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長い電話会談の末、マッキンゼー・アンド・カンパニーはついに、2023年第3四半期の人工知能インサイト・レポートのトップ10を発表しました。そのうち生成AIに関するレポートが半分を占めました。
レポート「2023 年の AI の現状: 生成 AI のブレイクアウトの年」では、世界中のさまざまな地域や業界の企業による人工知能の導入と使用が分析されており、人工知能の普及が影響を与えると考えられています。あらゆる階層に多大な影響力を与えます。
次に、この報告書を中国の観点からレビューしていきます
01 世界的な生成型 AI の導入: 大手企業を強力にするもの
まず、生成 AI が公になってから短期間ですが、人々はそれをよく知らないわけではありません。
調査結果によると、回答者の 79% が AIGC にさらされたことがあると回答し、22% が職場で AIGC を頻繁に使用すると回答しました。
企業レベルでも、AIGC は広く使用されており、回答者の 3 分の 1 が、自社ではすでに少なくとも 1 つの機能で AIGC を定期的に使用していると回答しています。自分のビジネスで AI を使用していると答えた回答者のうち、
40% が AIGC の結果として企業が AI への投資を増やすと予想していると回答し、28% が AIGC の使用がすでに取締役会の議題になっていると回答しました。
第二に、高性能 AI 企業は、製品やサービスの開発に人工知能を使用する傾向があります。 コスト削減の手段として AIGC を使用するほとんどの企業とは異なり、業績の高い AI 企業にとっての AIGC の主な目標は、新しいビジネスまたは収益源を創出するであり、新機能に基づいて既存の製品を改善することです。人工知能の価値。
これらの企業の回答者は、自社が直面している最大の課題は、運用中のモデルのパフォーマンスの監視や必要に応じたモデルの再トレーニングなど、モデルとツールに関連する問題であると述べています。対照的に、他のインタビュー対象者はより広範な戦略的問題について言及しました大手 AI 企業と他の企業の違いについて、Shi Dao 氏はかつて記事の中で次のように指摘しました。
大手 AI 企業には、ガバナンス、展開、パートナー、人材、データの可用性という 5 つの側面において一定の共通点があります。 ご興味がございましたら、クリックしてご覧ください。
第三に、人工知能関連の人材に対する需要が変化しました。 過去 1 年間、人工知能を導入する企業が最も多く採用したのは、データ エンジニア、機械学習エンジニア、人工知能データ サイエンティストでした。以前の調査と比較すると、現在採用している AI 関連ソフトウェア エンジニアの割合は大幅に減少しています (最新調査では 28%、前回調査の 39% から減少)。また、AIGCの普及に伴い、企業における迅速なエンジニアリングスキルの需要も高まっています。
シダオ氏は、人工知能の人材プールも国内企業の AI 導入速度に影響を与える可能性があると考えています。マッキンゼーの別のレポートは、中国企業はソフトウェアエンジニアやデータエンジニアなどの技術人材の採用に重点を置いているが、AI翻訳者やデザイナーなどの主要な人材を無視していると指摘した。報告によると、2022年には中国企業の半数近くがソフトウェアエンジニアを雇用する一方、翻訳者を雇用する企業はわずか6％にとどまり、これは主要国の14％に比べてはるかに低い。このデータは注目に値します。第 4 に、レポートは次のように述べています。
AIGC ツールの使用は急速に普及していますが、データは、これらの新しいツールが企業の人工知能の完全導入を推進していることを示していません。 現時点では、人工知能を導入している企業の割合は概ね安定しており、回答者の 55% が自社が人工知能を導入していると回答しています。
しかし、ほとんどの回答者は、AI が適用されているすべてのビジネス機能で AI 関連の収益が増加したと報告しています。 将来に目を向けると、全体的な AI 導入率は約 55% にとどまりますが、3 分の 2 以上の企業が今後 3 年間で AI への投資を増やすと予想しています。
02 中国の生成 AI 産業: まだ初期段階生成 AI は急速な成長期に入りました。現在、中国の市場規模は世界全体の約10分の1だが、2025年までに2,000億元に達し、年平均成長率は60％を超えると予想されている。
今後、投資家の参入が相次ぐことは間違いなく、潜在的な企業や個人ユーザーも生成型AIツールの機能に期待を寄せており、業界の春の到来を感じさせます。
現在の国内のGenAI（生成AI）業界の特徴は何でしょうか？
特殊なハードウェア: インフラストラクチャ リソースが限られているにもかかわらず、ローカリゼーション プロセスは加速し続けています
ハイエンド GPU チップ A100 および H100 を入手できないため、国内の大規模モデルの研究開発機関は計算能力のボトルネックに直面しています。中国の地元チップ研究開発メーカーは科学研究を強化しており、新しく開発されたチップの計算能力は2000TOPSに達する可能性があるが（現在、国内のGPUの計算能力はほとんどが1000TOPS以内）、世界をリードするチップの4000TOPS計算能力との間には依然として一定のギャップがある。 H100チップ。
基本モデル: 業界の大型モデルが国内 GenAI の活路となる可能性があります。
書き直す必要があるのは、一般的な大規模モデルをトレーニングする必要がある一方で、世界中の中国語 Web サイトの数は全体の 1.4% にすぎず、公開されている中国語コーパスの数は、トレーニングは限られており、質にはばらつきがあります。一方で、ユーザーのプライバシー保護のため、国内ユーザーがウェブサイトやモバイルアプリケーション上で生成したデータのほとんどは大規模なモデルのトレーニングに使用できず、モデルのトレーニング効率と精度に悪影響を及ぼしています
したがって、複数の分野やタスクに適した一般的な大規模モデルと比較して、業界大規模モデルは、垂直シナリオに対する開発者の理解と大量の業界データのサポートに大きく依存します。 コンピューティング能力が限られているという状況では、業界の大規模モデルが中国の GenAI メーカーにとって勝ち筋となる可能性が高くなります。
アプリケーション: 中国のスタートアップはまだ初期段階にあり、主に特定の分野に焦点を当てています
GenAI分野の国内スタートアップ企業は、エンジェルラウンドとプレAラウンドの間に集中して高度な資金調達ラウンドを行っており、資金調達額のほとんどは1億元未満であり、発展の初期段階にあり、大きな産業の可能性を秘めています。
海外のGenAI業界では、科学技術イノベーション企業の規模が比較的大きく、ニッチな応用分野でユニークなユニコーン企業が多数誕生しています。その中で、ロンドンに本社を置く世界的な AI 研究会社の評価額は 38 億米ドルです
さらに、 国内の GenAI 垂直アプリケーション分野は主にテキスト、画像、オーディオおよびビデオの生成に焦点を当てていますが、海外市場では GenAI ベースの開発プラットフォーム、データ分析プラットフォーム、コード作成プラットフォームが社外で多数登場しています。 その理由は、海外では初期のプログラミング言語で書かれたシステムが多く、プログラミングの人件費が高い企業が多いため、プログラミング支援ソフトウェアの需要が高いためです。
03 業界は集中しており、ほとんどの企業はまだビジネス モデルを模索中です
中国の GenAI 産業の商業応用には 2 つの大きな特徴があります:
第一に、業界の分布は、主に商業発展が比較的成熟した有利な業界に集中しています。
中国では、GenAI アプリケーションの急速に成長している分野には、電子商取引、メディア、エンターテイメント、ゲーム、特にデジタル バーチャル ヒューマンと電子商取引ビデオ マーケティングが含まれますが、ほとんどの伝統的な産業 (金融、エネルギー、教育など) ）はまだ小規模な試験段階にあります。
GenAI アプリケーションがインターネットの電子商取引プラットフォームで繁栄できる理由は、中国には高品質の電子商取引およびサプライ チェーンのエコシステムと巨大な消費者グループがあり、GenAI アプリケーションの実装の機会を提供しているためです
典型的な業界適用例には、ビデオ業界の生成 AI 3D ショート ビデオ コンテンツ メーカー、電子商取引業界の大手 GenAI ビデオ大型モデル研究開発会社、インターネット プラットフォームでのゲームと AI の研究および応用機関が含まれます。ゲーム業界では待ってください。
上記の企業の中には、生成 AI 3D ショートビデオ コンテンツ メーカーがいくつかあります。テキストに基づいて 3D ビデオ コンテンツを生成し、Douyin、Kuaishou、Bilibili などの短いビデオ プラットフォームを通じて宣伝できます。このようにして、ショートビデオコンテンツ制作者のクリエイティブ効率が大幅に向上しました
GenAI ビデオ大型モデルの研究開発会社は、電子商取引業界に深く関与しており、AI を使用して仮想ヒューマン アンカーを生成し、さまざまな業界やブランドの電子商取引企業に力を与えています。
ゲーム・人工知能研究応用研究所は、人工知能技術を利用してAIコンパニオンロボットやAI競技ロボットを開発し、自然言語処理技術を利用してノンプレイヤーキャラクターにキャラクターを与え、ゲーム内でプレイヤーと対話できるようにしています。対話＃＃＃
第二に、ほとんどの企業は、自社のビジネス モデルを積極的に模索する初期段階にあります。
業界の分布が集中しすぎており、C エンド ユーザーを重視していることが問題です。素晴らしく聞こえますが、実際には直面する必要のある課題がいくつかあります。シダオ氏が論じたように、インターネット時代は大手モデルの時代とは異なります。インターネット時代では「トラフィック」は無料となり、総運用コストが変わらない場合、ユーザーが増えれば増えるほどネットワークの価値は高まります。大規模モデルの時代では、コンピューティング能力にはコストがかかり、ユーザーが追加されるたびにコンピューティング能力を実質額で支払う必要があり、補助金の意味がなくなりました。新規ユーザーが増えれば増えるほど、収益は減少する可能性があります。
したがって、B 側の企業顧客をターゲットにすることは、将来の人工知能企業の方向性をよりよく表す可能性があります。
欧米市場では大規模企業の顧客層が主流です。 SaaS の有料サブスクリプション モデルは基本的に成熟しており、多くの海外 GenAI 企業が成熟した SaaS 市場を利用して、ハイテク、通信、さまざまな伝統産業 (医療、教育など) に GenAI を適用しています。より幅広い用途
国内市場において、GenAI 企業のターゲット顧客層は主に端末です。ユーザー企業はソフトウェアにお金を払う気がないこと、市場をさらに開拓する必要があること、企業はSaaS導入方法に対するデータセキュリティの懸念を抱えていることなどから、GenAIの大規模適用に向けたビジネスモデルはまだ検討の必要がある。
現在、国内市場における主流のビジネスモデルには、クラウドリソース販売、モデルAPIコール、Software-as-a-Service課金、マテリアル課金などが含まれます。
一般に、国内市場のほとんどの GenAI スタートアップは標準化された製品の出力を完了したばかりで、予備的な商業化検討段階に入り始めています。
中国の SaaS 市場が成熟し、企業の支払い意欲が高まるにつれ、国内のテキスト生成および画像生成の新興企業が企業顧客市場に急速に拡大すると予想されます。魂の6つの質問: 人工知能テクノロジーはどのように経済的利益につながりますか? 調査によると、AI の導入によって 10% 以上の収益増加を達成することを計画している中国企業はわずか 9% ですが、主要国の企業の 19% がこの目標を達成すると予想されています。同様に、利益寄与率に関しては、EBITに対するAIの寄与が20％を超えたと回答した中国企業はわずか7％だったのに対し、主要国の企業では14％がこの割合を上回った。 この結果は、中国企業が流動性を早急に改善し、AIテクノロジーの可能性を目に見える経済的利益に変える必要があることを示しています。 前述の AI 翻訳者の不足に加えて、中国企業が AI の導入において先進国に遅れをとっている理由は次のとおりである可能性があります。 したがって、生成型 AI をできるだけ早く導入し、そこから価値をうまく引き出すために、企業はまず 6 つの重要な質問について考える必要があります。
どのビジネス リンクに生成 AI を導入すれば、最高の価値を生み出すことができますか?競争上の優位性を高めるのに役立つ主な使用例は何ですか?
マッキンゼーは、企業は生成人工知能の可能性を最大限に引き出し、この破壊的テクノロジーが生み出す経済的利益をタイムリーに獲得するために必要な能力を迅速に構築できるように、上記の質問に答え、さまざまな課題を克服する必要があると指摘しました。 .
以上がマッキンゼーの人工知能に関する 10 の洞察を最大限に活用するにはどうすればよいでしょうか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
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