“我認(rèn)為這并不值得擔(dān)憂，”AWS GenAI和AI/ML市場(chǎng)推廣副總裁拉胡爾·帕塔克(Rahul Pathak)在接受采訪時(shí)表示，“我的理解是，客戶的安全仍然是重中之重。我們看到AI在預(yù)算優(yōu)先級(jí)方面如此重要，是因?yàn)榭蛻艨吹搅薃I的眾多應(yīng)用場(chǎng)景。實(shí)際上，是廣泛需要加速AI的采用才導(dǎo)致了這一結(jié)果?！?/p>

這項(xiàng)在美國(guó)、巴西、加拿大、法國(guó)、德國(guó)、印度、日本、韓國(guó)和英國(guó)進(jìn)行的廣泛調(diào)查顯示，GenAI的采用已達(dá)到關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點(diǎn)，90%的企業(yè)現(xiàn)在都在某種程度上部署了這些技術(shù)。更引人注目的是，44%的企業(yè)已經(jīng)超越了實(shí)驗(yàn)階段，進(jìn)入了生產(chǎn)部署階段。

60%的公司已任命首席AI官，高管層為AI時(shí)代轉(zhuǎn)型

隨著AI計(jì)劃在企業(yè)中的擴(kuò)展，新的領(lǐng)導(dǎo)結(jié)構(gòu)正在涌現(xiàn)以管理復(fù)雜性。報(bào)告發(fā)現(xiàn)，60%的企業(yè)已經(jīng)任命了專門(mén)的AI高管，如首席AI官(CAIO)，另有26%的企業(yè)計(jì)劃在2026年前完成這一任命。

這種高管級(jí)別的承諾反映了AI戰(zhàn)略重要性的日益增長(zhǎng)，盡管研究指出，到2026年，近四分之一的企業(yè)仍將缺乏正式的AI轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略，這表明變革管理方面可能存在挑戰(zhàn)。

“深思熟慮的變革管理策略將至關(guān)重要，”報(bào)告強(qiáng)調(diào)，“理想的策略應(yīng)解決運(yùn)營(yíng)模式變化、數(shù)據(jù)管理實(shí)踐、人才管道和擴(kuò)展策略等問(wèn)題?！?/p>

公司平均進(jìn)行45次AI實(shí)驗(yàn)，但2025年僅20次將觸達(dá)用戶：生產(chǎn)部署差距挑戰(zhàn)

企業(yè)在2024年平均進(jìn)行了45次AI實(shí)驗(yàn)，但預(yù)計(jì)到2025年只有約20次能夠觸達(dá)終端用戶，這凸顯了持續(xù)存在的實(shí)施挑戰(zhàn)。

“對(duì)我來(lái)說(shuō)，看到超過(guò)40%的實(shí)驗(yàn)?zāi)軌蜻M(jìn)入生產(chǎn)階段，對(duì)于一項(xiàng)相對(duì)較新的技術(shù)來(lái)說(shuō)，我認(rèn)為從采用的角度來(lái)看，這已經(jīng)是相當(dāng)迅速且高的成功率了，”帕塔克指出，“話雖如此，我認(rèn)為客戶確實(shí)正在大規(guī)模地將AI應(yīng)用于生產(chǎn)中，而且我希望看到這種情況繼續(xù)加速。”

報(bào)告指出，人才短缺是將實(shí)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)的主要障礙，55%的受訪者表示，缺乏熟練的GenAI勞動(dòng)力是他們面臨的最大挑戰(zhàn)。

“我認(rèn)為另一個(gè)成功進(jìn)入生產(chǎn)階段的關(guān)鍵是，客戶真正從他們?cè)噲D推動(dòng)的業(yè)務(wù)目標(biāo)出發(fā)，然后理解AI將如何與他們的數(shù)據(jù)互動(dòng)，”帕塔克告訴記者，“只有當(dāng)你將對(duì)企業(yè)和客戶的獨(dú)特見(jiàn)解與AI相結(jié)合時(shí)，才能推動(dòng)差異化的業(yè)務(wù)成果?！?/p>

92%的企業(yè)將在2025年招聘AI人才，同時(shí)75%的企業(yè)將實(shí)施培訓(xùn)以彌補(bǔ)技能差距

為了解決技能差距問(wèn)題，企業(yè)正在采取內(nèi)部培訓(xùn)和外部招聘的雙重策略。調(diào)查發(fā)現(xiàn)，56%的企業(yè)已經(jīng)制定了GenAI培訓(xùn)計(jì)劃，另有19%的企業(yè)計(jì)劃在2025年底前完成這一計(jì)劃。

“對(duì)我來(lái)說(shuō)，很明顯客戶對(duì)此非常重視，”帕塔克在談到人才短缺問(wèn)題時(shí)表示，“問(wèn)題是，我們?nèi)绾未_保我們的團(tuán)隊(duì)和員工能夠跟上步伐，并充分利用這一機(jī)遇?！?/p>

帕塔克強(qiáng)調(diào)，相較于特定的技術(shù)技能，適應(yīng)性更為重要：“我認(rèn)為更重要的是，你是否能致力于學(xué)習(xí)如何使用AI工具，以便將其融入你的日常工作中，并保持這種敏捷性?我認(rèn)為這種思維敏捷性對(duì)我們所有人來(lái)說(shuō)都很重要?！?/p>

人才推動(dòng)不僅限于培訓(xùn)，還包括積極招聘，92%的企業(yè)計(jì)劃在2025年招聘要求具備GenAI專業(yè)知識(shí)的人員。在四分之一的企業(yè)中，至少50%的新職位將要求這些技能。

金融服務(wù)加入混合AI革命：僅25%的公司從零開(kāi)始構(gòu)建解決方案

長(zhǎng)期以來(lái)，關(guān)于是構(gòu)建專有AI解決方案還是利用現(xiàn)有模型的爭(zhēng)論似乎正朝著混合方法的方向發(fā)展。只有25%的企業(yè)計(jì)劃從零開(kāi)始部署內(nèi)部開(kāi)發(fā)的解決方案，而58%的企業(yè)打算在現(xiàn)有模型上構(gòu)建定制應(yīng)用程序，55%的企業(yè)將在微調(diào)模型上開(kāi)發(fā)應(yīng)用程序。

這代表了傳統(tǒng)上以定制開(kāi)發(fā)著稱的行業(yè)的顯著轉(zhuǎn)變。報(bào)告發(fā)現(xiàn)，44%的金融服務(wù)公司計(jì)劃使用現(xiàn)成的解決方案——這與它們過(guò)去偏愛(ài)專有系統(tǒng)的做法有所不同。

“許多精選客戶仍在構(gòu)建自己的模型，”帕塔克解釋道，“但話說(shuō)回來(lái)，我認(rèn)為核心基礎(chǔ)模型已經(jīng)投入了如此多的能力和投資，它們是非常好的起點(diǎn)，而且我們已經(jīng)非常努力地確?？蛻艨梢苑判模麄兊臄?shù)據(jù)是受到保護(hù)的。沒(méi)有任何東西會(huì)泄露到模型中。他們進(jìn)行的任何微調(diào)或定制都是私有的，并保留為他們的知識(shí)產(chǎn)權(quán)?！?/p>

他補(bǔ)充說(shuō)，公司在使用現(xiàn)有基礎(chǔ)模型的同時(shí)，仍然可以利用他們的專有知識(shí)：“客戶意識(shí)到，他們可以通過(guò)RAG(檢索增強(qiáng)生成)和定制、微調(diào)以及模型蒸餾等方式，獲得他們對(duì)世界的專有理解的好處?！?/p>

印度以64%的全球AI采用率領(lǐng)先，韓國(guó)緊隨其后為54%，超越西方市場(chǎng)

雖然GenAI投資是全球趨勢(shì)，但研究揭示了采用率的區(qū)域差異。美國(guó)有44%的企業(yè)優(yōu)先考慮GenAI投資，與全球平均水平45%持平，但印度(64%)和韓國(guó)(54%)的采用率顯著更高。

“我們看到全球范圍內(nèi)的大規(guī)模采用，”帕塔克觀察到，“我認(rèn)為有趣的是，在全球范圍內(nèi)，我們看到了相對(duì)較高的一致性。我認(rèn)為在我們的受訪者中，印度可能稍微領(lǐng)先一些，其他部分稍微落后于平均水平，然后美國(guó)正好處于平均水平線上。”

65%的企業(yè)將在2025年依賴第三方供應(yīng)商來(lái)加速AI實(shí)施

隨著企業(yè)在復(fù)雜的AI領(lǐng)域中導(dǎo)航，他們?cè)絹?lái)越依賴外部專業(yè)知識(shí)。報(bào)告發(fā)現(xiàn)，65%的企業(yè)將在2025年在一定程度上依賴第三方供應(yīng)商，其中15%計(jì)劃完全依賴供應(yīng)商，50%采用結(jié)合內(nèi)部團(tuán)隊(duì)和外部合作伙伴的混合方法。

“對(duì)我們來(lái)說(shuō)，這更像是一種‘和’的關(guān)系，”帕塔克在談到AWS支持定制和預(yù)構(gòu)建解決方案的方法時(shí)表示，“我們希望滿足客戶的需求。我們從模型提供商的角度投資了一個(gè)龐大的合作伙伴生態(tài)系統(tǒng)，包括Anthropic和Meta、Stability、Cohere等。我們擁有一個(gè)龐大的獨(dú)立軟件供應(yīng)商合作伙伴生態(tài)系統(tǒng)。我們擁有一個(gè)龐大的服務(wù)提供商和系統(tǒng)集成商合作伙伴生態(tài)系統(tǒng)?！?/p>

現(xiàn)在行動(dòng)或面臨被甩在后面的風(fēng)險(xiǎn)

對(duì)于仍在猶豫是否擁抱GenAI的企業(yè)，帕塔克發(fā)出了嚴(yán)厲的警告：“我真的認(rèn)為客戶應(yīng)該積極投入，否則他們將面臨被那些已經(jīng)行動(dòng)起來(lái)的同行甩在后面的風(fēng)險(xiǎn)。AI所能帶來(lái)的收益是真實(shí)且顯著的?！?/p>

他強(qiáng)調(diào)了該領(lǐng)域創(chuàng)新的加速步伐：“AI技術(shù)的變化速度、改進(jìn)速度以及推理成本降低的速度都是顯著的，并將繼續(xù)保持快速。今天看起來(lái)不可能的事情，可能在三到六個(gè)月內(nèi)就會(huì)成為舊聞?！?/p>

這種情緒在各行各業(yè)的廣泛采用中得到了回應(yīng)?！拔覀兛吹饺绱搜杆?、如此廣泛的采用，”帕塔克指出，“受監(jiān)管的行業(yè)、金融服務(wù)、醫(yī)療保健、政府、大型企業(yè)、初創(chuàng)公司。當(dāng)前的初創(chuàng)公司幾乎完全由AI驅(qū)動(dòng)。”

以業(yè)務(wù)為先的AI成功方法

AWS的報(bào)告描繪了GenAI從前沿實(shí)驗(yàn)到基本業(yè)務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施的快速演變。隨著企業(yè)轉(zhuǎn)移預(yù)算優(yōu)先級(jí)、重組領(lǐng)導(dǎo)團(tuán)隊(duì)并競(jìng)相獲取AI人才，數(shù)據(jù)表明我們已達(dá)到企業(yè)AI采用的一個(gè)決定性轉(zhuǎn)折點(diǎn)。

然而，在這場(chǎng)技術(shù)淘金熱中，最成功的實(shí)施可能來(lái)自那些始終關(guān)注業(yè)務(wù)成果而非技術(shù)新穎性的企業(yè)。正如帕塔克所強(qiáng)調(diào)的，“AI是一個(gè)強(qiáng)大的工具，但你必須從業(yè)務(wù)目標(biāo)出發(fā)。作為企業(yè)，你試圖實(shí)現(xiàn)什么?”

最終，成功的公司將不一定是那些擁有最大AI預(yù)算或最先進(jìn)模型的公司，而是那些最有效地利用AI解決實(shí)際業(yè)務(wù)問(wèn)題并利用其獨(dú)特?cái)?shù)據(jù)資產(chǎn)的公司。在這個(gè)新的競(jìng)爭(zhēng)格局中，問(wèn)題不再是要不要采用AI，而是企業(yè)能否在競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手之前迅速將AI實(shí)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為切實(shí)的業(yè)務(wù)優(yōu)勢(shì)。