1.企业应充分了解不同产品服务、技术解决方案背后的技术难度、成本及其能达到的效果，结合自身的技术实力、资金储备以及业务目标，作出合适的选择；特别是面向不同应用场景时，可以采取不同的产品服务模式而不必限于单一选择
2.选：企业需要结合自身情况选择构建GenAI能力的技术路线：深度研发大模型，或者基于现有大模型进行工程化适配，或者直接使用大模型服务。后两条路线适合大多数企业，此时要做好大模型的选择，形成自己的大模型池。面对具体的应用场景，选择大模型的关键是在成本、效果和性能的“不可能三角”间进行权衡和取舍
3.育：定制适应企业的大模型需要基于基础大模型进行工程化适配，按照技术难度从小到大和投入成本从少到多，主要包括提示词工程、检索增强生成和微调三种方式。其中，微调会改变部分大模型参数，微调后还可以通过知识蒸馏、剪枝、量化等手段“压缩”大模型达到灵活的适应性，需要较高的技术门槛
4.用：广泛应用GenAI需要解决基础设施问题。相比传统的自建或租用数据中心方式，使用云基础设施或者采用云托管大模型的方式能够节约时间成本、降低现金流压力。企业可以通过Agent将大模型的能力与企业应用紧密集成，基于GenAlOps做好跨团队紧密协作、消除流程断点，从而加速GenAI应用上线，并根据效果及时更新。此外，需要始终关注GenAI应用的信任、风险和安全管理，构筑可信任的基石
GenAI是一种先进的人工智能技术，它能够基于已有的数据和知识生成全新的内容。这种技术的发展得益于深度学习、大数据和计算能力的发展，特别是大型语言模型(Large Language Models,LLMs)等基础模型的进步。GenAI将逐渐改变人们与机器交互的方式，为各行各业带来前所未有的创新机遇。
当前，GenAI正处于爆炸性增长阶段，ChatGPT的火爆更是印证了这一点，它展现了GenAI在交互性、实用性和创造性上的巨大潜力。工业界和学术界都在积极投入资源，探索如何利用GenAI实现经营捉效。体验捉升以及业务创新。市场上涌现出各种基于GenAI的应用，比如自助式数据分析、定制化内容创作、个性化推荐、自动化客户服务以及辅助设计与研发等。与此同时，GenAI的伦理、安全和合规等潜在问题也日益凸显，如何保障GenAI的可持续和负责任发展成为各界广泛关注的问题。
打造GenAI能力，已经成为企业全面迈向智能化、构建市场竞争优势的必然选择。GenAl可以推动产品创新，通过快速生成设计和创意，加速产品开发流程；捉升成本效益，利用自动化内容生成，将人力从重复性工作中解放出来，更专注于发挥创造力；降低数据分析的门槛，人人都成为数据分析师，从而实现科学决策，为企业提供精准的决策支持；改善用户体验，根据用户行为和偏好，实现高度个性化的产品和服务；基于GenAI能力打造AI原生应用，带来颠覆性的体验和价值。
企业构建GenAI能力，是一个涉及战略、组织。文化和技术等多个维度的综合问题。本研究将聚焦技术层面，分析GenAI在企业业务场量中全面落地的关键考量因素，提出“选-育-用”的GenA落地方法论，从选择技术路线和基础模型入手，培育好适合企业的定制化大模型，并将其高效、安全地应用在企业的方方面面，从而助力企业充分发挥GenAI能力，构建独一无二的竞争优势，带来可观的商业价值。
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