技术的可持续性和扩展性。

随着生成式AI的迅速发展和广泛应用，企业在技术投资和部署上展现出前所未有的决心和信心。从基础模型到智能体自动化，从垂直行业应用到AI工具的自主研发，生成式AI正在改变各行各业的面貌。随着技术的进一步成熟和创新，企业的AI战略将继续推动全球经济和行业的数字化转型。

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