这是“西欧欧”的第161篇原创文章
为了能深入了解和洞察人工智能与数字化运营之间的关系，上篇文章我们解读了8个AI热门术语，今天再对AI相关的产业结构做下简析。
笔者在翻了数份行研报告之后，发现业内普遍使用“基础设施层+主流技术层+行业应用层”的结构对AI产业的上中下游进行排布，本文就结合毕马威与中关村产业研究院在其联合发布的《2023人工智能全域变革图景展望》报告中所提到的“人工智能产业图谱”（下图）进行分析。
基础设施层
AI产业的基础设施由数据、算法和算力等三个核心部分组成，算法和算力属于笔者的“超纲领域”，在此不做妄言，所以就简单聊聊数据。
数据是“数字化”和“数智化”的共同起点，从这个角度而言，数据可谓是“基础层的基础”，主要包括数据生命周期管理、数据治理和数据安全等模块。而数据AI则融合了数据处理、数据挖掘、机器学习、人机交互、可视化等多种底层技术，进而为中游以“大模型”为代表的技术层提供有效的数据支撑。
近年大火的大语言模型应用ChatGPT之所以能够在短时间内得到亿万用户的认可，除了其母公司OpenAI独特算法和超强算力之外，足够多的高质量语言数据是其获得成功的关键因素。此外，大模型的训练需要大量的高质量数据，但目前整个行业在数据质量方面还存在一定的问题，包括数据噪声、数据缺失、数据不平衡等问题，均会影响大模型的训练效果和准确性。
那么，当一家企业计划推进数字化/数智化转型时，首先要审视的就是自身的数据能力能否满足转型所需，尤其是在引入AI技术时，数据AI要从数据中提炼、发掘、获取有揭示性和可操作性的信息，这样才能帮助企业基于数据制定合理的业务决策，并通过实时数据支持确保决策的顺利落地。
主流技术层
AI产业的主流技术包括计算机视觉与模式识别、自然语言处理、类脑算法、语音技术和人机交互等五类，这些技术通过各种模型对基础层的算法、算力和数据进行调用及挖掘，进而以“通用大模型”和“行业大模型”两种形式进行呈现，为AI在各行业中的应用提供技术支撑。
其实要想理解AI技术的逻辑并不难，我们可以将AI当成是个新生儿，Ta在成长过程中通常需要练就三种能力：识别吸收信息、加工处理信息以及表达和交互，很显然，前述提到的计算机视觉与模式识别技术主要用来“识别吸收信息”，自然语言处理和类脑算法等技术主要用来“加工处理信息”，而语音技术和人机交互等技术则主要用来“表达和交互”，所以这些技术确保了AI能够像新生儿一样在数字化世界中快速成长，通过模仿人类的学习和思考模式，逐步达到类人智能水平。
不过值得注意的是，尽管近年来在OpenAI的引领下，AI大模型确实进入爆发期，但不管是通用大模型，还是行业大模型，围绕商业化竞争不断加剧，作为模型训练“原料”的数据正迎来短缺危机。有研究显示，高质量的语言数据存量将在2026年耗尽，低质量的语言数据和图像数据的存量则分别在2030年至2050年、2030年至2060年枯竭。这意味着，如果没有新增数据源或是数据利用效率未能显著提升，那么2030年以后，AI大模型的发展速度将可能会明显放缓。
行业应用层
AI产业的行业应用包含了所有AI技术与传统应用结合形成的产业种类，除了基础研究应用之外，目前AI技术也在金融、医疗、制造、交通、教育、安防等多个行业实现落地，而AI的广泛应用及商业化，还将会加快推动企业数字化转型、产业链结构重塑优化以及生产效率的提升。
以银行业为例，目前AI应用在银行业务场景中的落地形式以“大模型+传统AI与数字化能力”融合建设为主，主要包括智能风控、金融科技、客服和个性化推荐等领域。具体来说，基于大模型的技术能力与银行业业态特性，银行业大模型应用呈现前中台通用应用、业态个性应用、后台应用的发展格局，具体包含渠道运营、营销管理、产品设计、资产管理、风险管理、开发与运维、监管科技、办公管理等核心应用模块。
很显然，以大模型为代表的数智能力将促进银行业生态与价值链的再次升级，重塑银行与社会和客户的链接，如果说数字化是银行进行业务转型的起点的话，那么数智化将成为银行进行业务升级的重要胜负手之一。
结语
就像当年的互联网一样，AI注定了将要改变所有行业，并给人类社会的生产生活方式带来重大变革影响，这已是大势所趋。
对于包括笔者在内的打工人来说，不仅需要对AI产业的结构有大致的了解，还需要在这个新兴行业中找到自己的定位和发力方向，尽快适应形势并做出改变，以便当所在行业被AI洗牌时，发挥“难以替代”的重要角色。
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作者简介
数字化营销与运营领域17年老兵、混迹于金融与互联网圈的斜杠中年、《数字银行》专栏作者、“数智化运营”布道者，操盘过数款千万级用户体量的互联网产品，专注银行数字化运营咨询、运营体系构建与策略规划落地。拙文皆为日常工作中所沉淀的方法/心得/案例/见解，望助同道中人少走弯路早有收获，善莫大焉！
