生成式 AI 领域趋势洞察：
企业构建和采购生成式 AI 的方式正在发生重大转变，具体表现在：
* 专注于可信度和安全性：75% 的企业将信任和安全性视为关键因素。
* 优先考虑可扩展性和灵活性：65% 的企业寻求具有高可扩展性和灵活性的解决方案。
* 投资于自动化和效率：50% 的企业利用生成式 AI 来提高自动化和效率。
* 拥抱定制化和个性化：45% 的企业采用生成式 AI 提供定制化体验。
* 探索新用例和创新：40% 的企业探索生成式 AI 在新领域的应用，推动创新。
2023年，生成式AI (Generative AI) 风靡消费市场，消费者支出迅速突破十亿美元大关，创下了记录速度。我们预计，到了2024年，企业市场的收入机会将是消费者市场的数倍。去年，消费者们沉浸在与AI伴侣聊天或用 Diffusion 模型创作图片和视频的乐趣中，而大多数企业对生成式AI的运用似乎还停留在少数显而易见的应用场景，并把包装过的“套壳GPT（GPT-wrapper）”产品作为新的 SKUs 推出。
一些怀疑论者开始质疑生成式AI是否真的能在企业级别上扩展。我们难道就困在那三个应用场景里吗？这些初创企业真的能盈利吗？这一切只是炒作吗？过去几个月，我们与数十位《财富》世界500强和顶尖企业领袖进行了对话，并对另外70多位进行了调研，目的是了解他们如何利用、购买以及为生成式AI进行预算规划。让我们震惊的是，这些领袖在过去六个月对生成式AI的资源配置和态度改变之大。
尽管他们在部署生成式AI时仍有一些保留，但几乎将其预算增加了两倍，扩大了在小型开源模型上部署的应用场景，并将更多工作负载从初步实验阶段转移到了生产环境中。对于创业者而言，这是一个巨大的机遇。
我们认为，那些能够做到
1) 针对企业AI中心战略计划构建产品同时预见到它们的潜在痛点，
2) 从服务为主转变为构建可扩展产品的AI初创企业将抓住这波新的投资浪潮，并获得重要的市场份额。
和过去一样，构建和销售企业级产品要求深入理解客户的预算、关注点和规划路径。为了帮助创业者深刻理解企业领导者在部署生成式AI时的决策过程，以及为AI高管提供一个了解其他领导者如何应对共同挑战的视角，总结了最近与这些领导者交流中的16个关键思考点，这些思考点围绕资源配置、模型选择以及应用场景展开。
资源配置：预算正大幅增加，并将持续下去
1、生成式AI的预算正在飙升
2023年，企业在生成式AI基础模型API、自我托管和模型微调方面的平均支出飙升至700万美元。令人鼓舞的是，近乎所有受访企业都在初步实验中看到了希望，并计划在2024年将支出增加2-5倍，推动生产性工作负载部署。LLM领域尤为受关注，支出可观。
2、领导们开始把AI投资重新分配到常规软件预算中
去年，企业在生成式AI上的支出主要来自“创新”预算和其他一般为一次性的资金池。然而，在2024年，许多领导者开始将这些资金重新分配到更为长期的软件预算项目
