近日，中国联通研究院联合包括腾讯云等在内的十三家研究机构，共同研究并发布了《中国生成式人工智能应用与实践展望》白皮书。
该白皮书聚焦生成式AI产业发展前瞻趋势，深度洞察了中国生成式AI在办公、娱乐等居民生活场景，及电信、医疗、金融、工业等重点行业场景的最新应用与实践，并精选典型实践案例，进行详细分析，为各产业界发展提供参考。
同时，通过深入分析中国在生成式AI领域的应用实践，白皮书也展示了该技术在推动社会数字化转型和产业升级中的重要作用，并号召中国乃至金砖国家各行业通力合作，共同探索新发展模式，让数字文明造福各国人民，推动构建人类命运共同体。
2022年底，OpenAI发布ChatGPT正式引爆了生成式AI发展热潮。短短2年时间，大模型产品在国内外就已遍地开花。生成式AI也正逐渐成为中国各产业发展的焦点，并正重塑各行各业的未来，为中国乃至各个国家的智能化发展，提供了前所未有的机遇。
全球生成式AI大爆发，市场规模将超万亿美金
据白皮书显示，全球生成式AI正在迎来爆发式增长，其价值赋能将主要作用于工业和服务业。比如在研发设计、生产制造、运营管理等环节，生成式AI推动了工业企业智慧化转型。在智能客服领域，通过自然语言处理和机器学习，实现全天候智能客服和个性化聊天机器人，快速响应客户需求，提升客户满意度等。
此外，生成式AI的发展，也势必会推动了大数据产业的发展和成熟，以及对算力的巨大需求，也促进云计算市场快速扩展。
当前，全球生成式AI市场发展前景广阔。据彭博行业研究相关报告，2022年全球生成式AI市场整体收入为400亿美元，预计到2032年将超1.3万亿美元，2022到2032年十年间的复合增长率高达42%。
也正因此，这一领域也成为各个国家争相布局的焦点。比如美国作为人工智能技术发展前沿国家，高度重视人工智能技术发展，持续推动技术创新和应用实践。
其他各个国家也正在加速布局生成式AI赛道，但发展路径与业务布局各有侧重，比如欧盟注重生成式AI的合规应用，着重强调数据安全和用户隐私保护等。
相较于国际人工智能的发展历程，中国人工智能产业起步较晚，但得益于政府政策支持、资本市场的积极参与以及应用场景的不断丰富，中国生成式AI产业呈现出迅猛的发展势头，市场规模已位居全球前列。
生成式AI所带来的机遇和挑战，正考验着个每一个国家和地区。从中国角度来说，尽管在技术研发上仍处于追赶地位，但在落地应用进程中，中国却始终走在世界前列。
中国AI产业应用落地加速，详解金融场景腾讯云经典案例
目前，中国的生成式AI市场规模正在不断扩大。据艾瑞咨询预测，2023年中国生成式AI产业规模约为143亿元，预计到2028 年中国生成式AI产业规模将达到7202亿元，到2030年中国生成式AI产业规模有望突破万亿元大关。
一般来说，生成式AI产业大致可分为三个层次，基础设施层、模型层和应用层。
基础设施层是生成式AI产业发展的关键资源引擎，大算力需求将推动数字基础设施建设；
模型层是产业技术变革的原生驱动力，大模型的落地将推动传统产业数字化转型，MaaS 成为大模型落地的关键业务模式；
应用层是生成式AI产业技术价值传递的实际落位，将通过对内容生产方式和人机交互方式的改变，深刻影响消费与生产生活；
中国在基础设施、大模型、应用三个层面都已形成体系化能力，并推动大模型技术在实际场景中的应用落地。同时，随着基础设施的完善和技术的高速发展，生成式AI的应用场景也逐渐增多。
在白皮书经典实践案例中，金融作为生成式AI重点落地应用的场景之一，备受关注。其中详细分析了腾讯云基于金融行业大模型，赋能银行业开发智慧客服的实践案例。
据白皮书介绍，腾讯云金融行业大模型主要包含4层架构：
算力层，大模型可基于HCC高性能算力集群、云原生数据湖仓和向量数据库，提供高性能算力和数据接入能力。
平台层，腾讯云TI平台已实现从数据预处理、模型训练、模型部署的一站式训练，配合训练加速套件，大幅提升模型训练效率。
大模型层，金融机构能根据不同细分场景的业务需求，通过模型商店MaaS接入腾讯混元大模型、金融行业大模型及20多个主流开源模型，灵活选择大模型类型降低使用成本。
应用层，腾讯云基于金融行业大模型结合金融行业前中后台多个业务场景，打造了一系列智能应用，致力于更好地服务各类金融机构。
目前，腾讯云金融大模型已经在智能客服、智能投顾等场景落地使用。在保险展业场景中，腾讯云金融大模型已实现较高匹配度并用于具体金融实践，保险代理人可以结合数字人应用场景进行营销展业、业务培训以及智能客服等工作。
当前，中国企业正积极利用本土市场垂直场景的优势，将生成式AI技术优先应用于商业化基础设施较完善的新兴行业中，特别是在电商、传媒、娱乐和游戏等领域。
可以看到，在推动生成式AI应用落地的过程中，中国正在将产业优势发挥至极致，而包括腾讯云等在内的云厂商们，也正成为持续推动中国人工智能发展的关键力量。
高质量生成式AI发展，离不开算力和数据的强化
算力、算法和数据，是拉动生成式AI发展的三架马车，缺一不可。其中，算力作为底层基础设施，算力缺失将成为影响生成式AI的发展的重要挑战。
白皮书建议，未来可支持围绕云计算建设的各类行业训练数据集和人工智能的联合训练平台，形成从理论模型创新、模型工程化到场景化服务的技术和商业闭环，构建统一、开放、有序的人工智能产业大生态。
训练大模型需要优质的大数据集合，有些数据还需要人工标注，收集和清洗数据是一项耗时较长的基础性工作，其质量直接决定模型的智能程度。
因此，白皮书建议加快推动数据资源的整合共享和开发利用，通过政府、企业和社会多方可综合利用多方资源，构建共享、共创的合作生态，激发数据要素活力。
此外，为了能够更快速推动生成式AI落地应用，除加大对基础大模型的研发投入外，还要积极联合打造行业大模型，推动行业大模型的加速落地。
未来，生成式AI的竞争力将越来越依赖于其内容生态系统，这不仅包括数据资源和算法创新，还涵盖了广泛的应用场景和合作伙伴关系，构建一个强大的内容生态系统将是生成式AI发展的核心。
白皮书建议要率先做好各行各业的应用，C端大规模用户数据和B端专业领域数据相结合，不断完善和强化大模型的底层能力和应用效果，通过建立C端超级应用培养用户认知，才能够带动B端应用发展。
