行业大模型落地关键一年：探索实践与挑战

近日，生成式人工智能(AI)正在成为科技企业“讲故事”的新热点。然而，从发展的角度看，“文生文”的大语言模型和“文生图”的多模态模型，主要用于辅助终端用户进行一些简单的办公或娱乐，其应用群体主要是终端用户。相比之下，企业级生成式AI市场的应用潜力更为巨大，预计到2025年，全球市场规模将达到100亿美元以上。

根据市场研究机构的预测，企业级生成式AI市场将在2024年至2026年间快速增长，成为各大应用领域之一。与此同时，数据质量已成为影响大模型落地的关键因素。当前，许多企业的数据质量较低，约60%~70%的内部数据未被有效利用。随着行业大模型应用的不断普及，数据质量和多样性得到提升，这将有利于大模型更好地适应各种应用场景。

在此背景下，企业级生成式AI市场前景广阔。一方面，大模型将催化数据要素的高水平应用，推动数实融合，赋能各行各业，提升经济社会发展的质量和效益。另一方面，企业级AI应用相较消费侧，具有更广泛的需求和潜力。

然而，随着行业大模型应用的不断深入，数据安全和隐私问题日益突出，成为企业应用大模型的主要障碍。为此，企业需要采取一系列安全措施和技术手段，如加强数据加密和访问控制、建立安全审计和监控机制、采用对抗性防御技术提升模型的稳健性、完善隐私保护政策和机制等。此外，易落地性和可持续性也是行业发展的重要考量因素。

展望未来，2024年将成为行业大模型快速发展的一年。在这一年里，医疗、政务和金融等领域有望率先实现成熟的应用落地。同时，企业应关注数据治理，提高数据质量，以充分利用大模型为企业带来前所未有的发展机遇。