在2023年一年之内，AIGC就经历了三波浪潮：第一波是以GPT为代表的大模型涌现，第二波是应用层的快速创新，使智能化从Chat向Work转化，第三波则是继续向深度业务场景挺进，打通业务数字化全流程，服务实体经济。
在日渐显著的预见性趋势下，企业IT支出向人工智能的倾斜和转移将是快速而巨量的。IDC预计，到 2025 年，全球 2000 强（G2000）企业将把 40% 以上的核心 IT 支出用于人工智能相关计划，从而使产品和流程创新的速度达到两位数的增长。
从繁荣经济和商业的共识性目标出发，人工智能未来实现大规模落地的发力点必然聚焦在应用层创新。为此，IDC携手钉钉撰写《2024 AIGC应用层十大趋势白皮书》，AI Agent、专属模型、超级入口、多模态、AI原生应用、AI工具化、AI普惠化都将成为2024年AIGC应用的趋势关键词。
趋势一：应用层创新成为2024 AIGC产业发展确定方向
围绕AIGC的应用层创新将成就一大批未来创新型企业，找准落地场景是发挥AIGC实践价值的重要前提。AIGC擅长管理广泛的数据资产和知识沉淀，因此在一些先发场景中具备确定性优势，将优先在B端用户中实现场景落地，为B端企业客户提供更多的生产优化路径选择。AIGC必然会通过应用创新过程融入到企业业务中，并构建出大量的新场景，AIGC也会借助应用价值链的延伸，改变行业运行业态，对商业模式和利益格局产生深远影响。
趋势二：大模型从“赶时髦”到“真有用”，成为提效手段
AIGC正在工具化，从个人视角看，掌握优秀工具的员工将事半功倍，从企业视角看，已在客户服务、销售市场、知识管理以及辅助决策方面为企业带来效率的跨越式提升。但在AIGC落地过程中，企业仍然面临一些不确定性，如训练成本高，业务关联度低，输出时常不稳定。为了达成准确性和安全性目标，一方面要确保基础大模型的成熟稳定，另一方面可以通过PaaS层对大模型的应用过程进行约束与管控，帮助用户更规范地利用大模型能力，成为切实提效的手段。
趋势三：专属、自建模型将在中大型企业涌现
未来，大模型的发展将趋向通用化与专用化并行。企业对于大模型的需求不仅仅是实现通识，更需要其成为特定领域的“最强大脑”。专属大模型将加速企业数据价值的释放，提高数据和知识的利用率，帮助企业“站在巨人的肩膀上”打造差异化竞争优势。IDC的调研显示，目前有60%的企业使用大模型的公开版本，但2年后会迅速降至17%，而更多的企业会将AI应用建立在私有、专属模型基础上。专属大模型将成为未来的热点目标，企业也需要持续建设自己的人才队伍。
趋势四：多模态大模型塑造“多边形战士”应用
多模态大模型更有利于提升智能化应用中的信息丰富度，分析和处理问题的视角更加全面。多模态大模型在行业实践中显现出极强的可交互性，能够跨多个模态的数据融合，使应用具备更高处理能力，帮助开发者与最终用户精准理解输入信息的上下文关联和隐含信息。多模态交互能够提升应用的可用性，带来更丰富的用户体验，例如在艺术设计、市场营销和客户服务等领域。
趋势五： AI Agent是大模型落地业务场景的主流形式
几乎所有企业都认为AI Agent是AIGC发展的确定性方向。AI Agent让“人机协同”成为新常态，个人与企业正在步入AI 助理时代。AI Agent在满足企业日常运营的流程性需求方面潜力巨大，包括日程管理、邮件和文本自动撰写、智能搜索和信息收集、应用搭建、数据分析辅助决策等。AI Agent也将变革未来生产力的组织形式，使越来越多的创新会源自于超级个体和小型组织。IDC调研表明，50%的企业已经在某项工作中进行了AI Agent的试点，另有34%的企业正在制定AI Agent的应用计划。
趋势六：AIGC加速超级入口的形成
基于自然语言的极简交互将替代很多传统的图形界面交互，形成LUI+GUI的混合形态。“no app”理念将重塑应用形态，应用功能将被碎片化地融入到超级应用中，对话就能直接调取、使用各种工具。所有的SaaS公司都将拥抱AI，AIGC带来的应用形态变革，有利于激发当前的软件产业活力，促进软件生态繁荣，推动应用与垂类业务实现更深的融合。IDC的调研显示，97%的企业认可超级入口将成为未来的主流应用形态。
趋势七：业务流程迈向“无感智能”
AIGC让SaaS产品变得碎片化、场景化，以“无感智能”的形态与业务融合到前所未有的高度。AIGC给业务流程带来的智能革新，一方面打开了新的需求空间，产生了规模化的流程重组效应，同时也可能让传统行业多年来一成不变的业务规则转变为持续迭代的态势。IDC调研结果显示：AIGC与应用融合逐步分散且深入的融合，体现在企业运营与业务流程的各个方面，帮助企业实现无缝融合，提高运营效率。
趋势八：应用从云原生走向AI原生
随着大模型和AIGC的发展，应用正在从“+AI”向“AI+”转变，AI定义场景成为新范式。在向行业纵深的进程中，AI产品不应仅被视为模型能力的搬运工，而更应该由行业用户带着痛点寻求AI+解决方案，即从方案设计初始就开始思考AI的融入，贯穿于业务应用的全生命周期中。同时，AIGC也会进一步改变软件开发设计的模式和方法，使开发周期缩短至以天为单位，提高技术创新的效率。大模型赋能的低代码/无代码平台简化了应用开发流程，基于大模型的工具可自动化地提升应用质量。
趋势九：AIGC逐步普惠化
随着AIGC技术的不断普及，将会出现更多的创新商业模式和岗位缺口，例如传统商业环节的延伸和衍生，如AI PaaS工具、定制化模型、定制化API、数据采集、数据标注、算力平台等。同时，AIGC产品与生态的发展也将推动AI变得更加普惠，降低个体创作者和开发者的商业化门槛，使更多的人能够积极参与到AI时代的变革中。IDC预测，到2024年，33%的G2000企业将利用创新商业模式，使AIGC的货币化潜力翻番。
趋势十：智能涌现是把双刃剑，需要与之匹配的安全手段
AIGC将为企业、社会、自然和科学等领域带来巨大的价值，具备改变行业规则和改变社会分配格局的力量。然而AIGC在推动人工智能发展的同时，也存在隐私保护、结果失控和数据泄露等风险，因此，各参与方需要采取有效措施来确保AIGC的安全和可靠性。相关的法律法规已经陆续出台，引导厂商通过算法模型优化和增强智能的可解释性，以促进市场的规范化发展。IDC的调研也显示了企业对于AIGC开发和使用规范的重视，73%的企业表示会制定全公司AIGC范围适用的标准规范。
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