应用层创新成为2024AIGC产业发展的确定方向

围绕AIGC的应用层创新将成就一大批未来创新型企业。大模型所具备的强大通用智能，正在显现巨 大的行业变革力，使AIGC在不同的应用领域体现出“力量倍增”效应。AIGC必然会通过应用创新过 程融入到企业业务中，并构建出大量的新场景，AIGC也会借助应用价值链的延伸，改变行业运行业 态，对商业模式和利益格局产生深远影响。IDC就AIGC应用对诸多行业用户展开调研，所有受访企 业均表示，或多或少都开始了对AIGC相关应用的投入与尝试。

应用创新是AIGC技术落地、链接用户价值的关键路径

从历史上看， 一项新技术能否获得成功的规模化实践，很大程度上取决于其在解决实际行业问题时 的价值潜力，以及在改变行业发展态势的过程中能否构建出商业价值上的闭环。事实上，AIGC技术 已经在政务、金融、企业办公、文化创意、生产管理等多个领域中挖掘出强需求场景。在持续强化 大模型通用智能能力的基础上，AIGC也产生了与更多实际场景深度融合的预期。 对于一大批AI技术 实践的创新型企业来说，找准落地场景是发挥AIGC实践价值的重要前提。

大模型既可以通过日渐活跃的应用创新体系显现出巨大的业务价值，同时也能够显著提升应用软件 自身的开发和部署效率，提升已部署应用的准确度。在可预见的一段时期内，随着大模型基础服务 的日渐普及，行业用户将加速构建和部署定制化的 AI 应用，实现AIGC技术的多点开花。

在即将到来的强人工智能时代，智能化应用将出现爆发式增长的态势。无处不在的应用开发有助于 企业以业务场景为切入点快速满足智能创新需求。 IDC预测，到年，数字经济的发展将在全球范围内孕育出超过亿个新应用，相当于过去年间出现的应用数量的总和。

B端应用场景逐渐清晰，办公和生产力成为落地先驱

随着通用智能化能力的实践推广，AIGC会优先在B端用户中实现场景的落地，企业首先考虑的将会是与生产力和办公相关的场景。这其中的原因包括：

商业因素： B端客户面向AI新技术的付费意愿、流程成熟度、价值收益、市场就绪度等都更为理 想。考虑到当前大模型的投入成本以及预期收费标准， IDC认为，AIGC能够为B端企业客户带来 直观的降本增效成果，并有望以此为基础获得更多超预期的价值收益。 但需要注意的是，由于 行业发展基础不一，不同行业领域及不同业务场景间的预期差异可能较大，“找到技术与场景 结合点”既是目标也是难点。与此相对应，面向C端用户推出的AIGC应用往往结合着对创新商 业模式的探索以及对市场教育的投入，这会延长其构建商业闭环的时间周期。

技术因素： AIGC擅长管理广泛的数据资产和知识沉淀，因此在一些先发场景中具备确定性的优势。IDC一项针对全球企业的GenAI调研结果显示， 知识管理场景是AIGC现在最受组织青睐的应 用场景， 在搜索、地图、数字人、智能对话、推荐以及业务流程优化等场景中也表现出巨大的 潜力。这些场景的成功落地不仅提高了AI技术的影响力和受认可度，也促进了相关行业的发展。

产业因素： AIGC的泛化能力为企业提供了更多的生产优化与创新路径选择。因此，新一波AI浪潮的红利，有望最先出现在与企业运行密切相关的显性业务中，以设计、开发、生产、运营和 办公为代表的场景化应用最为典型。 IDC预测，到年，%的企业将掌握使用GenAI来开发 数字产品和服务的方法，从而实现比竞争对手高出一倍的收入增长。