金 句：“ICT产业是发展新质生产力的一个核心要素，今天ICT行业已经进入到“AI无处不在”的大转型时代，加速生成式AI落地是当务之急。”
今年两会上，新质生产力写入政府工作报告，并被列为2024年十大工作任务的首位，为我国今年经济发展明确了目标。ICT产业作为发展新质生产力的基石，已进入“AI无处不在”的转型阶段。在此过程中，如何加速生成式AI跟企业更好结合及落地成了关键内容。
5月21日，由CIO时代、新基建创新研究院作为智库共同支持的中企通信“智创新·质跨越——Solution Day 2024”大会现场，IDC中国副总裁兼首席分析师武连峰作了“发展新质生产力，加速生成式AI落地”主题分享。
武连峰结合当前企业CIO们关注的焦点，分享了行业企业如何利用生成式AI进行创新，阐述了发展新质生产力的驱动因素、方法以及产出要素，并提到ICT产业作为发展新质生产力核心要素之一其转型方向以及与生成式AI结合、落地等内容，干货满满。
IDC中国副总裁兼首席分析师 武连峰
以下为演讲的精华内容，经编辑后的文字实录。
今天大会的主题“智创新 质跨越”中的“质”就是新质生产力中的“质”，新质生产力的核心是利用技术，促进产业的高端化、智能化、绿色化。发展新质生产力的三个驱动因素是技术大变革带来的经济转型创新计划、生产要素重新配置以及产业转型升级。
发展新质生产力的具体方法上，首先需要有更高质量的劳动力，企业需要对人才队伍展开进一步创新建设；其次需要更高技术含量的劳动资料，这里更多的是指包括生成式AI在内的劳动工具；第三，需要有更广泛的劳动对象，数据要素无疑成为非常重要的广泛的劳动对象。
具体产出上，要推动产业链供应链优化升级，特别是中国未来在全球有更强的竞争力，产业链供应链的影响会非常关键，特别是掌握在制造企业、工业企业手中。同时，要积极培育发展战略性新兴产业和未来产业。此外，整个数字经济要纵深发展，创新发展。
ICT产业作为发展新质生产力的核心要素，主要通过以下三个方面来提供支撑：
第一、ICT产业每年增长要高于长期经济的增长，2024年，中国数字化转型支出差不多是经济增长的4倍左右，因此整个ICT产业是经济高速增长的基石。
第二、ICT产业是产业升级和创新的催化剂。预测在2025年，中国至少30%的组织都会实现由AI支持的创新的商业模式。AI帮助企业实现创新的核心，是用AI技术寻找第二增长曲线。正如刚才中企通信介绍的云网神盾，这里面有很多AI的价值，其实核心就是，用AI技术帮助企业寻找新的业务增长曲线。
第三、高质量、可持续发展的工具。据预测，到2027年，中国2000强的企业至少会将10%的数字化转型支出用于可持续性或相关，包括双碳、绿色、ESG等等。
当前，企业CIO们最关注的4个点分别是如何管理和应用生成式AI、如何发挥数据要素的价值、如何帮助企业出海以及如何做好新时代的安全。
生成式AI作为企业转型创新的焦点，在创新方面首先需要结合宏观大环境，看其对生成式AI的发展提供了怎样的基础。据IDC研判，今天ICT行业已经进入到“AI无处不在”的大转型时代，宏观看企业实现转型，生成式AI的落地又该做哪几件事情？
这里，我们看ICT产业转型的三大方面：
一、支出转型。预计到2025年，全球2000强企业将把超过40%的核心IT支出用于AI相关计划，从而使产品和流程创新率实现两位数的增长。
二、投资转型。预计到2026年，全球技术提供商将50%的研发、人员配备和资本支出投资分配给人工智能/自动化。正如我们看到的像中企通信等IT厂商、解决方案商，其在AI相关的方面的投入越来越多。
三、服务转型。我们认为，未来40%的服务都会跟AI相关，包括最基本的IT部门的运维服务，以及给客户提供的各种支持服务。
生成式AI已开始向企业渗透，预计未来10~15年都会炽盛不衰，这将是AI跟行业相结合的关键时期。那么，在ICT产业的转型阶段，我们究竟该如何加速生成式AI跟企业更好结合及落地？
两会报告里包含着“7个加速”，非常利好ICT市场的发展——智能基础设施建设加速、生成式AI落地加速、未来新兴产业发展加速、国家重大项目建设加速、消费市场以旧换新会加速、中国企业创新出海会加速、绿色低碳发展也会持续加速。
加速生成式AI跟企业更好结合及落地，这里给出6大策略——认知到位、发展阶段要清晰、场景要规划、需要借鉴案例、确保资金预算充足以及选择更合适的合作伙伴。
认知一定要到位：据IDC今年3月份有关“企业生成式AI (Gen AI)使用情况”相关调研报告结果显示，全球各行业37.4%的企业认为，生成式AI会颠覆其竞争力乃至整个行业。生成式AI对于行业、企业产生的影响会非常大，因此对于企业管理层而言，认知一定要到位。
阶段要特别清晰：从用户视角来讲，生成式AI的发展将经历4个大的阶段——聪明的实习生、个人数字助理、咨询顾问、企业绩效的优秀员工；从应用视角来看的4个阶段——to C的对话应用、Copilot应用、AI Agent应用、创新的AI原生应用与设备。不同发展阶段的生成式AI，对企业价值也不同——更好地提升生产力、提升客户体验、帮助实现业务增长。
场景要规划：技术要与行业、业务相结合，就要落实到具体的应用场景。目前国内AI在典型场景应用已经相当成熟，包括在艺术设计、数字员工、代码生成、知识管理、市场营销、客服服务等，但责任还得是“人”来承担。同时，随着AI的不断发展，利用AI的黑客也会增多，因此安全攻防成为关键。IDC调研结果将生成式AI集成到现有业务应用流程中，并将应用场景做了大体分类，企业需要有自己的场景应用优先级，以此来对场景规划做参考。
需要借鉴行业案例：大量借鉴行业实践案例，可有效帮助自身企业在发展时避免“踩坑”。比如蒙牛3.0战略、中国电网、某汽车集团等大型企业在数字营销、数字直播、财务管理等方面的AI实践，助力企业更好地找适合自己的AI落地方案。
需要有充足的预算：IDC报告结果显示，2024年全球生成式AI的支出规模是387亿，预计到2027年这个数字就会涨到1400多亿；中国市场将从2024年的35.3亿美元增长到2027年的129亿，年均增长率为50%左右，这意味着企业在生成式AI的花费会有不少增长。其中，具体的投入机会点分别为基础设施、生成式AI相关的平台与解决方案、生成式AI相关的服务方面。未来增长比较高的行业包括运营商、汽车、交通、运输、零售、教育等这几个行业。
选择合适的合作伙伴：生成式AI的能力有三个大的维度，企业在落地AI的每个阶段都需要选择自己的合作伙伴，选择合作伙伴时要注意几个大的方面——从调研结果看合作伙伴的哪些方面是最重要的，选择生成式AI平台时最重要/第二重要的考虑因素，要充分考虑合作伙伴在生成式AI的定位，以及要考虑如何变现等。
生成式AI毫无疑问变得越来越重要，今天它的核心是高端化、智能化、绿色化。当前的ICT产业已经进入到AI转型的阶段，通过加速生成式AI的落地6大策略，希望能助力更多企业把生成式AI做好的同时，实现业务创新。
