只剩三年，AI将彻底颠覆你的行业 | 四分仪智库谈人工智能 | 品牌出海专家

作者：四分仪Quadrant品牌出海发布时间：2024-03-04

四分仪智库整理业内最新研究发现，按照当前AI技术的扩散和应用落地速度，一年之后，生成式人工智能将切实逐步替代人类，深度参与各类服务行业的基础性工作；而海外权威数据机构则表示，未来3-6年，AI技术会真正走向成熟，并对各行各业产生颠覆性影响，为我们带来一个全新的世界。

本文共 5302 字，阅读约需 14 分钟作者 | 靳淇编辑 | 孙迩溪

Sora震撼推出后，生成式AI如何应用落地，又将在何时取代人类创作流程，已经成为最热门的话题，被很多产业观察家称为“AI的牛顿时代已经开启”。

在全球现金市场，从初创企业到行业巨头，几乎每家公司都在考虑或部署生成式AI应用。韦德布什证券公司（Wedbush）的顶级科技分析师丹·艾夫斯（Dan Ives）认为：这是一场“自1995年互联网诞生以来”从未出现过的、能提高收入的科技革命。

金融时报（FT）中文网刊登了斯坦福大学经济学家、人工智能专家埃里克•布林约尔松的采访录。按照他的研究，人工智能对生产力、就业等方面的广泛深刻影响，使得未来十年可能变成“历史上最好的十年，也可能是最糟糕的十年”。

总的来说，世界正在被AI迅速改变。无论是个人、企业、产业，都将迎来新的机会。2月28日百度发布2023年财报，数据显示：“文心一言的用户规模在2023年12月底超过了1亿。飞桨社区已吸引了1070万开发者，服务了23.5万家企事业单位，基于文心一言的创新应用超过4000个，涉及市场营销、教育培训、智能办公等多个领域。”

四分仪智库通过整理全球产业观点和数据发现：按照当前技术的扩散和应用速度，一年之后，AI将逐步替代人类，深度参与服务行业的基础性工作；未来3-6年，AI技术会真正走向成熟，并通过实际应用对各行各业产生颠覆性影响，为我们带来一个全新的世界。

01 生成式AI，将为全球经济贡献7万亿美元

人们之所以对生成式AI寄予厚望，是因为它能在无需人类持续干预的情况下自主迭代运行，2023年12月《哈佛商业评论》发表的研究表明，尽管生成式AI仍在起步阶段，但已展现出四大特征：代理性（能够自主行动）、适应性（能够学习并提高性能）、亲和性（能够建立友好关系）和神秘性（对用户和设计者来说不透明）。

因此，生成式AI技术不仅提高了员工获取工作信息的速度和效率，还被视为知识工作者的潜在合作伙伴，能简化数据流程和减少人工劳动。

在全球经济和科技领域，生成式AI被广泛认为是下一轮经济发展、企业竞争的新质生产力。

人工智能研究和预测组织Epoch去年发表的一篇论文认为，随着全球GDP飙升，AI能够广泛替代人力劳动并实现“爆炸性增长”是合理的。斯坦福大学的Erik Brynjolfsson则直接表示，他预计AI“将在未来几年大幅度推动生产力繁荣”。

据麦肯锡预测，生成式人工智能（generative AI）有望为全球经济贡献约7万亿美元的价值，并将AI的总体经济效益提高50%左右。伴随生成式AI的逐步推广，工作自动化的步伐将大幅加快，目前劳动者50%工时内的工作可能在2030年前被自动化。

中欧国际工商学院AI与企业管理研究领域教授方跃表示，从落地应用的实际投入和难度（包括数据源、开发和验证成本、以及人工智能风险和治理考量等），以及为企业可能带来的价值创造效果（效率、工作方式、互动和创造力提升等）两个维度看，企业的应用首先集中在营销、客户运营、智慧办公、人力资源和IT开发等方面，这些领域同生成式AI带来的较成熟的技术最相关；之后会是全方位的生产运营，包括供应链、生产制造和产品研发等。

而在具体应用中，麦肯锡全球资深董事合伙人Alex Sawaya认为，生成式AI是企业战略必选项，它能让不同行业和企业部门降低成本、增加收入。

从行业角度看，包括银行和保险在内的金融业、生命科学等行业在生成式AI应用方面比较领先，这些行业需要大量复审合规文件，是首批应用生成式AI的领域。

从业务领域来看，营销和销售部门是生成式AI能力的早期采纳者，这些部门借助生成式AI与客户进行个性化互动、提升营销内容创作效率和销售能力。同样，客户运营部门也正在快速采纳生成式AI技术，为客户提供自助服务并在客户初次联系时提高问题解决率。

从技术方面看，软件工程中的生成式AI应用已经带来了生产力提升，生成式AI技术能够帮助程序员快速找到技术问题的答案或为他们提供相关的代码示例。

生成式人工智能的爆发式浪潮提供了显著的生产力增长机遇，并将极大提高工作效率，并赋予人们工作更多意义。从市场调查结果来看，最新一波AI技术正在被企业广泛运用。

韦德布什证券公司在最近一项针对大型企业的调查中发现，超过50%的企业认为其公司有20个或更多的生成式人工智能用例，而超过80%的企业认为其公司有10个或更多的用例。

埃里克•布林约尔松认为，人工智能可能给人来带来“最好的十年”，原因主要有三方面：一是，人工智能大幅度提升人类生产力，GDP随之快速提升，提升效率甚至可能是两位数；二是人工智能带来更多的创新，人工智能可能是所有通用技术中最通用的，可以利用它来创新解决世界上许多问题；三是人工智能可能会使平均工资变得更高，人们变得更富裕，技能创新更多样，工作体验更快乐，生产力发展水平更繁荣。

02 AI技术在各行各业如何应用？

AI可能会比之前的许多技术都更快地提高生产率和缩小人力资本差距。谷歌母公司Alphabet首席执行官桑达尔•皮查伊(Sundar Pichai)将人工智能比作火或电，人工智能使得未来一小时劳动比100或200年前的一小时劳动更有价值。

麦肯锡《生成式AI经济潜力》报告中显示，每年生成式AI可以为经济增加2.6到4.4万亿美元的收入。其中，在客户运营、营销和销售、软件工程和产品研发四个领域，约有75%的经济价值。另外，生成式AI将提升自动化流程，从而提高整个经济的劳动生产率。

随着生成式AI的普及，各个行业都将受到影响，其中高科技、银行、零售和包装消费品、医疗保健、高级制造成为受影响最大的行业。根据麦肯锡《生成式AI在中国：2万亿美元的经济价值》报告，放眼全球，生成式AI对高科技行业将产生最为显著的影响；在中国，先进制造、电子与半导体、包装消费品、能源与银行将是受影响最为显著的5大行业。

比如在能源、资源及工业行业中，AI技术就极大地提升了生产效率。德勤报告显示，生成式AI正在彻底改变资源探索和开采的过程。企业可以利用大量地质和地球物理数据快速确定资源丰富的区域。石油和天然气公司可以通过生成式AI解决海上勘探面临的复杂物流问题。生成合成的地震数据和油气藏模型可以优化探索工作，提高资源开采效率，同时减少对环境的影响。

在这些行业中，利用生成式AI对人力资源的投资，特别是在提高员工健康和安全方面，显得尤为重要。生成式AI能够有效地识别潜在的安全风险，预防工作场所事故，并通过模拟复杂的工作场景，为员工提供针对性的安全培训。此外，生成式AI的应用还能够帮助企业监测员工的工作条件，确保符合健康和安全的标准。

“提高生产率和缩小人力资本差距”的价值，让AI技术被应用在各行各业。德勤公司在《AI案例精选》报告中指出，AI在不同行业的应用实践证明了其广阔前景和变革力。以消费行业为例，AI优化交通路径规划，提升零售体验的个性化水平；在工业领域，AI用于预测性维护，提前发现并预防设备故障；而在金融服务业，AI则通过聊天机器人和个性化投资策略推荐，重塑客户服务流程。

而随着技术的应用迭代，AI技术的最新价值是：促进创新。

金融时报则指出，人工智能可望大幅减省研发电池新材料所需时间。电池产业高层相信AI能使开发电池新材料之时间减半，并可促进创新以对抗气候变迁。比利时Umicore材料科技集团执行长Mathias Miedreich表示，该集团刻与微软公司合作推出探索新电池材料之实验计划，预期AI可协助将新电池材料之研发时间，自5至6年缩短至2年。另外，微软公司近期与美国Pacific Northwest National Laboratory合作，微软开发之算法可协助筛选可能用在电池之原料，并在80小时内将3,200万种原料限缩至18种。

03 生成式AI技术，还有3-6年走向成熟

资本市场和科技界对AI寄予厚望。马斯克近日出席英国的AI峰会后预言道：“总有一天会不再需要人来工作了”。而在达沃斯世界经济论坛中，AI商业领袖纳德拉与奥特曼则表示：“相较于AI摧毁的职位，新技术也将创造更多新的就业机会，推动人们学习新技能，更快改变工作方式。”

“华尔街和科技界都在等待‘人工智能年’的到来。”艾夫斯认为，在最理想的情况下，科技股甚至可能在2024年上涨35%，从而推动纳斯达克综合指数达到创纪录的20,000点。

这位资深分析师看好科技股的关键在于一个简单的想法：人工智能用例“在全球范围内呈爆炸式增长”。艾夫斯认为，随着人工智能技术的用例不断扩大，明年"人工智能支出潮"即将冲击"更广泛的科技行业"。

但事实可能并非发展得如此之快。从长远来看，生成式AI将改变许多行业和人们的工作方式，但是，科技转型所需的时间可能比创纪录的股价和融资目标所暗示的要长数年。全球著名数据机构Gartner发布的“2023新兴技术影响力雷达图”显示，当前大热的生成式AI技术，还需3-6年时间才能走向成熟。

2023新兴技术影响力雷达图

近期，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室的最新研究发现也表明，人工智能因为受限于“成本效益”，还无法取代大部分工作。

总的来说，生成式AI的商业化进程和产业化融合，目前依然存在不确定性。对于大部分企业来说，拥抱最新人工智能技术是对于未来的美好愿景，但在现阶段实际应用中，必须要考虑到成本和产出的问题。

例如，要推动AI智能化转型升级，公司需要大举投资新软件、通信、工厂和设备，使AI能够融入他们的生产过程。去年年底，Meta的老板马克·扎克伯格说：“AI将是我们2024年最大的投资领域，包括工程和计算资源。”

而且，AI技术在实际应用中，如何与新的商业模式、管理方法、效益转化更好融合，也是一直是各行业需要具体讨论的难点。

当新技术影响如此之多时，弄清楚如何使用新技术就变得更加困难。南洋理工大学的Siliang Tong及其合著者于2021年发表的一篇论文表明，人工智能生成的反馈比人类管理者的反馈更能提高员工绩效。然而，机器人的反馈可能会产生相反效果：因为机器人在管理中不考虑人情因素，反而会破坏信任，引发员工对工作的不安全感和恐惧，从而损伤绩效。

AI将改变经济，但需要一个比预期中更漫长且反复的技术扩散周期。不久前召开的世界经济论坛年会上，在回答主持人“你们赚钱吗？”的问题时，微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉（SatyaNadella）谈道：“我认为2024年可能是（人工智能）大规模发展的一年。

萨蒂亚·纳德拉的意思大约是，AI在大规模发展，但“赚钱”尚且无法回答。然而，在全球龙头企业的发展与转型过程中，AI技术带来的影响和改变已经在发生。

2024年第一个月，包括Meta（脸书母公司）、亚马逊、微软、谷歌、TikTok（字节跳动旗下短视频社交平台），SAP（思爱普）和Salesforce（客户关系管理平台公司）等科技巨头在内的近100家科技公司已裁员约32,000名员工。谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊（SundarPichai）上周警告员工，随着公司继续将投资转向人工智能，可以预料今年还会有更多的裁员在路上。

未来，AI在行业内部价值链中的作用将日益个性化和精细化，其结果必然带来新工作岗位与企业的重组，企业需要做好准备和及时布局。麦肯锡的调研指出，AI的全球普及率在过去五年显著提升，但中国在此领域的发展速度却稍显滞后，主要原因包括AI战略的成熟度不足、AI转译员等关键人才的缺乏，以及内部培训的不足。面对部署生成式AI的需求，企业应考虑六个关键问题：AI在业务中的价值创造点、关键数据资产、技术运营模式、AI人才储备、风险管理协议，以及变革管理的推进方式。

Insight Enterprises的首席企业架构师兼首席技术官大卫·麦卡迪（David McCurdy）在谈到AI时表示：“随着我们步入2024年，几乎所有的企业领导者都在关注这项技术如何重塑其运营业务，并创造新商业模式。”虽然生成式AI仍处于初期阶段，但却在技术升级、公司管理、团队建设、业务流程等层面，给企业发展提出了新的问题。如何回答好这些问题，决定着企业在未来的AI技术应用中的竞争力。

参考资料：

《财富》 2024年将是“人工智能年”，科技股将至少上涨25%

方跃《人工智能如何重塑人类就业》

麦肯锡《生成式AI经济潜力》

麦肯锡《生成式AI在中国：2万亿美元的经济价值》

德勤《生成式AI加速能源工业与医疗行业变革》

金融时报《AI可望大幅减省研发电池新材料所需的时间》

经济学人《人工智能投资热潮发生了什么？》

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