我们应该欢迎当前GenAI革命中注入的现实主义，但从中期来看，前景仍然令人振奋。

围绕AI的炒作和兴奋感迟早会回归现实，而今年夏天就是这一时刻。那些有足够记忆的人会记得，类似的情况发生在90年代末和2000年代初的互联网泡沫破灭时期，以及最近的加密货币领域。

今年前六个月，AI明星公司英伟达的股价上涨了近200%，但在7月和8月却下跌了20%，这与Gartner在最新的“炒作周期”图中将GenAI置于“低谷期”相符，甚至此前对AI持乐观态度的高盛也开始对许多技术投资的回报率表示担忧，然而，鉴于围绕AI的一些不切实际的期望，这些担忧和预测是不可避免的。在新兴技术发展的这一阶段，适当的现实主义和怀疑态度是健康的，但认为AI已经走到了尽头则是不明智的。

警惕反对者

预测未来通常是徒劳的，正如诺贝尔奖获奖物理学家Niels Bohr所说：“预测是非常困难的，尤其是对未来的预测。” 这一点在20世纪90年代初互联网刚刚兴起时尤为真实。即使是互联网先锋、以太网标准的共同发明人Robert Metcalfe也曾对互联网的可行性表示怀疑，1995年他曾预测互联网的未来只有12个月。两年后，在1997年的WWW大会上，他将自己预测的印刷版与水混合后当场喝下，真正地“吞下了自己的话”。

但在某个阶段，新技术的潜在好处会逐渐显现出来，尽管其发展路径尚不明晰。我们现在正处于AI的这个阶段，快速发展的大型语言模型及其生成能力正稳步渗透到企业中。未来的道路上还会有更多的坎坷，但现在已经有足够多的部署和应用案例可以让我们看到，这些技术在企业和公共部门的数字化转型中具有广泛的潜力。

商业领袖们在告诉我们什么？

今年早些时候，咨询公司BCG发布了一项对1400名C级高管的调查，超过一半的人预计AI和GenAI今年将带来成本节约。虽然大多数还处于试验阶段，但大约四分之一的受访者预计通过运营、客户服务和IT方面的生产力提升，节约超过10%的成本。尽管有相当一部分人对其公司在AI投资方面的进展表示担忧，但其中大约一半的人认为问题主要出在投资优先级不明确以及缺乏可用技能和连贯的战略，而非AI技术本身的问题。

在最近一次达沃斯经济学家、政策制定者和商业领袖的会议上，美国KPMG首席执行官Paul Knopp表示：“我们正处于一个阶段，GenAI将从试点和实验走向实施和工业化。” 这一说法得到了Salesforce AI首席执行官的支持，该公司已经通过客户使用AI工具看到了生产力的提升。

来自前线的报告

金融服务公司Klarna公开表示，其90%的员工每天使用AI，Klarna的AI助手在运营的第一个月内处理了三分之二的客户服务对话，相当于700名全职客服人员的工作量。除了节约成本外，该公司声称Klarna AI在解决问题时更加准确，重复咨询减少了25%，并为公司增加了4000万美元的利润。

许多AI的部署和集成并非革命性突破，而是为现有产品和服务带来渐进式的改进和增值，比如，图形和演示软件供应商Canva已集成了Google的Vertex AI，以简化其视频编辑功能，Canva用户可以避开一些繁琐的编辑步骤，在几秒钟内完成视频制作，而不再需要几分钟甚至几小时，而全球营销服务巨头WPP则将Anthropic的Claude AI服务集成到其内部营销系统WPP Open中，该系统被公司旗下114000名员工用于帮助制定广告创意、生成内容以及解读复杂的客户需求。

AI正在不断演变

随着使用案例的增多，企业开始了解哪些方法有效、哪些是瓶颈，我们可以预见到AI部署的稳步增长。开源和小型模型的兴起也使得定制化变得更加可行。AI资源库Hugging Face目前列出了近135000个Apache 2.0许可证下的模型，允许商业重用和重新开发，这些以及其他模型共享平台为开发者提供了丰富的资源，可以根据具体的用例和行业需求对模型进行适应和定制。

随着检索增强生成（RAG）和知识图谱的使用日益增加，再加上来自OpenAI和Anthropic等大厂的API，企业有了一条更加安全地利用其数据资源的路径。IDC最近声称90%的商业数据是非结构化的，这为企业提供了利用AI解锁这些未开发资产的绝佳机会。要做到这一点，尤其是在涉及关键业务流程的情况下，需要时间来确保安全性和高效性，但我们可以期待在未来几年内取得重大突破。

因此，虽然目前AI领域略显冷清，但那些现在做好准备的人将在AI回暖时占据成功的有利位置。