【直播精华 】 TE研究员：企业AIGC商业落地应用研究报告，你得这么看

随着AIGC概念在全球内外的火热，国内厂商也开始注重自身AI技术能力的开发，在人工智能技术上投入了大量算力、算法及数据的资源。

截止报告发布，中国市场中已经出现了30多个基础大模型及应用，并开始进行产品迭代，但国内AIGC商业化的路径仍在探索中。

目前中国AIGC的技术落地远超出商业化进程，这造成当前AIGC产业发展的一个特殊现象——技术探索领先于商业落地，导致国内AIGC服务商对如何商业化的路径并不清晰。

6月8日下午7点，来自亿欧TE产服的高级研究员陈宗珩为大家解读企业AIGC商业落地应用研究报告，并梳理AIGC不同产业链端的商业化道路。

本篇报告围绕AIGC技术落地远超商业化进程的问题，聚焦AIGC早期的商业化落地困境，为大家讲述AIGC如何在原有的数字化基础上为企业赋能，并最终落地到目前的应用市场中，为行业中供需双方提供商业化路径参考。

01 AIGC赋能企业数字化

首先，TE指出AIGC并未脱离原有的数字化体系，而是在原有数字化的基础之上做出新的创新和叠加，加速产业市场从数字化到数智化的进程。

“AIGC 是在数字化之上长出来的一个新的应用”，AIGC与原有的数字化体系这两棵树共同生长在了同一片名为数据要素的土壤之上，AIGC通过AI基础环境层、MaaS层，与原有的数字化体系通过IaaS服务层、PaaS层，交融在了场景之中。

在场景中生成参考创意、助手服务、实现个性化、创新产品和服务从而更好的为企业用户提供产品或服务。

AIGC与SaaS的结合，将是推动企业数字化转型更强悍的引擎，也极有可能是企业数字化转型的终极最优选。

02 AIGC赛道机遇多多

AIGC应用是原有的数字化基础与新的能力共生的关系，而MaaS则是一种云与大模型深度绑定后的新商业模式。
AIGC能否落地来源于数字化基础的程度，TE产服基于中国企业市场当前数字化水平，推算得出目前46.5%的企业具备了应用AIGC的条件。
同时中国企业对AIGC商业落地期待较高，对AIGC的投入预计在未来三年内，将增长到1000亿以上。
在目前的AIGC市场中，主要有大模型、中模型、小模型三类玩家，分别是基础大模型、场景模型/行业模型及通用场景模型/细分行业模型。

基于目前存量市场的视角，基础大模型的商业价值较高。但是从动态的视角来看，未来真正让企业用起来这件事会更加重要，因此未来的价值链分配会呈现小模型、中模型扩张的特征。

03 谁能拿走蛋糕？

不同类型的厂商在“硬件”实力上确实有差距，但是最重要的场景应用部分。

不同类型的厂商在算力、算法、数据上的基因能力会决定他们在产业链中的位置，即对模型生成的大、中、小进行区分；

场景基础是由厂商所处赛道决定，但是在场景应用里的资源能力、运营能力以及创新能力不受原本的基因所限制。

在足够大规模的中国AIGC市场里，厂商在除了自身基因外还要发掘高价值的应用场景，这将是AIGC 商业进化能力的最终比拼环节。

从目前的行业图谱中看，基础大模型已经发布超过30家，目前赛道拥挤；在场景和行业细分应用领域，已经形成了全面开花的繁荣景象；
而市场中的中模型服务商稀缺，未来中模型还是玩家发力的重点环节。

04 企业争相追赶热潮

从2013年市场对于移动信息化的不重视，82.8%企业对于移动信息化没有规划部署；到2023年90.8%企业希望在一年之内部署AIGC应用，TE发现企业对于新技术接受度有极大增长。
同时在相当一部分企业中，已经有员工文本模型、图片模型应用来辅助自己的日常工作，而企业决策层也已经发现AIGC深度改变了作业流程，大幅提高工作效率，这也促使更多的企业在小范围尝试包括营销文案、营销材料、文档内容生成、办公助理等具体场景的业务实践。

随着企业数字化发展已经进入了新阶段，基于过往企业对于云服务的应用经验，企业在AIGC的服务收费模式上已经表现出更为理性的倾向选择。

对于预算支出有明确可预测性以及灵活性的企业，更愿意采纳订阅式收费模型；

对于业务不够稳定、且业务方向性不够明确的小微型、初创类企业，按内容量产出收费的模型更加适合；

对于有明确且长期业务目标的大型企业，在预算充沛的情况下，定制化产品模式更受青睐。

在AIGC的应用上，企业主要将改善内外部服务对象的体验作为主要的目标，最有机会的场景是营销、客服和基础作业环节以及以虚拟人为代表的新场景数字化。

05 企业的初次试探，一把手的整体把控

TE发现，在准备或已经开始实践AIGC的企业中，具有极强业务理解和业务重新整合的能力的企业一把手——CEO&CDO，成为推动AIGC落地的最佳角色。
通过深刻的对上下游产业的业务认知精准的捕捉AIGC在供应链中的服务落地点和价值输出点；

对内部整体的管理/运营业务高度熟悉，才能将AIGC的能力融入业务流程中，以最小代价方式精准赋能业务；

需要高度的跳跃、超前思维，创造和发现新的AIGC落地方式，用AI解决方案来服务自己以及外部客户。

同时具备以上突出的三种能力要素，才能顺利、有序的将AIGC落地到具体业务之中。
并且在AIGC商业化还处于早期的阶段，供应商在某一领域的专业性成为企业选择和考量的重要要素。

06 大模型的多维使用

在大模型使用方面，企业将根据自身的软硬件实力，对大模型进行改造或应用。
龙头企业将倾向于投入大量的资金和资源锤炼出自己的大模型，赋予大模型能力并探索基于大模型的创新业务。
而中大型企业则倾向于接入基础大模型进行调整，从而适配原有的业务系统。而小微企业则将会继续等待适合自身业务的模型，直接接入使用。

最后，TE根据AIGC商业化落地成功实践，总结和归纳出优质选型字典
TE产服基于公开数据、企业用户调研反馈信息以及行业专家建议构建了一份极简且可量化的选型字典，来衡量创新技术转化为新产品、新服务、新能力的过程中，相关科技型企业未来获得商业化成功的潜力。
直观的反映其在发展启动阶段团队、创新、市场及生态方面的基础夯实程度。

未来，TE产业服务团队会随着创新技术市场成熟度的提升，逐步推出其他相关量化指数，包括科技企业的市场拓展竞争力指数、产业赋能创新能力指数等。