2024年AI投资138亿美元暴增6倍！OpenAI市场份额下降16%，Anthropic谷歌双赢

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文章摘要

【关键词】 AI投资增长、AI应用层、智能体技术、数据隐私、AI人才短缺

2024年，企业对人工智能的投资显著增长，达到138亿美元，是2023年的六倍多，显示出企业从实验阶段转向实际应用，将AI技术嵌入核心商业战略。尽管投资激增，许多决策者仍不清楚如何有效实施AI。AI应用主要集中在应用程序层，特别是利用大型语言模型（LLMs）提升效率。投资者在应用层投入46亿美元，增长近8倍。企业平均确定了10个潜在用例，其中24%被优先考虑实施，但多数仍处于原型设计和评估阶段。

AI应用中最有价值的用例包括代码辅助工具、支持聊天机器人、企业搜索/检索、数据提取/转换和会议总结。智能体技术正在从辅助增强人工流程向更自主、完全自动化的解决方案过渡。在选择内部开发还是购买供应商服务方面，47%的公司选择内部开发，53%选择供应商，显示出企业对建立内部AI工具的信心和能力增强。

AI被视为长期投资，企业更关注能提供可衡量价值和具有独特研发背景的AI工具。尽管价格不是主要考虑因素，但有买家低估了AI的使用成本，导致AI战略失败。数据隐私障碍和过低投资回报（ROI）也是影响因素。在技术方面，模型幻觉是主要影响因素。

企业对老牌供应商的偏好正在变化，18%的决策者对现有产品表示失望，40%质疑大公司当前的解决方案。创新型初创公司有机会介入，提供更贴合用户需求的服务。AI生态正在破圈，企业内各个部门都开始增加AI工具的预算，技术部门占据最大支出份额。

垂直AI应用正在兴起，特别是在医疗保健、法律、金融服务和媒体娱乐领域。AI技术堆栈逐渐趋于稳定，基础模型占主导地位，LLM层需要65亿美元的企业投资。企业越来越重视数据脚手架和复合架构，以及在生产中可靠地执行。

企业采用多模型策略，通常在其人工智能堆栈中部署三个或更多基础模型。81%的市场方案为闭源模型，19%为开源替代方案。在选择新模型时，企业的主要考虑因素包括安全、价格、性能和扩展功能。

RAG（检索增强生成）以51%的采用率占据主导地位，而微调在领先的应用程序提供商中已经非常少见。智能体架构也开始发力，在12%的实践场景中提供技术支持。为了支持RAG，企业必须有效地存储和访问相关查询知识，人工智能原生矢量数据库开始普及。

预测显示，智能体将推动下一波AI架构转型，但这种转变需要新的基础设施。AI人才短缺加剧，行业面临严重的人才稀缺问题。