生成式人工智能（genai）正在成为全球经济的新引擎，其潜力和影响力不容小觑。麦肯锡的研究显示，生成式ai有望为全球经济贡献约7万亿美元的价值，并将ai的总体经济效益提高50%左右。中国作为ai研发的高地，预计将贡献其中约2万亿美元，占全球总量的近1/3。
一、生成式ai的核心优势
与传统ai相比，生成式ai拥有四大核心优势：
自动化和效率提升：能够大幅提高生产效率和工作效率。
个性化和定制化：能够根据用户需求提供个性化服务。
创造性和创新能力：能够推动新产品和服务的创新。
解释性和透明度：能够提供更清晰的决策支持和解释。
二、生成式ai的经济价值
生成式ai的商业价值主要体现在以下几个方面：
客户运营：通过数字自助服务改善客户体验和客服生产力。研究表明，生成式ai的应用使每小时的问题解决率提高了14%，并将处理问题所花费的时间减少了9%。
营销和销售：生成式ai可以根据客户的兴趣、偏好和行为创建个性化消息，并执行内容创作任务，提高营销生产力的经济价值5%至15%。
软件工程：生成式ai能够推动代码重构，加快开发人员的工作，减少部分工作时间，如生成初始代码、代码修正和重构等。
产品研发：生成式ai可以加速新药物和新材料的开发过程，提高研发速度和质量。
三、生成式ai在中国的市场潜力
中国是多条ai赛道的全球领跑者，生成式ai在中国的市场潜力巨大。预计到2030年，中国将有50%左右的工作内容实现自动化，这意味着约2亿劳动者需要实现技能转型或升级。以下是生成式ai在中国的主要应用领域：
先进制造：通过自动化和优化生产流程，提高生产效率。
电子与半导体：推动技术创新和产品开发。
包装消费品：通过个性化营销和客户服务提升用户体验。
能源：优化能源管理和降低成本。
银行：通过自动化和个性化服务提升客户满意度。
四、生成式ai的价值链投资机会
生成式ai的价值链由六个环节组成：专用硬件、云平台、基础模型、模型中心和mlops、应用和服务。每个环节都蕴藏着巨大的投资机会。例如：
专用硬件：随着生成式ai技术的发展，对高性能硬件的需求也在增加。
云平台：云服务提供商通过提供计算资源和存储空间，支持生成式ai的运行。
基础模型：开发和训练大型语言模型，为生成式ai提供基础支持。
模型中心和mlops：管理和优化ai模型，确保其高效运行。
应用和服务：将生成式ai技术应用于实际业务中，提供增值服务。
五、生成式ai的挑战与机遇
尽管生成式ai带来了巨大的经济机遇，但也面临着一些挑战：
技术成熟度：生成式ai技术仍在不断发展中，需要持续的技术创新和优化。
人才储备：缺乏具备ai相关技能的人才，尤其是业务转译员和产品经理等关键岗位。
风险管理：需要制定有效的风险管理策略，应对模型幻觉、恶意使用和信息泄露等问题。
生成式ai不仅将为全球经济创造巨大价值，其本身也蕴藏着巨大的投资机会。中国作为ai研发的领导者，有望在全球生成式ai市场中占据重要地位。企业需要抓住这一历史性机遇，积极布局生成式ai，推动经济和社会的持续发展。
