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Nach langen Anrufen veröffentlichte McKinsey & Company endlich den TOP10 2023Q3 Artificial Intelligence Insights Report, von dem Berichte über generative KI die Hälfte ausmachten.
Der Bericht „The state of AI in 2023: Generative AI's breakout year“ analysiert den Einsatz und die Nutzung künstlicher Intelligenz durch Unternehmen in verschiedenen Regionen und Branchen auf der ganzen Welt und geht davon aus, dass der weit verbreitete Einsatz künstlicher Intelligenz erhebliche Auswirkungen auf haben wird alle Lebensbereiche.
Als nächstes werden wir diesen Bericht aus der Perspektive Chinas betrachten
01 Globale generative KI-Einführung: Was führende Unternehmen stark macht
Erstens: Obwohl generative KI erst seit kurzer Zeit bekannt ist, ist sie den Menschen nicht unbekannt.
Den Umfrageergebnissen zufolge gaben 79 % der Befragten an, AIGC ausgesetzt gewesen zu sein, während 22 % angaben, AIGC häufig bei der Arbeit zu verwenden
Auch auf Unternehmensebene ist AIGC weit verbreitet: Ein Drittel der Befragten gab an, dass ihr Unternehmen AIGC bereits regelmäßig in mindestens einer Funktion einsetzt.
Von den Befragten, die angaben, dass ihre Unternehmen KI nutzen,
gaben 40 % an, dass ihre Unternehmen aufgrund des Einsatzes von AIGC voraussichtlich mehr in KI investieren werden, und 28 % gaben an, dass der Einsatz von AIGC bereits auf der Tagesordnung des Vorstands des Unternehmens steht.
Zweitens neigen KI-leistungsstarke Unternehmen eher dazu, künstliche Intelligenz bei der Produkt- und Serviceentwicklung einzusetzen. Im Gegensatz zu den meisten Unternehmen, die AIGC als Mittel zur Kostensenkung nutzen, besteht das Hauptziel von AIGC für leistungsstarke KI-Unternehmen darin, „neue Geschäfts- oder Einnahmequellen zu schaffen“ und den Wert bestehender Produkte auf der Grundlage neuer Funktionen der künstlichen Intelligenz zu steigern.
Befragte dieser Unternehmen gaben an, dass die größten Herausforderungen, mit denen sie konfrontiert sind, Probleme im Zusammenhang mit Modellen und Werkzeugen sind, wie z. B. die Überwachung der Leistung von Modellen während der Produktion und die Umschulung von Modellen bei Bedarf. Im Gegensatz dazu erwähnten andere Befragte einige umfassendere strategische Fragen
Zu den Unterschieden zwischen führenden KI-Unternehmen und anderen Unternehmen wies Shidao einmal in dem Artikel darauf hin:
Führende KI-Unternehmen weisen gewisse Gemeinsamkeiten in fünf Aspekten auf: Governance, Einsatz, Partner, Personal und Datenverfügbarkeit.
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Drittens hat sich die Nachfrage nach Talenten im Bereich der künstlichen Intelligenz verändert.
Im vergangenen Jahr waren die häufigsten Neueinstellungen von Unternehmen, die künstliche Intelligenz einführten, Dateningenieure, Ingenieure für maschinelles Lernen und Datenwissenschaftler für künstliche Intelligenz. Im Vergleich zu früheren Umfragen stellt jetzt ein viel kleinerer Anteil der KI-bezogenen Softwareentwickler ein (28 % in der neuesten Umfrage, gegenüber 39 % in der vorherigen Umfrage). Darüber hinaus steigt mit der weit verbreiteten Anwendung von AIGC auch die Nachfrage nach schnellen Ingenieurkenntnissen bei Unternehmen.
Shidao glaubt, dass der Talentpool für künstliche Intelligenz auch die Geschwindigkeit inländischer Unternehmen beim Einsatz von KI beeinflussen könnte. In einem anderen McKinsey-Bericht wurde darauf hingewiesen, dass chinesische Unternehmen sich auf die Rekrutierung technischer Talente wie Software-Ingenieure und Daten-Ingenieure konzentrieren, wichtige Talente wie KI-Übersetzer und -Designer jedoch ignorieren. Berichten zufolge werden im Jahr 2022 fast die Hälfte der chinesischen Unternehmen Software-Ingenieure beschäftigen, während nur 6 % der Unternehmen Übersetzer einstellen werden, was deutlich weniger ist als die 14 % in führenden Ländern. Diese Daten verdienen Aufmerksamkeit.
Viertens heißt es in dem Bericht:
Obwohl der Einsatz von AIGC-Tools schnell an Popularität gewinnt, zeigen die Daten nicht, dass diese neuen Tools Unternehmen dazu veranlassen, künstliche Intelligenz vollständig einzuführen.
Der Anteil der Unternehmen, die künstliche Intelligenz einsetzen, ist derzeit im Allgemeinen stabil geblieben, wobei 55 % der Befragten angaben, dass ihre Unternehmen künstliche Intelligenz eingeführt haben.
Allerdings berichtete die Mehrheit der Befragten über einen Anstieg der KI-bezogenen Umsätze in allen Geschäftsfunktionen, in denen KI eingesetzt wird.
Mit Blick auf die Zukunft erwarten zwar mehr als zwei Drittel der Befragten, dass ihre Unternehmen in den nächsten drei Jahren mehr in KI investieren werden, auch wenn die Gesamtakzeptanz von KI weiterhin bei etwa 55 % liegt.
02 Chinas generative KI-Industrie: noch in den Kinderschuhen
Generative KI ist in eine Phase schnellen Wachstums eingetreten. Derzeit beträgt die Größe des chinesischen Marktes etwa ein Zehntel des weltweiten Gesamtmarktes und wird bis 2025 voraussichtlich 200 Milliarden Yuan erreichen, mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von mehr als 60 %.
Es besteht kein Zweifel, dass Investoren in Zukunft nach und nach in den Markt einsteigen werden, und potenzielle Unternehmen und einzelne Benutzer haben Erwartungen an die Funktionen generativer KI-Tools. Dies alles zeigt, dass der Frühling der Branche angekommen ist.
Was sind die Merkmale der aktuellen inländischen GenAI-Branche (generative KI)?
Dedizierte Hardware: Trotz begrenzter Infrastrukturressourcen beschleunigt sich der Lokalisierungsprozess weiter
Aufgrund der Unfähigkeit, die High-End-GPU-Chips A100 und H100 zu erhalten, sind inländische Forschungs- und Entwicklungseinrichtungen für große Modelle auf einen Engpass bei der Rechenleistung gestoßen. Obwohl Chinas lokale Chip-F&E-Hersteller die wissenschaftliche Forschung gestärkt haben und die Rechenleistung neu entwickelter Chips 2000 TOPS erreichen kann (derzeit liegt die Rechenleistung inländischer GPUs meist bei 1000 TOPS), besteht immer noch eine gewisse Lücke zwischen der Rechenleistung der international führenden 4000 TOPS H100-Chip.
Grundlegendes Modell: Große Branchenmodelle könnten der Ausweg für inländische GenAI sein.
Der Inhalt, der neu geschrieben werden muss, ist: Einerseits müssen zwar allgemeine große Modelle trainiert werden, die Anzahl der chinesischen Websites auf der Welt macht jedoch nur 1,4 % der Gesamtzahl aus und die Anzahl der verfügbaren öffentlichen chinesischen Korpora Die Ausbildung ist begrenzt und die Qualität ist uneinheitlich. Andererseits können die meisten von inländischen Benutzern auf Websites und mobilen Anwendungen generierten Daten aufgrund des Schutzes der Privatsphäre der Benutzer nicht zum Training großer Modelle verwendet werden, was sich negativ auf die Trainingseffizienz und Genauigkeit des Modells auswirkt
Im Vergleich zu allgemeinen großen Modellen, die für mehrere Bereiche und Aufgaben geeignet sind, verlassen sich große Branchenmodelle daher stärker auf das Verständnis der Entwickler für vertikale Szenarien und die Unterstützung umfangreicher Branchendaten. Angesichts der begrenzten Rechenleistung werden branchenweit große Modelle eher zu einem Erfolgsfaktor für chinesische GenAI-Hersteller.
Anwendung: Chinesische Startups befinden sich noch in einem frühen Stadium und konzentrieren sich hauptsächlich auf bestimmte Bereiche
Inländische Startups im GenAI-Bereich verfügen über fortgeschrittene Finanzierungsrunden, die sich auf Angel-Runden und Pre-A-Runden konzentrieren. Die meisten Finanzierungsbeträge betragen weniger als 100 Millionen Yuan. Sie befinden sich in einem frühen Entwicklungsstadium und verfügen über ein enormes Branchenpotenzial.
In der ausländischen GenAI-Branche ist der Umfang der wissenschaftlichen und technologischen Innovationsunternehmen relativ groß und viele einzigartige Einhornunternehmen sind in Nischenanwendungsfeldern entstanden. Unter ihnen hat ein globales KI-Forschungsunternehmen mit Hauptsitz in London einen Wert von 3,8 Milliarden US-Dollar
Darüber hinaus konzentrieren sich Inländische GenAI-Vertikalanwendungsfelder hauptsächlich auf die Text-, Bild- und Audio- und Videogenerierung. In ausländischen Märkten ist eine große Anzahl von GenAI-basierten Entwicklungsplattformen, Datenanalyseplattformen und Code-Schreibplattformen außerhalb der oben genannten Bereiche erschienen. Der Grund dafür ist, dass ausländische Programme auf frühen Programmen basieren. Es gibt viele Systeme, die in dieser Sprache geschrieben sind, und viele Unternehmen sind mit hohen Arbeitskosten für die Programmierung konfrontiert, sodass eine hohe Nachfrage nach Software zur Programmierunterstützung besteht.
03 Die Branche ist konzentriert und die meisten Unternehmen erforschen immer noch Geschäftsmodelle
Die kommerzielle Anwendung der chinesischen GenAI-Industrie weist zwei Hauptmerkmale auf:
Erstens ist die Branchenverteilung konzentriert und konzentriert sich hauptsächlich auf vorteilhafte Branchen mit relativ ausgereifter kommerzieller Entwicklung.
In China gehören zu den am schnellsten wachsenden Bereichen von GenAI-Anwendungen E-Commerce, Medien, Unterhaltung und Spiele, insbesondere digitale virtuelle Realität und E-Commerce-Videomarketing, während dies in den meisten traditionellen Branchen (wie Finanzen, Energie, Bildung usw.) der Fall ist noch kleine Pilotphase.
Der Grund, warum GenAI-Anwendungen auf Internet-E-Commerce-Plattformen florieren können, liegt darin, dass China über ein hochwertiges E-Commerce- und Lieferketten-Ökosystem sowie eine riesige Verbrauchergruppe verfügt, die Möglichkeiten für die Implementierung von GenAI-Anwendungen bietet
Zu den typischen Branchenanwendungsfällen gehören: ein Hersteller generativer KI-3D-Kurzvideoinhalte in der Videobranche, ein führendes GenAI-Video-Großmodell-Forschungs- und Entwicklungsunternehmen in der E-Commerce-Branche, eine Spiel- und KI-Forschungs- und Anwendungsinstitution unter einer Internetplattform im Spiel Industrie usw.
Unter den oben genannten Unternehmen gibt es einige Hersteller von generativen KI-3D-Kurzvideoinhalten. Sie können 3D-Videoinhalte basierend auf Text generieren und diese über Kurzvideoplattformen wie Douyin, Kuaishou und Bilibili bewerben. Auf diese Weise wurde die kreative Effizienz der Produzenten von Kurzvideoinhalten erheblich verbessert
GenAI-Video-Forschungs- und Entwicklungsunternehmen ist stark in der E-Commerce-Branche tätig und nutzt KI, um virtuelle menschliche Anker zu generieren, um E-Commerce-Unternehmen in verschiedenen Branchen und Marken zu stärken.
Das Game and Artificial Intelligence Research and Application Institute hat die Technologie der künstlichen Intelligenz genutzt, um KI-Begleit- und KI-Wettbewerbsroboter zu entwickeln, und nutzte Technologie zur Verarbeitung natürlicher Sprache, um Nicht-Spieler-Charakteren Charaktere zu geben, die es ihnen ermöglichen, interaktive Gespräche mit den Spielern im Spiel zu führen
Zweitens befinden sich die meisten Unternehmen in einem frühen Stadium der aktiven Erforschung eigener Geschäftsmodelle.
Die Branchenverteilung ist zu konzentriert und eher auf C-End-Benutzer ausgerichtet. Dies ist ein Problem. Es klingt großartig, aber es gibt tatsächlich einige Herausforderungen, denen man sich stellen muss
Wie Shidao bereits erwähnte: Das Zeitalter des Internets unterscheidet sich von der Ära der großen Models. Im Zeitalter des Internets ist der „Verkehr“ kostenlos. Wenn die Gesamtbetriebskosten unverändert bleiben, ist der Wert des Netzwerks umso höher, je mehr Benutzer es gibt. Im Zeitalter großer Modelle ist die Rechenleistung mit Kosten verbunden. Jedes Mal, wenn ein zusätzlicher Benutzer hinzukommt, muss die Rechenleistung real bezahlt werden, was Subventionen bedeutungslos macht. Je mehr neue Benutzer Sie haben, desto weniger Geld können Sie verdienen.
Daher kann die gezielte Ausrichtung auf B-Side-Unternehmenskunden die Richtung künftiger Unternehmen im Bereich der künstlichen Intelligenz besser widerspiegeln.
Auf den europäischen und amerikanischen Märkten sind Großunternehmenskundengruppen der Mainstream. Das kostenpflichtige SaaS-Abonnementmodell ist im Wesentlichen ausgereift. Eine Reihe ausländischer GenAI-Unternehmen haben den ausgereiften SaaS-Markt genutzt, um GenAI in der Hightech-, Kommunikations- und verschiedenen traditionellen Branchen (wie medizinische Versorgung, Bildung usw.) einzusetzen breiteres Anwendungsspektrum
Auf dem heimischen Markt sind die meisten Zielkunden von GenAI Terminals. Benutzerunternehmen sind nicht bereit, für Software zu zahlen, der Markt muss weiter bearbeitet werden und Unternehmen haben Bedenken hinsichtlich der Datensicherheit hinsichtlich SaaS-Bereitstellungsmethoden. Das Geschäftsmodell für die groß angelegte Anwendung von GenAI muss noch untersucht werden.
Zu den gängigen Geschäftsmodellen auf dem heimischen Markt gehören derzeit Cloud-Ressourcenverkäufe, Modell-API-Aufrufe, Software-as-a-Service-Verrechnung, Materialverrechnung usw.
Im Allgemeinen haben die meisten GenAI-Startups auf dem heimischen Markt gerade die Produktion standardisierter Produkte abgeschlossen und begonnen, in die vorläufige Phase der Kommerzialisierungsexploration einzutreten. Da Chinas SaaS-Markt reifer wird und die Zahlungsbereitschaft der Unternehmen steigt, wird erwartet, dass inländische Start-ups für die Text- und Bildgenerierung schnell in den Unternehmenskundenmarkt expandieren.
Sechs Seelenfragen: Wie führt die Technologie der künstlichen Intelligenz zu wirtschaftlichen Vorteilen?
Untersuchungen zeigen, dass nur 9 % der chinesischen Unternehmen planen, durch den Einsatz von KI ein Umsatzwachstum von mehr als 10 % zu erzielen, während 19 % der Unternehmen in führenden Ländern dieses Ziel voraussichtlich erreichen werden. Auch in Bezug auf die Gewinnbeitragsquote gaben nur 7 % der chinesischen Unternehmen an, dass der Beitrag von KI zum EBIT 20 % übersteigt, während 14 % der Unternehmen in führenden Ländern dieses Verhältnis übertrafen.
Die Ergebnisse zeigen, dass chinesische Unternehmen dringend ihre Liquidität verbessern und das Potenzial der KI-Technologie in greifbare wirtschaftliche Vorteile umwandeln müssen.
Neben der oben erwähnten unzureichenden Reserve an KI-Übersetzern können auch folgende Gründe dafür verantwortlich sein, dass chinesische Unternehmen beim Einsatz von KI hinter den führenden Ländern zurückbleiben:
- Die allgemeine KI-Strategie ist schlecht: Von den befragten chinesischen Unternehmen verfügen weniger als 30 % über KI-Strategien, die mit der Gesamtstrategie des Unternehmens übereinstimmen, von den befragten Führungskräften erkennen nur 25 % die KI-Strategie vollständig an;
- Nicht auf interne Schulungen achten: Nur etwa 30 % der chinesischen Unternehmen verlassen sich auf interne Schulungen, um KI-Talente zu fördern, was deutlich unter dem weltweiten Durchschnitt von 45 % liegt.
Um generative KI so schnell wie möglich einzusetzen und erfolgreich Nutzen daraus zu ziehen, müssen Unternehmen zunächst über sechs Schlüsselfragen nachdenken:
- In welchen Geschäftsbeziehungen kann generative KI eingesetzt werden, um den höchsten Wert zu schaffen? Was sind die wichtigsten Anwendungsfälle, die Ihnen helfen können, Ihren Wettbewerbsvorteil zu steigern?
- Was sind Ihre wichtigsten Datenbestände, die von KI erlernt werden können?
- Was ist Ihr technisches Betriebsmodell?
- Verfügen Sie über das KI-Talent, das Sie benötigen, um eine nahtlose Integration von Geschäft und Technologie zu erreichen und das Potenzial der KI in Mehrwert umzuwandeln?
- Haben Sie ein Risikoprotokoll entwickelt, um Modellrisiken in der generativen KI zu mindern (z. B. den Umgang mit Modell-„Halluzinationen“)?
- Wie wollen Sie das Änderungsmanagement vorantreiben, um generative KI zu fördern und Geschäftsziele zu erreichen?
McKinsey wies darauf hin, dass Unternehmen die oben genannten Fragen beantworten und verschiedene Herausforderungen bewältigen müssen, damit sie schnell die erforderlichen Fähigkeiten aufbauen, das Potenzial generativer künstlicher Intelligenz voll ausschöpfen und rechtzeitig die wirtschaftlichen Vorteile nutzen können, die diese disruptive Technologie mit sich bringen kann
Obwohl es derzeit in vielen Bereichen wie der Entwicklung großer Modelle, dem Anwendungslayout, den Geschäftsmodellen usw. große Unterschiede zwischen inländischen und ausländischen Märkten gibt, können wir sehen, dass Chinas GenAI-Industrie ständig zum internationalen Spitzenniveau aufschließt, und das ist auch der Fall Es wird erwartet, dass Chinas GenAI-bezogene Technologien und Anwendungen in Zukunft wachsen werden. Es wird schrittweise ausgereift und ein für die eigene Entwicklung geeignetes Geschäftsmodell weiter erforscht.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann man die 10 Erkenntnisse von McKinsey zur künstlichen Intelligenz voll ausnutzen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
