调查显示，仅10%企业在过去一年采用生成式AI解决方案

划重点:

1. 📊 仅有10%的[]企业在过去一[]年中采用生成[]式AI解决方[]案，尽管存在[]显著改进的潜[]力。

2. 💡 调查揭示，虽[]然存在采用生[]成式AI的犹[]豫，但已经采[]用的企业中有[]一半报告了客[]户体验改善、[]效率提高、产[]品能力升级和[]显著成本节省[]等多重好处。[]

3. 🚧 调查显示46%的受访者认为基础设施是发展大型语言模型（LLMs）成产品的最大障碍，同时，84%的受访者表示由于对LLM技术兴趣的增加，他们需要提升相关技能。

12月6日 消息:近日，由cnvrg.io进行的2023ML Insider调查显示，生成式AI（GenAI）应用虽然备受期待，但在过去一年中仅有10%的企业将其纳入生产中。这一结果或许引起人们对这一趋势的矛盾看法。

这项年度调查[]对全球430[]名技术专业人[]士进行了全面[]分析，了解他[]们在人工智能[]（AI）和生[]成式AI在业[]务中的应用方[]面的发展进展[]。然而，尽管[]生成式AI在[]2023年引[]起了科技行业[]的热议，调查[]显示大多数企[]业在采用这一[]技术方面存在[]犹豫。对此，[]英特尔云服务[]公司的企业副[]总裁兼总经理[]Markus[] Flierl[]发表了自己的[]看法。

Flierl[]表示:&ld[]quo;尽管[]存在兴趣，由[]于实施大型语[]言模型的障碍[]，组织似乎不[]愿采用生成式[]AI。&rd[]quo; 他补充道:&[]ldquo;[]随着更多便宜[]的基础设施和[]服务的普及，[]比如cnvr[]g.io和英[]特尔开发者云[]提供的服务，[]我们预计在未[]来一年内将有[]更多组织采用[]生成式AI，[]因为将现有的[]大型语言模型[]进行微调、定[]制和部署将变[]得更加容易，[]无需依赖AI[]人才。&rd[]quo;

尽管仅有10[]%的企业在过[]去一年中将G[]enAI解决[]方案投入生产[]，但调查突显[]了GenAI[]技术在企业内[]部的似乎低采[]用率。然而，[]在已经实施G[]enAI模型[]的企业中，约[]有一半报告了[]客户体验改善[]（58%）、[]效率提高(5[]3%)、产品[]能力升级(5[]2%)和显著[]的成本节省([]47%)等多[]重好处。

尽管有切实的好处，但GenAI采用之路并非一帆风顺。调查显示，46%的受访者认为基础设施是发展LLMs成产品的最大障碍。其他受访者提到的障碍包括复杂性、缺乏AI人才、高昂的实施成本和合规问题。在受访者中，有84%表示由于对LLM技术兴趣的增加，他们需要提升相关技能，仅有19%对当前对这一技术的响应机制有信心。

值得一提的是，调查显示GenAI技术对行业产生了显著影响。与2022年相比，聊天机器人/虚拟代理的应用增长了26%，翻译/文本生成在2023年增长了12%，这反映了LLM技术的进步。那些已经部署了GenAI的组织谈到了从LLMs应用中获得的多重好处，包括提升客户体验和效率、改进产品能力以及节省成本等。