【原】拆解AI原生应用生态：三类角色与三大制约

2024年，是业内公认的大模型应用元年，围绕AI原生应用的生态构建，也自然成为产业各方关注的焦点。

大模型应用火热的另一面，是与行业现实需求不匹配的尴尬。诸如对高性能计算资源的高需求、模型部署及优化的复杂度升高、数据管理的严谨要求提升、安全保障措施等。

AI原生应用的繁荣有赖于产业生态系统，AI原生应用生态决定大模型落地应用能力上限。

行业初步达成共识，从单一的AI原生应用转向建设全面的AI原生应用生态体系，核心在于搭建统一的技术标准、共享的数据资源、开放的合作平台和协同创新机制，把散落的AI技术和应用场景有机结合，形成打通基础硬件设施、中间层模型开发与优化、顶层多样化应用服务，乃至跨行业跨领域的完整生态系统。

海外和国内的AI原生应用生态也不尽相同，IDC认为，国外通过技术驱动和开源开放，展示了深厚的AI技术积淀；中国以行业需求为导向，注重商业化发展。简而言之，海外市场有先发优势，产业分工明显，生态格局较为繁荣，而国内市场则更注重垂直应用生态。

近日，IDC发布了《2024AI原生应用生态白皮书》，对AI原生应用生态的发展做了具体剖析。

“应用为王”

尽管模型的持续开发和优化不可或缺，但在资源有限的大环境中，深耕基础大模型的研究并非大部分企业的首要选择，如何站在巨人的肩膀上，进一步挖掘生成式AI的应用价值，重构产品思维，提升运营效率与市场竞争力，才是企业弯道超车的机会。

IDC数据显示，预计到2027年，全球对生成式AI的投资总额将大幅跃升至1454亿美元。中国对该领域的投资额将激增至129亿美元，2023-2027年期间年复合增长率高达55.1%，其中，生成式AI软件市场同期年复合增长率将高达58.2%

从数量方面来看，IDC预计，到2024年，全球将诞生超过5亿个新应用，这一数字几乎等同于过去40年累积的应用总数。AI应用将为企业带来深远影响，其本身也具有巨大的市场潜力。

一言以蔽之——大模型落地，应用为王。

IDC认为，纵观企业级和消费级市场，生成式AI对于应用的影响主要包含三种情况：AI原生应用的创造、传统应用的AI重塑以及AI暂未触及的领域。

在ToB（企业级）领域，生成式AI的核心影响力主要体现在对于传统流程和应用的智能化重塑上。以金融服务业为例，该技术能够嵌入至风险评估、智能投顾服务、客户关系管理等多个层面，通过运用深度学习算法与大数据解析方法，金融机构能够迅捷识别潜在风险。

在ToC（消费级）领域，生成式AI催生出大量具有创造力和创新性的AI原生应用。例如智能音箱和聊天机器人等产品、自动驾驶技术和智慧交通等解决方案。

AI原生应用生态三类角色

IDC认为，AI原生应用生态是以AI大模型为基石，AI原生应用作为实施手段，连接合作伙伴、创新服务方式，从而实现商业价值。

AI大模型提供强大的自然语言理解、语音识别、图片识别以及生成能力，为各种应用场景提供支持。AI原生应用则利用模型能力，创造出独立应用软件或嵌入到其他系统中的功能模块，满足用户多样化需求。

AI原生应用生态成员的角色可分为三类：生态构建者、生态关键共创者和行业企业。

生态构建者通常为大型科技企业和科研机构。通过提供先进的技术支持与服务，构筑并维护底层基础设施。

生态关键共创者包括SaaS服务商、ISV和渠道服务商等多元角色。它们与生态构建者和其他共创者紧密协作，共同研发及推广多样化的生成式AI产品，满足不同行业企业的个性化需求，并将AI技术切实融入到各个业务场景中，以提升生产效率、优化用户体验，实现商业价值的最大化。

行业企业是最终用户，通过与生态构建者和共创者共同协作，将生成式AI技术融入业务流程，提升生产效率，改善用户体验，实现商业价值。

生态，决定大模型落地应用能力上限

AI原生应用这列火车要想跑得快，不能全靠大模型厂家的“车头”带，构建一个正向反馈的良性生态至关重要。

目前AI原生应用生态的难点集中在算力、成本、数据等方面，以底层算力为例，计算能力的瓶颈显著阻碍了AI技术的快速迭代和广泛应用。

随着数据规模和模型复杂度的增长，现有的计算资源难以满足需求，尤其是在处理大规模数据集和复杂的深度学习模型时，算力不足的问题尤为突出。此外，能效比也是亟待解决的关键问题，高算力需求往往伴随着巨大的能源消耗，导致成本增加并可能对环境造成压力。分布式计算和边缘计算场景下的延迟、稳定性问题则影响了AI应用的实时响应。

再如中层模型投入方面，传统的模型训练过程耗时耗力，效率低下且成本高昂。日益复杂的AI模型结构加大了对高质量数据和强大计算资源的需求，数据量激增则会导致模型训练时间成本增加。

同时，模型泛化能力是决定其在实际应用场景中表现优劣的关键因素，而当前许多模型在面对新场景时普遍表现出适应性不足，需要进行微调和优化工作以提升泛化性能。

数据量和质量问题也是构成AI应用发展的重大障碍。非结构化、标注不准确或包含噪声的数据严重影响模型训练效果及最终应用性能。与此同时，数据标注的成本不容忽视，特别是在监督学习中，数据标注是一项必不可少却极其耗费人力和时间的任务。此外，在获取合适的数据集并实现有效共享方面，也面临着诸多困难。

国际和国内在生态实践层面也有显著不同：

在国外，科技企业扮演探路者角色，聚焦于AI底层技术的研发与革新，强调技术驱动与开放式合作；技术方面，多模态数据处理与模型算法优化取得进展，同时，开源模式成为主流；商业模式上，发挥企业级公有云AI解决方案；订阅机制和海外AI原生应用商店也日趋成熟，推动着AI应用的更新与落地。

在国内，企业更多以市场需求为导向，重视AI技术与场景的结合；技术方面，围绕行业需求升级算法，自主创新能力差；商业模式上，针对特定行业场景和个性化需求，量身定制AI解决方案。另外，MaaS成为大模型商业化主流途径，同时，AI原生应用商店也在积极建设。

AI原生应用生态的演进

随着AI技术的飞速发展和应用的不断深入，AI原生应用生态也在动态变化之中。

首先是大模型参数红利逐渐减退，未来资源精炼与应用革新将同步推进。在当前算力承压加剧的大背景下，底层技术研发所需的高昂成本与潜在风险逐步暴露，大部分企业选择聚焦于应用层面的创新和开发，通过借助行业巨头搭建的技术平台，达到资源配置的最大化与业务效益的最优化，这将会成为企业内部资源深度优化利用和对外部AI技术应用场景精细化挖掘的双重实践。

值得注意的是，随着AI技术日渐成熟，大模型参数规模和单纯算力提升所带来的红利已呈现下降趋势，小模型、场景模型以及AI原生应用市场呈现出强劲势头。因此，中小企业应当紧跟这一市场趋势，精准切入垂直行业细分市场，深刻洞悉用户深层次需求，积累场景数据，打造更具针对性和贴合实际需求的AI应用产品，在日益壮大的AI原生应用市场中赢得竞争优势和发展机遇。

其次，生态需适应多样化市场需求。完善的AI原生应用生态需灵活适应不同层次、不同领域的多样化需求，才能同时为企业级（ToB）或消费级（ToC）市场带来发展空间和机会。

中小企业应当依据自身特色和优势，选择适宜的细分市场深耕细作，同时要意识到市场细分化过程中从通用向行业专业化转型的趋势。为了充分满足各类用户需求，整个生态系统需要不断升级服务内容和专业能力，确保生态体系的精细化和高效性。

最后，企业聚焦产业落地实效。随着AI技术日益实用化和场景多元性的增强，企业愈发重视技术在实际产业中的落地应用。这意味着，除了掌握先进的技术外，还需要深刻理解行业特性、熟练运用场景数据以及积累丰富的行业知识库。

这些要素将成为企业在AI领域赢得竞争优势的关键所在。因此，在AI原生应用生态中，中小企业不仅要关注技术创新和应用推广，更要注重与产业界的深度融合与协同合作，最大化产业价值。