生成式AI行业趋势 - 2024年企业生成式AI支出飙升至138亿美元，是2023年23亿美元的6倍，标志从试验阶段转向规模化生产[3][6] - 72%决策者预计短期内将更广泛采用生成式AI，但34%企业尚未明确全组织部署规划[3][6] - 60%投资来自创新预算，40%来自常规预算（其中58%为原有资金调整），显示战略优先级提升[5] 应用层发展 - 应用层投资达46亿美元，较去年6亿美元增长8倍，企业平均识别10个潜在用例，24%列为优先实施[11] - 五大高ROI应用场景：代码助手（51%）、客服聊天机器人（31%）、企业搜索（28%）、数据转换（27%）、会议摘要（24%）[12][13][16] - 垂直行业应用崛起：医疗（5亿美元）、法律（3.5亿美元）、金融（1亿美元）、媒体娱乐（1亿美元）[32][33][34] 技术栈与模型竞争 - 基础模型投资65亿美元占主导，但应用层增速更快[9][37] - 企业采用多模型策略（平均3+模型），闭源方案占81%份额（OpenAI从50%降至34%，Anthropic从12%升至24%）[38][41] - RAG架构采用率达51%（去年31%），微调仅9%，智能代理架构首次达12%应用[45][46] 企业部署策略 - 自建与采购比例接近均衡（47%自建 vs 53%采购），较2023年80%依赖第三方显著变化[18] - IT（22%）、产品工程（19%）、数据科学（8%）为三大投资部门，合计占近半预算[28] - 30%企业优先考虑可衡量价值，26%注重行业定制化，仅1%关注价格因素[19] 未来三大预测 - 智能代理将颠覆4000亿美元软件市场并渗透10万亿美元服务经济[49] - AI原生企业将加速取代传统巨头（如Chegg市值蒸发85%）[50] - AI人才短缺加剧，具备领域专长的架构师薪资或涨2-3倍[51] 行业突破案例 - 医疗领域：Abridge等工具实现临床记录自动化，Notable优化分诊流程[32] - 金融领域：Numeric革新会计，Arkifi重构RIA后台流程[34] - 媒体领域：Runway成制片厂标配，Midjourney推动图像创作边界[34]