▲点击图片领取产业链全景图
公众号后台回复：“100”，获取产业链全景图
公众号后台回复：“社群”，进入知识分享社群
热文推荐：
报告获取方式
长按下方二维码
回复： 报告
报告地址：
https://pan.quark.cn/s/26c075886dc6
点击阅读原文获取
一、背景与意义
随着人工智能技术的飞速发展，大模型作为AI领域的核心技术之一，正逐渐改变着企业的运营模式和竞争格局。白皮书旨在为企业提供一份全面的AI转型行动指南，帮助企业更好地应对AI时代的挑战，抓住大模型带来的机遇。
二、大模型技术现状
技术成熟度：大模型技术已经迈入与业务深度融合的阶段，企业在具体业务场景中的应用潜力巨大。
企业投资热情：企业对AI的投资热情高涨，64%的中国企业预计其对AI的投资将增长10~30%，表明企业对大模型技术的商业潜力充满信心。
应用速度：大模型在企业落地的周期和应用速度超出预期，尤其在数字化领先的企业中，这一过程更为迅速。
三、大模型应用场景
大模型的应用场景不断扩宽，应用日渐成熟，已逐步渗透到各行各业，为企业带来实实在在的效益。例如：
金融领域：用于智能客服、内部知识管理、研报分析、市场营销等。
互联网领域：实现搜索问答、广告推送、商品推荐、营销文案生成等。
零售消费领域：用于商品介绍生成、售前售后客服、销量分析和预测、用户行为分析等。
四、大模型落地挑战
尽管大模型技术为企业带来了前所未有的机遇，但在落地过程中也面临着多重挑战：
高成本与复杂投入：算力成本、隐形的机会成本、投资回报的长周期以及不足的人才储备是企业落地大模型的第一道难题。
安全风险与可解释性：缺少全周期安全可信方案，模型生成内容准确性和可解释性不足。
五、企业应对策略
为了跨越大模型落地的技术难题，企业需要构建全方位的大模型业务落地能力，这包括：
计划准备阶段：明确初始意愿，剖析目标任务，了解就绪度，并搭建跨部门团队确保大模型落地的推进。
模型部署阶段：按照科学的路径进行开发建设，包括资源投入计划、模型选择、效果预测、应用建设路径、算力准备、开发平台搭建、模型接入方式、效果调优、性能安全测试和应用上线等重点步骤。
迭代优化阶段：持续关注并致力于大模型在智能体应用效能的提升、跨业务领域的拓展应用，以及对企业整体战略规划的对内和对外的影响。
六、合作伙伴选择
为了充分利用大模型带来的商业机遇，企业应与领先的大模型厂商建立可靠的合作关系。企业应根据自身业务需求和发展规划，选择具备AI大模型全栈开发能力、模型及插件工具丰富、内嵌垂直场景经验模板的厂商，并选择可以提供事前、事中、事后全周期咨询和切实可行实践方案的服务商。
七、政策与技术支持
政策支持：近年来，各国政府纷纷出台相关政策，鼓励和支持AI技术的研发与应用，为企业AI转型营造了良好的政策环境。
技术突破：深度学习、自然语言处理和多模态等创新技术为大模型提供了强大的支撑，使得大模型在处理复杂任务时表现出色。
八、未来展望
大模型技术正深刻改变着企业的运营模式和业务流程，为企业带来了前所未有的机遇。企业应积极拥抱大模型技术，构建全方位的大模型业务落地能力，选择合适的技术服务商，跨越落地的技术难题，以实现数字化转型和业务创新。同时，企业也应关注大模型落地带来的挑战，如成本控制、人才短缺、技术复杂性以及信息安全等，采取相应的措施加以应对。只有这样，企业才能在大模型技术的浪潮中乘风破浪，实现可持续发展！
![]()
![]()
公众号后台回复关键词“导图”
获取思维导图手册
公众号后台回复关键词“导图”
获取思维导图手册
![]()
干货▶
麦肯锡认知升级三部曲：《麦肯锡方法》《麦肯锡意识》《麦肯锡工具》
干货▶
麦肯锡认知升级三部曲：《麦肯锡方法》《麦肯锡意识》《麦肯锡工具》
扫码进入知识分享社群
分享优质内容，让阅读有价值
愿行者智，并智者行
公众号后台回复 “社群”, 加入社群
