生成式人工智能(Generatve Artifidlal Inteligence,GenAl)即将迎来全面爆发，各行各 业必须为此做好准备。本报告从企业视角出发，聚焦技术，阐述GenA在企业落地时的关键考量 点，提出了“选-育-用”方法论，覆盖了从模型和技术路线的选择，到如何培育适合企业的大 模型，并将其广泛应用在企业流程实现全面创新的全生命周期，为企业规模化GenAI落地捉供 指导。核心观点如下：
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。
1.GenAl构建企业竞争新优势
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实现经营提效、体验提升以及业务创断。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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