企业对生成式AI的投资低得惊人 在云支出中占比不到1%
**划重点:**
1. 📉 生成式AI在企业云支出中仅占不到1%,相较之下,传统AI在云市场的份额达到18%。
2. 🤔 企业对生成式AI存在强烈的犹豫和担忧,主要集中在未经验证的投资回报和“最后一英里问题”等方面。
3. 🚀 尽管存在困难,早期采用生成式AI的企业在数据利用和工作流程优化方面取得显著收益,预示着未来市场的潜在机会。
2023年,生成式AI备受关注,被认为是能够在多个领域实现变革的突破性技术,甚至被寄予改变人类生活的希望。然而,Menlo Ventures报告显示,尽管生成式AI在2023年取得突破,但这主要是一场炒作。
报告指出,生成式AI在企业云支出中所占比例“相对微薄”,不到1%。相反,传统AI在云市场中占据了18%的份额,达到了400亿美元的规模。Menlo的投资人Derek Xiao在接受VentureBeat采访时表示:“很多人认为生成式AI会迅速占领世界,AI是一个基本的飞跃。但现实是这需要时间,尤其是在企业领域。”
图源备注:图片由AI生成,图片授权服务商Midjourney
虽然一些预测将生成式AI市场在2030年达到768亿美元,年复合增长率为31.5%,或者在未来7年内在12个垂直领域创造至少4500亿美元的价值,但Menlo的调查发现,截至2023年之前,已有一半的企业在Menlo的“企业AI现状”报告中实施了某种形式的AI。
然而,Menlo的研究显示,企业对生成式AI存在强烈的犹豫。Menlo合伙人Naomi Ionita在采访中表示:“我们曾以为生成式AI会成为一夜成功的故事,但2023年是‘试验和摸底’的一年。” Derek Xiao补充说:“2024年将是实施生成式AI的辛勤工作。”
调查显示,大规模企业领导者应该在这些发现中找到一种舒适感,并认识到慢慢前进是可以接受的。Menlo的合伙人Tim Tully表示:“明智的人正在花时间,”并指出生成式AI的快速发展导致了对采用的犹豫,而且在许多情况下“资金不足”。
企业对生成式AI的犹豫主要围绕未经验证的投资回报和“最后一英里问题”等问题。其他关切包括数据隐私、AI人才短缺、组织带宽不足、与现有基础设施的兼容性以及解释性和定制性受限。
Menlo的报告指出,生成式AI解决方案“尚未实现有意义的转型”,未能创造新的工作流程和行为,生产效益感觉有限。直到买家能够看到真正的价值,他们将继续保持怀疑态度。
然而,早期采用生成式AI的企业在数据利用和削减“乏味、痛苦的工作流程”方面取得了显著收益。Ionita表示:“它以前无法做到的方式满足了用户。”Tully指出用户能够在20分钟内创建“非常卓越的工具”,“改变了工作流程”,“替代了团队,使人们的工作更轻松,更成功。真正创造了价值和收入。”
随着生成式AI市场的不断发展,Menlo看到了在垂直(行业特定)和水平(更广义)应用方面的巨大机会。Ionita指出,AI世界将是混合的:许多企业已经在使用多个基础平台,较小的模型将用于不同的专业用途。
关于现代AI堆栈的标准化,Menlo发现今年企业在这一领域投资了110亿美元,使其成为生成式AI领域最大的新市场。购买者表示,35%的基础设施支出用于基础模型,如OpenAI和Anthropic。这些封闭源模型继续占主导地位,占生产模型的85%以上。
此外,大多数模型是现成的,只有10%的企业对其进行预训练。大多数企业采用多模型以实现更高的可控性和更低的成本,96%的支出用于推断。提示工程是最受欢迎的定制方法,而人工审查是最受欢迎的评估方法。
此外,检索增强生成(RAG)正成为标准。该框架通过从外部知识库获取信息,增强大型语言模型(LLMs),以克服固定数据集的限制,生成最新的、上下文相关的响应。Menlo的调查显示,31%的企业正在使用这种方法,而19%正在使用微调方法,18%正在实施适配器,13%正在通过人类反馈实施强化学习。
Menlo的Derek Xiao表示,创业公司不应只是“ChatGPT包装”,而应专注于提供新的工作流程、下一代推理、思维链和专有数据分析的工具。“这不仅仅是‘ChatGPT包装’,而更关乎在现有市场中创造新市场的能力。这是对创业公司的一种警告,差异化真的很重要。”
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