生成式AI應用實列

ChatGPT

ChatGPT 并不是生成式 AI 行業中唯一的公司。 Stability AI 的 Stable Diffusion 可以根據文本描述生成圖像，發布后 90 天內，在 GitHub 上獲得了超過 30,000 顆星，比之前任何軟件包快了八倍。

這種興奮不只是組織的嘗試。生成式人工智能用例已經在各個行業中廣泛應用。金融服務巨頭摩根士丹利正在測試該技術，以幫助其財務顧問更好地利用該公司超過 100,000 份研究報告中的見解。Salesforce 已將技術融入其廣受歡迎的客戶關系管理 (CRM) 平臺。
生成式人工智能技術的飛速發展和新用例的不斷涌入市場，讓投資者和企業領導者爭先恐后地了解生成式人工智能生態系統。雖然，即將深入探討 CEO 戰略以及該技術可能在全球各行業創造的潛在經濟價值，但我們在這里分享一下生成式人工智能價值鏈的構成。我們的目標是提供基本的理解，作為評估這個快節奏領域的投資機會的起點。我們的評估基于初級和二級研究，包括對致力于技術商業化的企業創始人、首席執行官、首席科學家和企業領導人的 30 多次采訪；數百份市場報告和文章；以及麥肯錫專有的研究數據。

Gemini

Gemini，原名 Bard，是谷歌開發的生成式人工智能聊天機器人。它基于同名的大語言模型 (LLM)，是為了直接響應 OpenAI 的 ChatGPT 的迅速崛起而開發的，它于 2023 年 3 月以有限的容量推出，然后于 5 月擴展到其他國家。它之前基于 PaLM，最初基于大型語言模型 LaMDA 系列。

LaMDA 已于 2021 年開發并公布，但出于謹慎考慮并未向公眾發布。 OpenAI 于 2022 年 11 月推出的 ChatGPT 及其隨后的受歡迎程度讓谷歌高管措手不及，陷入恐慌，并在接下來的幾個月里引發了廣泛的反應。在動員員工后，該公司于 2023 年 2 月推出了 Bard，該項目在 5 月的 2023 年 Google I/O 主題演講中成為焦點，并于 12 月升級為 Gemini LLM。 Bard 和 Duet AI 于 2024 年 2 月統一在 Gemini 品牌下，同時推出 Android 應用程序，該應用程序將取代 Google Assistant 成為 Android 上的主要虛擬助手，但 Google Assistant 將保留為可選助手。

雙子座收到的反應冷淡。 2024 年 2 月，它成為爭議的中心，當時社交媒體用戶報告說，它生成了歷史上不準確的有色人種歷史人物圖像，保守派評論員譴責其所謂的偏見是“覺醒”。

GitHub Copilot

GitHub Copilot 是由 GitHub 和 OpenAI 開發的代碼補全工具，通過自動補全代碼來幫助 Visual Studio Code、Visual Studio、Neovim 和 JetBrains 集成開發環境 (IDE) 的用戶。 該生成式人工智能軟件目前可通過訂閱向個人開發者和企業提供，該軟件于 2021 年 6 月 29 日首次由 GitHub 發布，最適合使用 Python、JavaScript、TypeScript、Ruby 和 Go 進行編碼的用戶。2023 年 3 月，GitHub 宣布了“Copilot X”計劃，該計劃將基于 GPT-4 的聊天機器人和對語音命令的支持，集成到 Copilot 中。

Synthesia

Synthesia 最常被公司用于溝通、指導和培訓視頻。它已用于廣告活動、報告、產品演示以及創建聊天機器人。該公司的用戶企業包括亞馬遜、蒂芙尼公司和洲際酒店集團酒店及度假村。

Synthesia 的軟件算法根據個人語音和音素發音的視頻記錄來模仿語音和面部動作。由此創建一個文本到語音的視頻，使其看起來和聽起來像個人。

用戶通過平臺預先生成的 AI 演示者或使用平臺的 AI 生成工具創建自己的數字表示（稱為人工現實身份 (ARI)）來創建內容。這些頭像可用于敘述從文本生成的視頻。截至 2021 年 8 月，Synthesia 的語音數據庫包含 60 多種語言的多種性別選項。
該平臺限制其軟件用于重現名人或政治人物以達到諷刺目的。 除了嚴格的預篩選方案之外，還必須獲得明確同意才能使用個人肖像以避免“深度偽造”。

價值鏈

隨著生成式人工智能系統的開發和部署的開始，一個新的價值鏈正在出現，以支持這項強大技術的培訓和使用。乍一看，人們可能會認為它與傳統的人工智能價值鏈非常相似。畢竟，在計算機硬件、云平臺、基礎模型、模型中心和機器學習操作 (MLOps)、應用程序和服務這六個頂級類別中，只有基礎模型是新增的。

生成式人工智能系統生態構成

• 圍繞特定領域知識的服務
• B2B和B2C應用，將基本基礎模型，或經過優化基礎模型用于特定的應用。
• 模型hubs和MLOps，管理，存放，優化基礎模型
• 基礎模型，核心模型，在這些核心模型的基礎上生成式AI系統
• 云平臺，提供強大計算機硬件平臺

然而，更深入的觀察揭示了市場機會的一些顯著差異。首先，生成式人工智能系統的基礎比大多數傳統人工智能系統要復雜得多。因此，與交付相關的時間、成本和專業知識給整個價值鏈的新進入者和小公司帶來了巨大的阻力。雖然整個領域都存在價值，但我們的研究表明，在可預見的未來，許多領域將繼續由科技巨頭和現有企業主導。

生成式人工智能應用市場是價值鏈中預計增長最快的部分，并為現有科技公司和新市場進入者提供重要的價值創造機會。使用專門或專有數據來微調應用程序的公司可以比不使用專門或專有數據的公司獲得顯著的競爭優勢。