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2022年是人工智能(AI)的一个分水岭，ChatGPT， DALL.E和 Lensa等几个面向消费者的应用程序发布了，它们的共同主题是 使用生成式人工智能-这是人工智能领域的一次范式转换。当前 的人工智能使用模式检测或遵循规则来帮助分析数据和做出预 测，而Transformer架构的出现则开启了一个新领域:生成式人 工智能。 生成式人工智能可以通过创建类似于其所训练的数据 的新颖数据来模仿人类的创造过程，将人工智能从“赋能者” 提升为(潜在的)“协作者”。 实际上，Gartner估计，到2025 年，超过10%的数据将是由人工智能生成的，预示着一个新时 代—人类与(WithTM)机器协作的时代—的到来。
虽然目前生成式人工智能主要应用于面向消费者的产品，但它 也有潜力为企业工作流程增加情景感知和类似于人类的决策能 力，并彻底改变我们的商业模式。例如，谷歌的客服中心人工 智能(CCAI)旨在帮助实现采用自然语言进行客户服务交互， 而NVIDIA的BioNeMo则可以加速新药的研发。这些解决方案可 能只是刚刚开始产生影响，我们将看到更多基于生成式人工智 能的解决方案应用到企业中，改变我们的商业模式。
生成式人工智能已经引起了传统风险投资、并购等方面以及新 兴生态系统合作伙伴关系的兴趣。仅在2022年，风险投资公司 就投资了超过20亿美元，而技术领先企业也进行了重大投资， 例如微软对OpenAI的100亿美元投资和谷歌对Anthropic的3亿美 元投资。这显示出生成式人工智能作为一个新兴领域的巨大潜 力。
随着生成式人工智能的不断推广和应用，其产生的深远影响和 潜在价值正在加速推动从实验到消费者领域再很快进入企业领 域的应用。尽管媒体关注的大多数是消费者应用，但这种技术 的应用机会是广泛的，并且已经有一些应用案例。尽管如此， 人们仍然存在疑问，即个人和企业如何利用生成式人工智能来 实现效率提升、产品改进、新体验或业务变革。我们同样只是 刚刚开始探究生成式人工智能如何商业化以及如何建立可持续 的商业模式。
虽然生成式人工智能领域正在快速发展，但它仍然处于萌 芽阶段，存在着许多风险。其中，隐私和安全、偏见管理、 结果的透明性和可追溯性、知识产权以及弱势群体的平等 获取，是我们需要重点关注和解决的问题。因此，参与者 应该综合考虑商业化、监管、伦理、共同创造等多方面的 因素，扩大利益相关者的参与和贡献，而不仅仅是局限于 技术人员和爱好者的范畴。
生成式人工智能可能会创造出一种更为 深刻的人机关系，甚至比云计算、智能 手机和互联网所带来的影响还要大。
分析师估计，到2032年，生成式人工智能市场规模将达到 2,000亿美元，占据人工智能支出总额的约20%，比目前的 5%高出许多。换言之，未来十年市场规模可能每两年就 会翻一番。除了数字之外，我们认为这种技术的经济影响 潜力巨大。为了帮助各位理解其潜在影响，本文是一份兼 具预测性和启发性的文章，旨在为快速变化的市场提供一 份清晰、有条理的参考。我们首先简要阐述了生成式人工 智能的基础概念，接着探讨了企业和消费者的应用场景， 然后转移到市场参与者如何建立可持续商业模式的问题上， 最后对未来进行了展望并提出了一些值得关注的问题。
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