2023年的科技产业喧嚣且骚动，AIGC蔓延到一切领域，产业各方仿佛要拿出所有的精力和资源，生怕错过这一班通向未来的快车。如果未来一定会发生，那就先进入那个未来，当产业大部分人都抱着这样的心态，AIGC就卷向了应用层。
1月3日，钉钉联合国际知名咨询机构 IDC 发布首份《2024AIGC应用层十大趋势白皮书》（下称《白皮书》），根据《白皮书》，2024 年 AIGC 应用的十大趋势关键词涵盖应用层创新、AI Agent、专属模型、超级入口、多模态、AI 原生应用、AI 工具化、AI 普惠化。
《白皮书》提到，在 2023 年一年之内，AIGC 经历了三波浪潮。第一波是以 GPT 为代表的大模型的出现，第二波是应用层的快速创新，如微软 Copilot、钉钉 AI 魔法棒，使智能化从 Chat 向 Work 转化，第三波则是深度业务场景的应用，打通业务数字化全流程，服务实体经济。
钛媒体也观察到，年初的“百模大战”只是一时热闹，大部分基础大模型推出之后即面临淘汰，目前百模大战基本已经宣告结束，而应用层创新目前处于衔接段，开发者们既想要做第一个吃螃蟹的人，又担心努力错方向，导致全盘皆输。
白皮书中写道，在应用方面，大模型可以为人类提供更加精准和高效的服务。在商业化方面，大模型将会带来软件入口级的颠覆，并显著促进上层生态的发展。
IDC 认为，大模型作为政府和企业推进人工智能产业发展的重要抓手，已经具备较高的识别准确率和较强的场景迁移性，未来将会进入大模型应用跑马圈地的阶段。大模型将带动新的产业和服务应用范式，在类 ChatGPT 等应用的推动下，基于上层应用开发和 SaaS 服务的商业模式将会逐渐明晰，迎来人工智能的新业态。
钉钉这类平台型应用加生态，成为大模型产业居中而立的一个桥梁。
大部分开发者和企业并不需要从头做大模型到应用的系统级创新，如同互联网时代没人从编程框架开始写起，编程框架实现了某应用领域通用完备功能的底层服务，让开发者可以在一个通用功能已经实现的基础上开始具体的系统开发。
某种程度上，钉钉在大模型时代扮演的也是类似的角色。钉钉总裁叶军近日对钛媒体App 表示，“我们一开始看的比较清楚，大模型钉钉也没搞，卡也没囤，回归到根本是让大模型产生价值。”
钉钉早在2023年4月份就宣布接入通义大模型，并发布了一条“斜杠”（钉钉魔法棒），现场演示了聊天、文档、音视频会议等4大高频场景中的智能化应用。随后钉钉各产品线的众多场景在短时间内完成了智能化再造。
8 月份，钉钉又宣布将智能化底座（AI PaaS）开放给生态伙伴和客户，并推出基于AI PaaS长出来的创新产品——数字员工，以及多款智能化场景方案和智能化行业方案。
11 月，在完成超过50万家企业内测后，钉钉正式推出智能化办公方案「AI 魔法棒」，钉钉上17 条产品线已完成智能化再造。
“2024年不是大模型唱主角，但大模型会持续进步。它进步带来的冲击力没有像去年那么大，明年更多会在产品，就是C端AI原生产品以及B端AI产品，会成为主角。”叶军表示。
他进一步阐释道，今年下半年开始AI Agent在很多业务场景会得到有效的落地，也许落地最快是AI Agent，同时他也剧透表示，这也是钉钉在1月9日的钉钉7.5版本发布会主打内容。
“我们会帮业界再往前探索一步，主动往前走一步就是助理AI Agent形态，让大家看到钉钉是AI Agent使用平台和创作平台。”叶军说。
AI Agent通常被视为一种融合感知、分析、决策和执行能力的智能体，它可以具备相当显著的主动性， 成为人类的理想智能助手。例如，AI Agent可以根据个人在线互动和参与事务处置时的信息，了解和记忆个体的兴趣、偏好、日常习惯，识别个体的意图，主动提出建议，并协调多个应用程序去完成任务。在满足企业智能化需求的过程中，AI Agent作为一种理想的产品化落地形态，正在承接日益复杂的提质增效需求，并强化内外部协同效能，释放组织核心生产力，对抗组织熵增带来的挑战。
IDC的调研表明：所有企业都认为AI Agent是AIGC发展的确定性方向，同时，50%的企业已经在某项工作中进行了AI Agent的试点，另有34%的企业正在制定AI Agent的应用计划。（100家调研对象：制造、医疗、互联网、金融、零售行业年收入超过5亿的大型企业）
钉钉同样把AI Agent视作未来，并且早有具体的布局。一方面，钉钉没有直接做基础大模型，也没有推出类似协作办公的行业大模型，并不把大模型当做目标，而是让更多的开发者基于钉钉平台简单、高效地开发大模型应用。
另一方面，钉钉对接了海量的企业客户，客户对于大模型应用的需求集中涌现，其中的共性和差异化如何满足，不是一个产品所能解决的问题。钉钉对接了大量的ISV合作伙伴，大部分企业自己去做大模型应用并不划算，在钉钉现成的生态中，ISV可以尽量减少试错成本，同时借助钉钉的智能化底座和超级入口，完成从零到一的产品打磨。
如此，钉钉的产品和动作都匹配其战略，形成一个平台加生态的循环，由钉钉去对接基础大模型，并完成大模型的微调，其他企业和ISV根据自身个性化业务场景，轻量接入钉钉就可以打造大模型应用，更多的用户使用大模型应用，就有更大的用户粘性和数量，钉钉、生态伙伴和用户都各得其所。
中国工程院邬贺铨院士为《白皮书》作序言指出：以 AIGC 为代表的智能经济活动逆势增长，已成为支撑我国经济体系现代化、构筑科技创新和产业升级的新引擎。面对这一技术，既要抓住机遇立即行动，也要为人工智能的长跑做从长布局。AIGC 应用要融入企业运营、紧贴应用场景、致力应用创新，解决应用落地的最后一公里。中国既是一个网络大国，也是一个AI应用大国，以钉钉为代表的国内 AI 应用厂商已经在 AIGC 应用落地方面做出了有益的尝试。
IDC预测，2023 年全球企业将在生成式人工智能（GenAI）解决方案上投资 160 亿美元，到2027 年，GenAI 支出预计将超过 1400 亿美元，年复合增长率超过 70%，这大约是整个人工智能 IT 支出的 3 倍，几乎是同期全球 IT 支出年复合增长率的 13 倍。
附：2024年AIGC应用层十大预测
产业方向
趋势一：应用层创新成为2024 AIGC产业发展的确定方向
围绕AIGC的应用层创新将成就一大批未来创新型企业。大模型所具备的强大通用智能，正在显现巨大的行业变革力，使AIGC在不同的应用领域体现出“力量倍增”效应。AIGC必然会通过应用创新过程融入到企业业务中，并构建出大量的新场景，AIGC也会借助应用价值链的延伸，改变行业运行业态，对商业模式和利益格局产生深远影响。
IDC预测，到2024年，数字经济的发展将在全球范围内孕育出超过5亿个新应用，相当于过去40年间出现的应用数量的总和。AIGC能够为B端企业客户带来直观的降本增效成果，并有望以此为基础获得更多超预期的价值收益。知识管理场景是AIGC现在最受组织青睐的应用场景，在搜索、地图、数字人、智能对话、推荐以及业务流程优化等场景中也表现出巨大的潜力。
IDC预测，到 2025 年，35% 的企业将掌握使用GenAI来开发数字产品和服务的方法，从而实现比竞争对手高出一倍的收入增长。
趋势二：大模型从“赶时髦”到“真有用”，成为提效手段
AIGC正在工具化，掌握优秀工具的员工将事半功倍。IDC的调研显示，企业当前最希望通过AIGC来实现的商业利益包括：改善客户体验/服务、提高开发人员生产力、实现差异化竞争优势以及创新商业模式等。IDC预测，到 2026 年，GenAI 将承担 42% 的传统营销琐事，如搜索引擎优化、内容和网站优化、客户数据分析与细分、潜在客户评分和超个性化。
想要达成行业AI应用的准确性、安全性目标，一方面要确保基础大模型的成熟稳定，另一方面也可以通过PaaS层对大模型的应用过程进行约束与管控。
例如，钉钉推出了面向生态伙伴和企业的智能化底座AI PaaS，下接大模型能力，上接千行百业的用户真实需求，将智能化的门槛进一步降低，让大模型的能力进入工作场景，并稳定输出。基于AI PaaS，企业可以快速、低门槛地搭建起专属的智能化应用。
趋势三：专属、自建模型将在中大型企业涌现
对于大模型的要求不仅仅是实现“通识”，更需要其成为特定领域的“最强大脑”。因此，企业客户会产生越来越多的专属、自建模型需求，特别是一些中大型企业，通过对大模型的领域化适配，有望获得更加理想的综合收益。
IDC的调研显示：目前有60%的企业使用大模型的公开版本，但这一比例在两年后会迅速降至17%，更多企业会将AI应用建立在私有、专属模型基础上；同时，高达88%的企业选择通过内部团队开发相关应用。由此可见，行业专属大模型已经成为企业未来的热点目标，企业也要持续建设自己的人才队伍，修炼AIGC应用的“内功”。
趋势四：多模态大模型塑造“多边形战士”应用
多模态大模型与语言大模型、视觉大模型均为当前大模型训练和开发的重要方向。从 GPT-4V 的“惊艳亮相”，到AI视频生成工具 Pika 1.0 的“火爆出圈”，再到谷歌 Gemini 的“全面领先”，多模态 AI 都是其中的关键词。多模态大模型更有利于提升智能化应用中的信息丰富度，其学习能力更强，分析和处理问题的视角更加全面。
在一些典型AI应用中，多模态大模型显现出极强的可交互性，可帮助开发者与最终用户精准理解输入信息的上下文关联和隐含信息。在行业实践中，多模态大模型能通过对多维度信息的强力感知，持续强化推理能力，拓展服务边界，提升应用场景中的全面性和可靠性。
应用形态
趋势五： AI Agent是大模型落地业务场景的主流形式
AI Agent能够帮助未来企业构建以“人机协同”为核心的智能化运营新常态。越来越多的业务活动都将被委托给AI，而人类则只需要聚焦于企业愿景、战略和关键路径的决策上。人与大量AI实体之间的协同工作模式，将颠覆当前企业的运行基础，让企业运营成效获得成倍提升。
AI Agent可以根据用户以往的工作过程信息，分析用户偏好，模仿用户风格，不断贴近用户的工作习惯。实现邮件和文本自动撰写、智能搜索和信息收集、应用搭建、生活助理和娱乐等。
在以AI Agent为代表的AIGC应用加持下，越来越多的创新将会源自于超级个体和小型组织。在一些领域里，一个人加上足够的AI工具，就可以成为一家专业的公司。人与AI将产生高效的分工与协作，AI汇集和处理海量需求信息，人只需要在一些关键的节点做出决策和处置动作，即可完成企业价值创造的全过程。
趋势六：AIGC加速超级入口的形成
AIGC将给应用软件的形态和业态带来颠覆性变化。基于自然语言的极简交互将替代很多传统的图形界面交互，形成LUI+GUI的混合形态。同时，“no app”的理念也将重塑下一代应用，通过对话即可直接调取、使用各种工具，让更多的非软件专业人员也能获取到强大的系统服务。由此，超级入口将成为新一代应用软件的典型前端形态。
AIGC带来的应用形态变革，也有利于激发当前的软件产业活力，促进软件生态繁荣，推动应用与垂类业务实现更深的融合。IDC的调研显示：绝大多数软件企业都认可，超级入口将成为未来的主流应用形态。
新一代应用将会被对话式交互模式（LUI）重新塑造。所有的SaaS公司都将全面拥抱AI，软件公司最终会变成智能系统运行商，软件操作方式被大幅简化，应用之间的集成度更高，多应用之间也更加融合。
例如，在AIGC的加持下，钉钉有望成为智能时代的超级APP。通过钉钉“/”（AI魔法棒）可以调用多项AI能力，用户在很多情况下都不必再打开各种SaaS和APP。以此为基础，过去广泛存在的SaaS、软件系统和各种AI创新应用，未来都将会以碎片化、插件化的方式，成为被集成的角色之一，并以LUI的形式被唤起。新一轮的AIGC之争，也将会是一场流量入口之争。
趋势七：业务流程迈向“无感智能”
AI与业务的融合进程在未来几年将达到前所未有的高度。AIGC给业务流程带来的智能革新，一方面打开了新的需求空间，产生了规模化的流程重组效应；另一方面，也可能让传统行业多年来一成不变的业务规则转变为持续迭代的态势。原子化的AI能力将以细粒度的方式作用到业务流程的诸多环节中，以“无感智能”的形态，成为企业运营过程中必不可少的组成部分。IDC调研结果显示：AI与应用逐步分散且深入地融合，体现在企业运营与业务流程的各个方面。
IDC预测，到2028年，由于效率提升，中国的开发人员投入到创新工作的时间将大幅提升，由原来仅占开发时间的20%提高到50%。
市场影响
趋势八：应用从云原生走向AI原生
应用迁移上云和基于云原生的重构，是过去一段时期内数字化的主流实践。如今，大模型和AIGC驱动正在重新定义基础设施，AI原生设计思想也正在渗入各行业的应用开发过程中，形成软件开发新范式。IDC的调研表明：企业认为AI原生将带来一系列变革，包括技术栈的变化、工具链的变化、基础设施的变化、开发流程的变化、安全策略的变化、设计理念的变化以及组织层面的变化等。在迈向AI原生的过程中，企业应积极做好准备。
应用“+AI”向“AI+”转变，AI定义场景成为新范式。AI将取代云计算成为企业未来应用创新的新动力，AI应用也将推动企业形成更坚实的新型基础设施。大模型能力首先会以一种普适化的服务形式开放给广泛的业务环节，成为业务系统升级改造的热点。但随着AI向行业纵深的不断挺进，AI应用不应仅被视为模型能力的搬运工。企业一方面希望大模型能突破更多的深层需求，由行业用户带着痛点寻求AI+解决方案；另一方面，也希望AI能力贯穿全局，即从方案设计初始就开始思考AI的体系化融入。
传统的AI算法常常以一种特定组件或服务的形式附加在应用系统的集成架构中，“+AI”的模式使AI能力聚焦于一些关键环节，提升局部的效率和体验。而大模型带来了新的应用开发范式，“AI+”意味着所有的应用都将以AI能力为核心驱动力，由AI定义场景，使AI实践贯穿于业务应用的全生命周期中。IDC预测，到 2025 年，70% 的企业将与云供应商就 GenAI 平台、开发人员工具和基础设施建立战略联系。
从某种意义上说，“+AI”是一种技术路线的进步，而“AI+”则意味着整体发展思想的转变。未来的企业生产场景都将生长在AI能力基础上，进而将使企业的产品设计、运营流程、组织形式和业务模式围绕AI进行重构。企业和开发者还可以在AI原子能力的基础上实现自定义模型，此举更有利于开发出创新的AI应用。
趋势九：AIGC逐步普惠化
AIGC技术能帮助应用开发者持续积累优势资源，推动创新型企业实现AIGC的商业变现。商业模式的创新也将给AIGC应用带来快速推广的契机，巨大的商业前景和快速迭代的技术能不断摊薄AIGC的边际成本，形成良性市场竞争格局，最终使广大的中小企业和普通民众受益。
AIGC的收费模式仅仅是AIGC货币化趋势的初始体现。随着AIGC向各行各业的渗透，更多的企业希望从AIGC所创造的潜在增量收益中进行利益分成。因此，在巨大的潜在商业前景下，AIGC将驱动全社会产生新商业模式的涌现。IDC预测，到 2024 年，33% 的 G2000 企业将利用创新商业模式，使 GenAI 的货币化潜力翻番。
AIGC首先有助于传统商业环节的延伸和衍生，这主要关系到端到端AI能力框架下的产品开发和运营等环节，例如：
- 基础算力平台运营：围绕智能算力平台的售卖、租赁等运营活动会迅速成为热点。以企业自建、共建、联合运营、智能产业创新发展等为目标，将诞生一系列新的商业模式。政府、资本方、产业链生态企业等将共同促成算力商业化投资热点。
- 行业定制化API服务：一批行业生态企业将以AIGC为基础，构建面向行业生产、运营、市场营销等领域的深度定制化服务。行业定制化API有望成为面向企业提供智能服务的主流模式。
- 行业AI工具平台：行业AI工具平台更多面向企业用户在智能化升级过程中的自主开发、测试和交付过程，这也是AI产业不断拓展过程中必不可少的关键能力环节；由此，将催生一批小而美的专业化厂商。
- 定制化应用开发：AIGC还将持续推动MaaS领衔的商业化新趋势，在金融、零售、教育、养老、互动娱乐等行业实现应用场景的快速定制化开发与迭代。
从未来的发展趋势看，全栈式 AI PaaS、 SaaS化服务会进一步成为主流，AI产业链将持续发展成熟，包括数据采集、数据标注、定制化模型开发、场景共创等在内的AI产业链将产生很多新的岗位需求。IDC预测，到2026年，2/3云应用将使用AI，致使高达八成的企业难以找到熟练的AI专业人员。与之相匹配的，掌握AI技能的人才未来将更有竞争力。围绕大模型的应用也将推出包括付费会员、交易佣金等在内的新的消费形态，促进数字经济产业的加速繁荣。
趋势十：智能涌现是把双刃剑，需要与之匹配的安全措施
AIGC作为一种新兴的技术，仍带有较强的双面性，其在推动AI新浪潮发展的同时，也存在许多可预料和不可预料的风险，诸如隐私保护、结果失控、数据泄露等，都是当前企业决策者最为担忧的问题。各参与方有必要采取有效的措施来确保AI应用的安全和可靠性，保证其更安全地服务于人类。
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