日前，釘釘聯合國際知名咨詢機構IDC發佈首份《2024AIGC應用層十大趨勢白皮書》（下稱《白皮書》）。隨著AIGC技術的發展，智能化應用將呈現爆發式增長，IDC預測，到2024年全球將湧現出超過5億個新應用，這相當於過去40年間出現的應用數總和。

在2023年一年之內，AIGC經歷了三波浪潮。第一波是以GPT為代表的大模型的出現，第二波是應用層的快速創新，如微軟Copilot、釘釘AI魔法棒，使智能化從Chat向Work轉化，第三波則是深度業務場景的應用，打通業務數字化全流程，服務實體經濟。

根據《白皮書》，2024年AIGC應用的十大趨勢關鍵詞涵蓋應用層創新、AIAgent、專屬模型、超級入口、多模態、AI原生應用、AI工具化、AI普惠化。

IDC認為，2024年，AIGC必然會通過應用創新過程融入到企業業務中，並構建出大量的新場景；同時，AIGC也會借助應用價值鏈的延伸，改變行業運行業態，對商業模式和利益格局產生深遠影響。

因此，圍繞AIGC的應用層創新將成就一大批未來創新型企業，應用層創新將成為2024 AIGC產業發展的確定方向。

IDC就AIGC應用對諸多行業用戶展開調研，所有受訪企業均表示或多或少都開始了對AIGC相關應用的投入與嘗試。

一方面，在即將到來的通用人工智能時代，智能化應用將出現爆發式增長的態勢，無處不在的應用開發有助於企業以業務場景為切入點快速滿足智能創新需求。

IDC預測，到2024年，數字經濟的發展將在全球範圍內孕育出超過5億個新應用，相當於過去40年間出現的應用數量的總和。

另一方面，隨著通用智能化能力的實踐推廣，AIGC會優先在企業端用戶中實現場景的落地，企業首先考慮的將會是與生產力和辦公相關的場景。

與此相對應地，面向消費端用戶推出的AIGC應用往往結合著對商業模式的探索和對市場教育的投入，這會延長其構建商業閉環的時間週期。

對於一大批AI技術實踐的創新型企業而言，找準落地場景是發揮AIGC實踐價值的重要前提。從技術角度來看，AIGC擅長管理廣泛的數據資產和知識沉澱，因此在一些先發場景中具備確定性的優勢。

IDC一項針對全球企業的調研結果顯示，知識管理場景是AIGC現在最受組織青睞的應用場景，在搜索、地圖、數字人、智能對話、推薦以及業務流程優化等場景中表現出巨大的潛力。

隨著大模型的快速迭代成熟，許多行業開始期望大模型能夠解決現實問題，帶來可持續價值。

IDC調研結果顯示，當前企業就AIGC項目擇選供應商合作時，最看重的是項目能否在短期內為企業帶來價值。在這樣的目標指引下，越來越多的未來場景被描繪出來，大模型應用廠商也在積極開拓行業用戶，試圖快速打造優質客戶的行業領先實踐。

從個人視角看，AIGC正在工具化，而掌握優秀工具的員工將事半功倍，未來對不同環節工作效率的固有認知與評價標準也會有較為明顯的改變。

IDC的調研顯示，企業當前最希望通過AIGC來實現的商業目標包括：改善客戶體驗/服務、提高開發人員生產力、實現差異化競爭優勢以及創新商業模式等。

IDC預測，到2026年，AIGC將承擔42%的傳統營銷瑣事，如搜索引擎優化、內容和網站優化、客戶數據分析、細分、潛在客戶評分和超個性化等。

但與此同時，IDC調研也表明，企業高層普遍擔心AIGC帶來的運營成本不可預測、隱私/合規風險以及客戶預期管理等有關的不可控局面。此外，相關的技術棧、工具軟件、數據集、技能方面的缺失都可能限制企業對AIGC的投入熱情。

因此，大模型的安全可解釋以及產品工具的易用性都非常重要，是堅定企業信心、加快場景落地的關鍵。IDC認為，企業可基於AI PaaS，快速、低門檻地搭建起專屬的智能化應用。

例如，阿里釘釘2023年推出了面向生態夥伴和企業的智能化底座AI PaaS，下接大模型能力，上接用戶真實需求，能讓大模型的能力進入工作場景並穩定輸出。

企業或組織對於大模型的要求不僅僅是實現「通識」，更需要其成為特定領域的「最強大腦」。

因此，企業客戶會產生越來越多的專屬、自建模型需求，特別是一些中大型企業，通過對大模型的領域化適配，有望獲得更加理想的綜合收益。

IDC的調研顯示：目前有60%的企業使用大模型的公開版本，但2年後會迅速降至17%，而更多的企業會將AI應用建立在私有、專屬模型基礎上；同時，高達88%的企業選擇通過內部團隊開發相關應用。

由此可見，行業專屬大模型已經成為企業未來的熱點目標，企業也要持續建設自己人才隊伍，修煉AIGC應用的「內功」。

基於特定任務和特定領域知識訓練的專屬或垂類模型，對於未來的企業端客戶來說是必不可少的。而在打造專屬AI能力的過程中，中大型企業基於良好的資金基礎和數據沉澱，有望率先構建起專屬大模型服務，賦能行業生態和行業客戶使用。

從另一個角度來看，垂直領域的數據、面向場景的模型優化以及高效低成本的工程化解決方案是企業利用AI建立競爭優勢的關鍵。

IDC預計，到2025年，採用生成式AI驅動的數據智能和集成軟件將產生新的自動化數據平台，使數據工程師的生產力至少提高25%。

從GPT-4V的驚艷亮相，到AI視頻生成工具Pika 1.0的火爆出圈，再到谷歌 Gemini的「全能AI」，多模態AI都是其中的關鍵詞。

這源於多模態大模型與生俱來的「魔力」。業界認為，多模態大模型更有利於提升智能化應用中的信息豐富度，其學習能力更強，分析和處理問題的視角更加全面。

在一些典型AI應用中，多模態大模型顯現出極強的可交互性，能幫助開發者與用戶精準理解輸入信息的上下文關聯和隱含信息。而通過對多維度信息的細微捕捉，多模態AI的強化推理能力得到加強，能提升應用場景中的全面性和可靠性。

IDC認為，從產研協同的角度出發，多模態相關的技術研究是未來AI獲得進一步突破的關鍵。

作為研究開發的熱點，多模態信息識別與理解技術、群體智能技術等被寄予厚望，認為有望加速AI從感知到認知的轉化。同時，多模態領域的成果還有助於協同解決其他單項技術領域所面臨的瓶頸，例如視覺領域的盲區、遮擋問題等。

從賦能應用的視角出發，多模態大模型能更充分地利用海量、異構的數據資源，提升應用的效率和能力上限。

例如，多模態大模型能夠增加感知和分析的視角和維度，解決跨行業、跨領域的複雜問題和長尾場景。

總之，多模態大模型可以幫助用戶構建出一個更加豐富、友好的界面，應用與人的交互過程無限趨近於人類自身的習慣。

此外，多模態大模型如果與VR/AR、元宇宙等技術體系進一步融合，還可以建立更深層、更多維、更豐滿的全新體驗。

AI Agent通常被視為一種融合感知、分析、決策和執行能力的智能體，它可以具備相當的主動性，成為人類的理想智能助手。

例如，AI Agent可以根據個人在線互動和參與事務處置時的信息，瞭解和記憶個體的興趣、偏好、日常習慣，識別個體的意圖，主動提出建議，並協調多個應用程序去完成任務。

在滿足企業智能化需求的過程中，AI Agent作為一種理想的產品化落地形態，正在承接日益複雜的提質增效需求，並強化內外部協同效能，釋放組織核心生產力，對抗組織熵增帶來的挑戰。

例如，釘釘與「一號直聘」合作實現了HR領域的數字員工應用，融合AIGC技術自動化完成招聘、人才管理流程中的一系列任務。在這一案例中，AI Agent正在幫助企業構建以「人機協同」為核心的智能化運營新常態。

IDC調研顯示：所有受訪企業都認為AI Agent是AIGC發展的確定性方向，同時，50%的企業已經在某項工作中進行了AI Agent的試點，另有34%的企業正在制定AI Agent的應用計劃。

另外，IDC認為，在以AI Agent為代表的AIGC應用加持下，越來越多的創新將會源自於超級個體和小型組織。在一些領域裡，一個人加上足夠的AI工具，就可以成為一家專業化的公司。

人與AI將產生高效的分工與協作——AI彙集和處理海量需求信息，人只需要在一些關鍵的節點做出決策和處置動作，即可完成企業價值創造的全過程。

IDC預測，AIGC將給應用軟件的形態和業態帶來顛覆性變化

基於自然語言的極簡交互將替代很多傳統的圖形界面交互，形成對話式交互模式（LUI）+圖形用戶界面（GUI）的混合形態；同時，「No APP」的理念也將重塑下一代應用，通過對話即可直接調取、使用各種工具，讓更多的非軟件專業人員也能獲取到強大的系統服務。

由此，超級入口將成為新一代應用軟件的典型前端形態。IDC調研顯示，絕大多數軟件企業都認可超級入口將成為未來的主流應用形態。

IDC認為，AIGC重塑應用形態的過程將重點體現在兩個方面：一是對即有軟件進行智能化改造與升級，以API的形式增加重要環節的可交互性和認知能力；二是對軟件的應用架構和模式進行全新重構。同時，「No APP」的理念將會體現在大量的未來應用中。

從應用軟件側來看，基於嚴格的功能菜單選項的方式將逐漸淡出，應用功能將被碎片化的融入到超級應用中，實現原子功能的靈活調取和組合。

IDC同時指出，AIGC帶來的應用形態變革，也有利於激發當前的軟件產業活力，促進軟件生態繁榮，推動應用與垂類業務實現更深的融合。

身在畜禽行業的四川鐵騎力士實業有限公司，面對來自外部客戶的知識咨詢需要和企業內的培訓需求，選擇與釘釘合作共創，實現了利用智能化技術高效能地應對。

在此類問答類場景裡，用文檔的數據「喂」模型時，窗口界面對文檔的大小有限制，需要採取切片的方式，讓模型能一段一段去做閱讀理解。

在此案例中，原子化的AI能力以細粒度的方式作用到業務流程的諸多環節中，以「無感智能」的形態，成為企業運營過程中必不可少的組成部分。

IDC調研結果顯示：AI與應用融合逐步分散且深入的融合，體現在企業運營與業務流程的各個方面。

通過自動化、數據驅動的決策支持、創新加速等方式，AIGC有望實現對業務流程的持續提質增效。

IDC認為，AI與業務的融合進程將在未來幾年達到前所未有的高度。AIGC給業務流程帶來的智能革新，一方面打開了新的需求空間，產生了規模化的流程重組效應，同時也可能讓傳統行業多年來一成不變的業務規則轉變為持續迭代的態勢。

在此基礎上，AIGC將使工作人員投入更高價值的創新活動，從而釋放出更強大的核心生產力。

IDC預測，到2028年，由於效率提升，中國的開發人員投入到創新工作的時間將大幅提升，由原來僅佔開發時間的20%提高到50%。

隨著大模型和AIGC的發展，應用正在從「+AI」向「AI+」轉變，AI定義場景成為新範式。

在向行業縱深的進程中，AI產品不應僅被視為模型能力的搬運工，而更應該由行業用戶帶著痛點尋求AI+解決方案，即從方案設計初始就開始思考AI的融入，貫穿於業務應用的全生命週期中。

IDC預測，到2025年，70%的企業將與雲供應商就生成式人工智能平台、開發人員工具和基礎設施建立戰略聯繫。可見，在邁向AI原生的過程中，企業正積極做著準備。

同時，AIGC也會進一步改變軟件開發設計的模式和方法，使開發週期縮短至以天為單位，提高技術創新的效率。大模型賦能的低代碼/無代碼平台也簡化了應用開發流程，基於大模型的工具可自動化地提升應用質量。

伴隨AIGC產品與生態的發展，AI將變得更普惠。

當前，AIGC的收費模式僅是AIGC貨幣化趨勢的初始體現。隨著AIGC向更行各業的滲透，更多的企業希望從AIGC所創造的潛在增量收益中進行利益分成。

因此，在巨大的潛在商業前景下，AIGC將驅動全社會產生新商業模式的湧現。IDC預測，到2024年，33%的全球2000強企業將利用創新商業模式，使生成式AI的貨幣化潛力翻番。

從未來的發展趨勢看，全棧式AI PaaS、SaaS化服務會進一步成為主流，AI產業鏈將持續發展成熟，包括數據採集、數據標注、定制化模型開發、場景共創等在內的AI產業鏈將產生很多新的崗位需求。

IDC預測，到2026年，2/3雲應用將使AI，致使高達八成的企業難以找到熟練的AI專業人員。與之相匹配的，掌握AI技能的人才未來將更有競爭力。

圍繞大模型的應用也將推出包括付費會員、交易佣金等在內的新的消費形態，促進數字經濟產業的加速繁榮。而在AI商業繁榮的大趨勢下，技術、產品和商業的良性競爭將使AI變得更加普惠，企業用戶的智能化發展路徑會更加清晰。

同時，個體創作者和開發者的商業化門檻持續降低，更多的人將更積極地擁抱AI。

在這些過程中，類似應用開發商店的商業化平台會成為個體開發者的樂土，個人創作成果可以被快速推向市場，運營者和開發者都能從中獲得資金回報，大模型生態系統的活力將被進一步激活。

IDC認為，AIGC技術能幫助應用開發者持續積累優勢資源，推動創新型企業實現AIGC的商業變現。

商業模式的創新也將給AIGC應用帶來快速推廣的契機，巨大的商業前景和快速迭代的技術能不斷攤薄AIGC的邊際成本，形成良性市場競爭格局，最終使廣大的中小企業和百姓受益。

AIGC作為一種新興的技術，仍帶有較強的雙面性，其在推動AI新浪潮發展的同時，也存在許多可預料和不可預料的風險，諸如隱私保護、結果失控、數據洩露等，都是當前企業決策者最為擔憂的問題。

IDC提醒，各參與方有必要採取有效的措施來確保AI應用的安全和可靠性，保證其更安全地服務於人類的目標。

2023年7月13日，國家網信辦等七部門聯合公佈《生成式人工智能服務管理暫行辦法》，旨在促進生成式人工智能健康發展和規範應用，維護國家安全和社會公共利益，保護公民、法人和其他組織的合法權益。北京、上海等地也相繼發佈了相關規範和條例。

目前，關於AI的合規主要覆蓋數據、AI產品、個人服務和行業應用。IDC指出，在法律法規的框架下，所有大模型和AI生態廠商都必須認真對待新一代人工智能產業中的合法合規問題，特別是通過算法模型的優化，增強人工智能的可解釋性。

IDC的調研也顯示了企業對於AIGC開發和使用規範的重視：73%的企業表示會為評估和跟蹤開源生成式AI代碼、數據和預訓練模型的使用情況，會制定全公司範圍適用的標準規範。67%的企業會考慮創建內部生成式AI卓越中心，以加快採用並確立全公司範圍的標準。

對AIGC在法律法規和倫理道德方面進行有效的約束是未來全球各國所面臨的重要問題。

當前，各國政府已經開始出台法律法規，對相關的開發、應用和服務過程進行有效規範和約束，同時，IDC也表示，各國也應本著開放包容的態度，積極鼓勵在AI領域進行持續的科技創新。