7月28日，在2025世界人工智能大會(huì)期間，畢馬威中國發(fā)布《新智啟新質(zhì)：生成式AI賦能產(chǎn)業(yè)變革的實(shí)踐與路徑》報(bào)告。
報(bào)告指出，科技一路躍遷，呈現(xiàn)出浪潮式演進(jìn)，每一輪演進(jìn)又遵循著“科技突破—工程創(chuàng)新—產(chǎn)業(yè)變革”的發(fā)展規(guī)律。從模型層來看，開源與閉源逐漸從技術(shù)路線差異轉(zhuǎn)變?yōu)楫a(chǎn)業(yè)規(guī)則制定權(quán)之爭(zhēng)，而當(dāng)前國內(nèi)各類科技創(chuàng)新主體對(duì)開源普遍抱有較積極態(tài)度，將為中國生成式AI產(chǎn)業(yè)走向自主可控和擴(kuò)大國際影響力提供窗口期。從應(yīng)用層來看，隨著基礎(chǔ)設(shè)施層、模型層的發(fā)展格局和路線漸趨清晰，以及各類生成式AI服務(wù)持續(xù)涌現(xiàn)，下游ToB應(yīng)用市場(chǎng)需求有望爆發(fā)，成為生成式AI產(chǎn)業(yè)的價(jià)值高地和競(jìng)爭(zhēng)焦點(diǎn)，長期來看，隨著ToB市場(chǎng)規(guī)模效應(yīng)顯現(xiàn)，生成式AI服務(wù)有望以更低成本向ToC市場(chǎng)滲透。
報(bào)告進(jìn)一步指出，生成式AI的價(jià)值實(shí)現(xiàn)高度依賴行業(yè)屬性與場(chǎng)景特性的耦合效應(yīng)，究竟哪些行業(yè)和場(chǎng)景會(huì)是價(jià)值高地，已成為生成式AI供需雙方共同關(guān)注的焦點(diǎn)問題。
畢馬威全球的調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，與跨行業(yè)平均水平相比，金融服務(wù)、保險(xiǎn)、資產(chǎn)管理等金融機(jī)構(gòu)對(duì)于AI投資回報(bào)的認(rèn)可度均表現(xiàn)出較高水平。國內(nèi)方面，生成式AI已在銀行業(yè)進(jìn)入試點(diǎn)應(yīng)用階段，預(yù)計(jì)1—2年內(nèi)有望出現(xiàn)降本增效的財(cái)務(wù)成果，保險(xiǎn)和證券等機(jī)構(gòu)的相關(guān)應(yīng)用成熟度略低，但總體差距較小。
此外，在制造業(yè)領(lǐng)域，報(bào)告發(fā)現(xiàn)，中國制造業(yè)亟需加快從傳統(tǒng)的“流程驅(qū)動(dòng)”的線性增長模式，邁向“流程和數(shù)據(jù)融合驅(qū)動(dòng)”的精細(xì)化管理運(yùn)營和復(fù)雜能力網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)方式向個(gè)性化、定制化、靈活化的深刻轉(zhuǎn)型。目前生成式AI正加速滲透至研、產(chǎn)、供、銷、服等各個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)，為傳統(tǒng)制造業(yè)流程注入新活力。值得注意的是，制造業(yè)場(chǎng)景相對(duì)碎片化，在部分知識(shí)壁壘較高、流程規(guī)則要求嚴(yán)格的場(chǎng)景中，小模型仍有存在必要性。因此，中短期內(nèi)，制造業(yè)場(chǎng)景中生成式AI與傳統(tǒng)AI將互為補(bǔ)充、協(xié)同推進(jìn)。
從投資回報(bào)率來看，制造業(yè)企業(yè)對(duì)于生成式AI的應(yīng)用十分關(guān)注實(shí)際場(chǎng)景需求，針對(duì)生成式AI的投資會(huì)更加聚焦于具體運(yùn)營指標(biāo)提升和實(shí)際財(cái)務(wù)價(jià)值落地。不過，由于制造業(yè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)較復(fù)雜且隱性知識(shí)密集，企業(yè)前期訓(xùn)練部署生成式AI的資源成本極高，使得相關(guān)投入產(chǎn)出評(píng)價(jià)更加困難。
從企業(yè)投資意愿來看，在國內(nèi)智能制造和培育新質(zhì)生產(chǎn)力的要求下，越來越多制造業(yè)企業(yè)從“試點(diǎn)探索”走向“深度應(yīng)用”，但頭部企業(yè)和中小企業(yè)的態(tài)度呈現(xiàn)較明顯分化趨勢(shì)。頭部企業(yè)因數(shù)字化轉(zhuǎn)型基礎(chǔ)相對(duì)領(lǐng)先，對(duì)于投資回報(bào)率的判斷相對(duì)清晰，持續(xù)投資意愿相對(duì)較高，中小企業(yè)受限于成本、人才、技術(shù)等壓力，普遍存在不敢投、不能投的問題。
生成式AI在創(chuàng)造巨大價(jià)值的同時(shí)，也伴生出復(fù)雜的新型風(fēng)險(xiǎn)與挑戰(zhàn)。報(bào)告指出，生成式AI的風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)面臨五大領(lǐng)域的核心挑戰(zhàn)：管控域需解決政策合規(guī)缺口、組織架構(gòu)滯后和責(zé)任歸屬模糊等權(quán)責(zé)界定難題；技術(shù)域需攻克模型脆弱性、透明度缺失和內(nèi)容失控等技術(shù)固有風(fēng)險(xiǎn)；治理域面臨風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)框架滯后、治理目標(biāo)失當(dāng)和利益協(xié)同障礙等主導(dǎo)性困境；過程域需統(tǒng)籌多源異構(gòu)模型、多模態(tài)數(shù)據(jù)和復(fù)雜場(chǎng)景帶來的全生命周期管理壓力；價(jià)值域則需平衡成本收益、規(guī)避倫理沖突并應(yīng)對(duì)人才結(jié)構(gòu)沖擊，確保技術(shù)發(fā)展與公共利益動(dòng)態(tài)對(duì)齊。這些挑戰(zhàn)共同構(gòu)成了生成式AI風(fēng)險(xiǎn)治理的立體化難題矩陣。
畢馬威中國數(shù)字化賦能及人工智能主管合伙人張慶杰表示，AI轉(zhuǎn)型絕非簡單技術(shù)疊加，AI驅(qū)動(dòng)的數(shù)智轉(zhuǎn)型是深層價(jià)值塑造、思維創(chuàng)新、情感共生等全過程變革新范式，企業(yè)通過“賦能、融合、演進(jìn)”三個(gè)階段推動(dòng)AI應(yīng)用，提升企業(yè)產(chǎn)品及服務(wù)價(jià)值、調(diào)整優(yōu)化流程、提升落地效能。
（經(jīng)濟(jì)觀察網(wǎng)李曉丹/文）
免責(zé)聲明：本文觀點(diǎn)僅代表作者本人，供參考、交流，不構(gòu)成任何建議。
李曉丹
宏觀經(jīng)濟(jì)研究院秘書長
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