AI产业链兴起，生成式AI带来「赋能」与「创新商模」两大新助力

发表时间:2024-09-25 点阅：169
随着第四波人工智慧热潮的兴起，愈来愈多的产业将资金投入到人工智慧的研观察2020、2021年的AI 100企业名单，从AI运算时需要的AI处理器（Artificial Intelligence Chip）、AI模型的开发（AI Model Development）、自然语言处理及电脑视觉（NLP, NLG, & Computer Vision）、语音辨识（Speech Recognition）、深度学习加速器（Deep Learning Accelerators）、特征与AI营运平台（Features stores and MLOPS Platforms）、IT营运自动化（IT & DevOps Automation），以及到最末端的开发营运监控（DevOps & Modeling Monitoring），整条AI应用的产业链都有相关企业入选，可以看出产业与AI间紧密的双向互动。

科技专家着重于AI技术研发，产业企业透过应用这些AI技术，解决企业问题，两者的互动让AI产业化的趋势更加明显，这也代表着产业已从「产业AI化」发展到「AI产业化」。
 
Gartner在2020、2021年十大科技趋势指出，透过增进人类赋能（Human Augmentation），让人们更易使用智慧应用来提升解决问题能力，企业需要具备随时随地接受顾客决定的通路进行互动，这就是随处营运（Anywhere Operation）的能力。在管理角度上提出AI工程概念，在资料、模型、应用的营运管理能在企业内更有效地被运用、管理与发展，而AI安全（AI Security）议题，将是未来AI技术发展与应用过程需要注意的，尤其是要能透明化与可追溯性（Transparency and Traceability），这些科技趋势提出产业发展与智慧应用指引，让产业在应用AI科技有更多角度来思索更好的发展。
 
AI技术不但促使许多产业AI化，也能实际被各项产业应用，产业需求变大。为加速服务产业，AI公司也渐渐形成专门提供AI技术服务，然后由有能力整合产业需求的公司，来提供完整产业智慧应用，而逐渐形成具有上下游的AI产业链，此称之为AI产业化。
 
2022、2023年CB insights更进一步将AI 100入选的企业分成三大类，分别是跨行业应用，行业特定应用及AI开发工具。这表示有愈来愈多智慧应用具备支援跨产业能力，如销售与客服、回馈分析、工程设计、AI助理与人机介面、味觉科技等。从这样的变化可以发现，智慧应用也将具有在各个行业提供服务的能力，加速产业的智慧应用发展，造就AI跨行业应用的趋势。
 
2023年，生成式AI快速崛起，AIGC（AI Generated Content）人工智慧应用所产制的内容也成为企业的发展助力，且与以往AI不同的是， 生成式AI能自行创造出全新且未曾有过的内容。
 
生成式AI带来两大助力，其一是「赋能」，也就是能快速增强生产力，就好比一位不擅长写作的求职者，只要将想要表达的主旨和目的告诉ChatGPT的生成式AI工具，就能完成一篇完美的履历。生成式AI已可以协助生成行销文稿、推广文宣、顾客回函等，大幅提升工作效率，减轻工作负担。
 
其二是「创新商模」，在生成式AI的帮助下，催生出前所未有的全新商业模式。例如，有餐厅业者希望在官网上建立智能机器人，用以回答客户对于营业时间等相关问题、协助订位或预定餐点，除了有效减少服务客户的人力，也能因提早获知顾客欲订餐点，事先准备适当食材。而若预估当日食材可能有剩，就可以透过智能机器人发送优惠讯息给其他潜在顾客，提高他们前来消费的意愿，降低餐厅食材的浪费。
 
从上述情境可以发现，透过智能机器人与顾客互动，可以进行行销、推广、服务客户，提升消费意愿，在必要时才由人力介入处理。此种新样态的企业经营方式，将整合更多科技应用，让企业发展得以迅速成长。
 
从2018年的AI智慧应用发展，2019年的产业AI化、2020年开始AI产业化、2021年AI产业形成、2022年AI跨产业应用、2023年生成式AI崛起、2024年客户价值提升的发展。可以说，这几年AI与产业间的发展相辅相成，AI技术更成为各产业发展的关键，并同时带来产业变革。

►►本文摘自：《AI 2.0时代的新商业思维》第3章。