在探討企業如何高效部署生成式AI的議題上，知名咨詢公司Gartner的研究副總裁孫志勇近日接受了經濟觀察網等媒體的采訪，分享了他的獨到見解。
孫志勇指出，企業在投入生成式AI領域時，往往面臨成本超支的風險。他提到一個實例，一家企業計劃部署大模型，初期預算4000萬元，但隨著應用需求的增長，后續投入可能攀升至數千萬甚至上億元。因此，他強調企業應持續關注投資回報率（ROI），作為衡量投入的標尺。
針對企業如何選擇合適的部署方式，孫志勇列舉了五種基本模式，包括直接使用、嵌入、擴展、定制和自建。他建議，處于AI應用初級階段的企業，應優先考慮直接使用或嵌入模式，以降低風險和成本。而對于已有豐富AI經驗的企業，則可以考慮定制模型，以獲取更高的回報。
孫志勇還提到，不同規模和類型的企業在選擇部署方式時，需根據自身實際情況靈活調整。大型企業可能更傾向于定制模式，以確保自主可控，而中小型企業則可能更傾向于使用成本較低的直接使用、嵌入和擴展模式。
在談到生成式AI的應用場景時，孫志勇指出，金融機構、新能源車企和醫藥行業是當前采用生成式AI最多的行業。然而，盡管大模型已在部分行業得到應用，但提供大模型服務的廠商仍面臨變現模式不清晰、商業化效果不理想的問題。他認為，這主要是因為國內企業更偏好定制化的產品，導致大模型廠商的毛利率較低。
針對這一問題，孫志勇建議大模型廠商未來可以尋求垂類模型的應用，將服務場景產品化，以提高銷售和營收的穩定性。他還提到，國內企業的業務負責人最關心的是使用大模型后的降本與增收情況，但目前生成式AI帶來的更多是非財務性的價值，如提高效率、改善客戶體驗等。因此，他建議企業在評估大模型的投資回報率時，應關注大模型的落地與業務變革的結合。
