2024年，AI落地的真实情况是什么？
近日，门罗风投（Menlo Ventures）发布了一份关于企业生成式AI的最新报告，揭示了这一技术在企业中的快速发展态势。今年，企业在生成式人工智能上的支出激增5倍，AI编程相关产品的采用率达到了51%。
报告调查了600名企业IT决策者，这些企业员工人数均在50人以上，覆盖了广泛的行业和应用场景。数据显示，今年企业对AI的支出大部分来源于创新预算，反映了生成式AI还处于采用的早期阶段。与此同时，有40%的支出来自于更为永久的预算，这表明企业对AI转型的日益承诺。
Menlo，是成立于1976年的风险投资与私募股权公司，总部位于旧金山，投资过Anthropic、Uber、Roku、Siri等公司，创造了超过100亿美元的回报。
OpenAI企业市场份额下滑至34%，Anthropic由12%上涨至24% 60%的企业AI支出来自创新预算，反映了生成式AI还处于早期阶段，但40%的支出已来自更为长期的预算，展现出企业对AI转型的坚定信心 代码辅助工具 采用率最高 (51%)，其次是AI客服 (31%)、搜索（28%）、数据提取与转换 (27%) 和 AI 会议助手 (24%) 近两成决策者对老牌供应商失望，四成质疑其无法满足需求，初创公司迎来上位良机 自动化Agent将革新软件业，渗透10万亿美元服务经济 接近一半的企业倾向于自研AI工具，而非依赖外部供应商 价格不是企业选择生成式AI工具的主要考虑因素，相反，企业最看重的是投资回报率和行业定制化 垂直领域AI应用的崛起：医疗、法律、金融服务、媒体与娱乐 RAG技术占据主导（51%），Agent架构逐步兴起（12%），微调应用少（9%） 门罗风投的3个预测：AI代理将推动下一波企业转型，现有企业将面临AI原生挑战者的冲击，AI人才短缺问题将愈加严重
一、生成式AI市场动态：供应商的竞争与机遇
报告显示，生成式AI市场正经历供应商之间的竞争洗牌。OpenAI的市场份额从50%下降至34%，而Anthropic的市场份额则从12%增长至24%，表现出显著的增长。这一趋势反映出企业正在灵活选择多种AI模型，以满足不同的应用需求。Meta的市场份额保持在16%，谷歌从7%增长到12%，而Cohere的市场份额则维持在3%。
门罗风投合伙人蒂姆•塔利（Tim Tully）指出，开发人员非常精明，他们会在多个模型之间快速切换，以找到最适合自己用例的模型。这种多模型的策略表明，企业正在走向更加务实和多样化的AI应用方向。
二、企业加大投入，生成式 AI 发展势头强劲
目前，60%的企业生成式AI投资来自创新预算，这反映了AI应用尚处于早期阶段的特点。然而，我们同时也注意到，40%的生成式AI支出已经来自更稳定的长期预算，其中更有58%的资金是从现有预算中调配而来。这一现象表明，企业对AI转型的投入正在日益坚定。
信息很明确。生成式人工智能正在从一项未来技术转变为一项基本的商业工具。
虽然基础模型投资仍是企业生成式 AI 支出的主导，但受益于基础设施层面设计模式的融合，应用层现在增长更快。企业正在利用这些工具优化跨部门的工作流程，从而创造巨大价值，为更广泛的创新铺平道路。
三、企业内部应用：最具价值用例盘点
报告指出，生成式AI的四个主要应用场景得到了广泛采用，分别是AI编程助手、AI客服支持、企业搜索与数据提取，以及AI会议总结。我们的数据显示，组织主要投资于实际的、ROI 驱动的用例。前五大用例（AI编程助手、AI客服支持、企业搜索、数据提取与转换和会议摘要）侧重于提高生产力和效率。
AI编程助手：代码助手以51%的采用率稳居榜首，成为开发人员首选的AI工具。GitHub Copilot的营收迅速突破3亿美元大关，便是这一趋势的有力佐证。与此同时，Codeium和Cursor等新兴工具也在快速崛起。 AI客服支持：AI客服解决方案的采用率达到了31%，这类应用能够为内部员工和外部客户提供稳定可靠、全天候的知识型支持。 企业搜索：28%的企业使用生成式AI进行企业搜索，帮助他们挖掘隐藏在各类数据中的有价值信息。 数据提取与转换：27%，反映出企业迫切希望释放和利用散落在各个数据孤岛中的宝贵知识 AI会议总结：24%的企业已经开始使用AI进行会议总结，这些工具通过自动生成会议记录帮助员工节省时间，提高生产力。
四、企业AI应用的挑战与机遇
尽管生成式AI的应用前景广阔，但报告也指出，超过三分之一的企业受访者对于如何有效地在组织中实施生成式AI仍然没有清晰的愿景。技术集成和可扩展性等问题常常被低估，导致一些AI项目遇到困难或停滞不前。此外，数据隐私和技术可靠性也是企业在采用AI时的重要考虑因素。
值得注意的是，近两成的决策者对现有供应商表示失望，四成质疑其无法满足他们的需求，这为创新型初创企业提供了难得的机会。企业在选择生成式AI工具时，最看重的是投资回报率和工具对特定行业的适应性，而价格并不是主要问题。大多数企业正在进行“长期游戏”，他们更关心的是AI工具的长期价值和对行业的深刻理解。
五、智能体与自动化：AI 时代来临
当前的实施模式表明，人们更倾向于增强人工工作流程，而不是完全自动化。但我们现在正接近向更自主的解决方案过渡。能够独立管理复杂端到端流程的人工智能代理的早期例子正在各个行业涌现。
AI代理的崛起将推动下一波企业转型，尤其是在软件和服务经济领域。门罗风投预测，自动化代理将颠覆价值4000亿美元的软件市场，并渗透10万亿美元的服务经济。AI代理不仅能够增强人类的工作流程，还将逐步实现更高程度的自主化，改变传统上由人类主导的行业。
门罗的报告看好人工智能代理，这是2024年领先的人工智能趋势和投资领域。谷歌、微软、亚马逊、OpenAI和Anthropic都在追求这项技术。人工智能代理被视为超越聊天机器人的一步。它们可以代表用户执行多步骤、复杂的任务，并生成自己的待办事项列表，这样用户就不必一步一步地引导它们完成整个过程。
六、自建还是购买？因需而异，量身定制
在构建还是购买 AI 解决方案的问题上，企业呈现出近乎均分的态势：47% 的方案为内部研发，53% 的方案则来自外部供应商。这与 2023 年的情况形成了鲜明对比，当时高达 80% 的企业依赖第三方生成式 AI 软件。这一转变表明，越来越多的企业对自身 AI 能力充满信心，倾向于自主构建内部工具，而非单纯依赖外部供应商。
七、着眼长远：企业部署生成式 AI，价值优先于短期收益
在选择生成式 AI 应用时，企业有着清晰的优先级考量：投资回报率和行业定制化程度是决定性因素。令人意外的是，价格并非主要关注点，仅有 1% 的受访企业领导者将其视为选择障碍。显然，企业更注重长远价值：他们最看重的是能够带来可量化价值的工具（30%）以及能够理解其业务独特性的工具（26%），而并非仅仅追求低价（1%）。
企业在进行投资回报率和定制化分析时，往往会忽略一些实施过程中的关键要素。很多时候，企业都是事后才发现，他们低估了技术集成、持续支持以及系统可扩展性的重要性。这就好比买车只看油耗，却忽略了长期使用中，车辆的售后服务和维护便捷性也同样重要。
人工智能试运行项目进展不顺甚至停滞，通常是因为在选型阶段没有充分考虑到一些潜在的挑战。虽然买家不一定会紧盯着价格标签，但实施成本（在26%的失败案例中都有提及）往往会让他们措手不及。数据隐私问题（21%）和未达预期的投资回报率（18%）也是导致项目失败的常见原因。
此外，技术难题，尤其是AI幻觉现象（15%），也位列失败原因的前几位。如果在规划和选型阶段就能够预先考虑到这些潜在的风险，并积极应对，那么成功实施的可能性将会大大提高。
八、垂直领域 AI 应用的崛起
最初的生成式 AI 应用主要集中在文本和图像生成的通用解决方案上，但到了 2024 年，越来越多的应用开始将大型语言模型（LLM）的新能力，应用于高度专业化、垂直化的工作流程中。以下几个垂直领域引领了这股应用潮流：
医疗保健：医疗行业虽然在技术采纳方面一向较为谨慎，如今却以 5 亿美元的企业支出引领着生成式 AI 的应用。
法律：法律行业（企业 AI 支出为 3.5 亿美元）素来对新技术较为抵触，如今却也开始积极拥抱生成式 AI，用以管理海量非结构化数据，并自动化复杂、模式化的工作流程。法律领域大致可分为诉讼和交易法律两大类，并包含众多细分专业。
金融服务：金融服务行业（企业 AI 支出为 1 亿美元）的数据复杂、监管严格、工作流程至关重要，这使得该行业具备了 AI 变革的天然土壤。Numeric 和 Klarity 等初创公司正在彻底改变会计领域，而 Arkifi 和 Rogo 则通过先进的数据提取技术加速金融研究。
媒体与娱乐：从好莱坞大片到创作者的智能手机，生成式 AI 正在重塑媒体与娱乐行业（企业 AI 支出为 1 亿美元）。Runway 等工具已成为工作室级的必备软件，而 Captions 和 Descript 等应用则为独立创作者赋能。
九、设计模式趋势：RAG 增益、微调罕见、代理爆发
企业 AI 设计模式（用于构建高效、可扩展 AI 系统的标准化架构）正在快速发展。RAG（检索增强生成）目前占据主导地位，采用率为 51%，较去年的 31% 大幅上升。与此同时，经常被吹捧的微调，尤其是在领先的应用提供商中，仍然少得令人吃惊，只有 9% 的生产模型进行了微调。
今年最大的突破是什么？Agent 架构首次亮相，并且已经为 12% 的实施提供支持。
十、Menlo Ventures 的 3 个预测
1. Agents 代理将推动下一波转型：
代理自动化将推动下一波人工智能转型，处理复杂、多步骤的任务，这些任务超出了当前专注于内容生成和知识检索的系统的能力。Clay 和 Forge 等平台预示着高级代理将如何颠覆价值 4000 亿美元的软件市场，并蚕食价值 10 万亿美元的美国服务经济。这种转变将需要新的基础设施：代理认证、工具集成平台、人工智能浏览器框架以及人工智能生成代码的专用运行时。
2. 更多现有企业将倒下：
ChatGPT 今年对 Chegg 和 Stack Overflow 的颠覆敲响了警钟：Chegg 85% 的市值消失了，而 Stack Overflow 的网络流量则减少了一半。其他类别的颠覆时机也已成熟。像 Cognizant 这样的 IT 外包公司和 UiPath 这样的传统自动化企业应该做好准备，迎接人工智能原生挑战者进入他们的市场。随着时间的推移，甚至像 Salesforce 和 Autodesk 这样的软件巨头也将面临人工智能原生挑战者。
3. 看不到缓解的迹象：
人工智能人才荒愈演愈烈。我们正处于大规模人才荒的边缘。随着人工智能系统的激增和日益复杂，科技行业将面临严重的人才匮乏问题。这不仅仅是数据科学家的短缺，而是能够将先进的人工智能能力与特定领域专业知识相结合的专家的严重缺口。人才储备已经少得危险。请做好准备，竞争将急剧加剧，已经高薪聘请的人工智能企业架构师的薪酬将提高 2-3 倍，这将成为一种常态。尽管对培训计划和人工智能卓越中心进行了投资，但人才缺口将超过这些努力，从而加剧对推动下一波人工智能创新所需的有限人才的激烈竞争。
最后，Menlo Ventures 认为这一切才刚刚开始，人工智能正在为一个新的转型时代铺平道路，它由尖端的人工智能工具、增强能力的员工队伍和变革性的商业模式驱动，将重塑我们的经济。
原文链接：https://menlovc.com/2024-the-state-of-generative-ai-in-the-enterprise/
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