方跃、钱文颖 中欧AI与管理创新研究中心

在当今商业环境中，企业的持续发展与创新是核心命题之一。随着AI技术迅猛发展，尤其是大语言模型（LLM）的兴起，生成式AI正在深刻改变企业的经营方式，从提升效率到推动创新，为探索AI在商业领域的价值应用打开了前所未有的空间。为此，中欧AI与管理创新研究中心联合其AI产学研平台智库伙伴易观分析、CSDN和天津市中教开源创新研究院共同发布了《中国AI开发者应用生态调研报告》。该报告通过对一线AI开发者的调研和深度访谈，揭示了当前中国AI开发者和企业应用的现状，旨在帮助企业了解关键趋势与挑战，并为企业在生成式AI时代的转型提供建议。

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AI应用生态现状：中国市场企业应用（2B）发展滞后

报告指出，对比中外AI应用生态，海外AI应用2B多于2C，而中国AI应用则是2C更为广泛，主要是因为海外的企业软件基础设施与市场环境相对完善，聚焦于细分市场的2B原生应用有稳定的成长空间，而中国的2B SaaS生态面临挑战，导致AI创业企业不敢贸然涌现在2B市场。

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中国AI开发者应用现状

本次报告通过开发者社区CSDN平台，对中国的AI开发者进行了问卷调研，此次调研覆盖了不同行业的AI开发者，包括初创企业、中小企业以及大型跨国公司。调研对象年龄集中在27至39岁之间，超过80%的开发者拥有计算机科学或相关领域的硕士及以上学位，平均从业年限约为7年。他们在技术栈方面普遍掌握Python、TensorFlow、PyTorch等主流编程语言和技术框架。

通过调研分析，报告中总结了当前中国AI开发者的21条现状，主要可以分为三类：

1、技术应用落地：中国AI开发者正经历着从初步探索到深度整合的转变。

企业正通过多种方式加速AI技术的整合，包括将AI作为内部提效工具（现状2），融入现有产品体系，以及推出以AI为核心的新产品和解决方案（现状2）。AI原生应用正面临从产品市场契合（PMF）到商业化验证的挑战，特别是在用户留存方面（现状4）。AI应用的多元化探索，如智能客服等，成为AI落地的重要方向（现状6）。同时，AI技术正被深入应用于行业解决方案，以解决特定行业问题（现状7）。此外，具身智能技术的发展，即AI技术集成到实体设备中，提升了交互体验，成为AI落地的一个实际探索方向（现状8）。

2、商业模式与市场验证：中国AI开发者展现出更加理性和务实的态度。

他们注重快速面向市场进行验证（现状9），以理性评估开发路径（现状10）。AI应用分发仍然依赖传统的通道，但也在尝试新入口，这些新尝试的效果需要进一步跟踪（现状13、15）。公司内部使用AI技术以提升工作效率，成为开发者的重要工作之一（现状14）。AI应用开发者正在探索多元化的变现方式，以适应市场变化（现状16）。技术服务仍然是AI企业生存的基础，为应用创新争取空间（现状17）。订阅服务与产品销售等商业模式的占比不高，产品价值需要进一步验证（现状18）。收入验证AI产品价值是关键，同时需要量入为出以保障现金流（现状19）。

3、AI生态成熟度：中国AI开发者正在努力构建健康、可持续的AI生态系统。

正聚焦于构建和优化AI技术的基础建设和工具平台（现状5）。AI应用正在进入产品生命周期的良性发展通道，显示出AI技术的成熟度和市场接受度（现状1）。智能体、生成式人工智能和多模态技术是当前开发者最关注的技术方向，这些技术的发展将推动AI应用的创新和多样化（现状3）。数据管理和规划成为AI开发路径规划中最重要的考量要素，这强调了数据在AI项目成功中的核心作用（现状11）。模型的准确性和有效性也是开发者在AI应用开发中相对重要的考量因素，这关系到AI技术能否满足实际应用需求（现状12）。在模型层选型方面，市场仍然处于分散状态，开发者需要从多维度评估大模型合作伙伴，模型能力不再是唯一的考量标准（现状20、21）。这一维度涵盖了AI技术的发展前沿、开发者社区的建设以及技术选型和合作伙伴评估等多个方面，反映了中国AI开发者在构建健康、可持续的AI生态系统方面的努力和挑战。

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企业AI应用发展五阶段

报告详细描述了基于大语言模型的企业级AI应用的发展路径，并将其分为五个关键阶段：

1、初步探索阶段：企业开始对AI技术进行初步的探索和了解，主要目的是评估AI技术在特定业务领域的适用性和潜力。这可能包括试点项目、概念验证或对现有流程的小规模自动化。当前，大量企业集中在这个部分，处于观望以及局部探索阶段。

2、内部应用阶段：随着对AI技术的深入了解，企业开始将AI技术应用于内部流程优化，以提高效率和降低成本。这可能包括数据分析和自动化工具的部署，以及内部管理系统的智能化升级。当前已经有大量科技企业，以及数字化基础比较好的比如银行、零售、教育等行业企业开始进入这个阶段。

3、产品集成阶段：在这个阶段，企业开始将AI技术集成到其现有产品和服务中，以提升产品的附加值和市场竞争力。这可能包括开发AI助理、智能推荐系统、增强的用户体验等。当前已经有大量应用企业，通过集成AI能力提升当前产品和服务的体验与价值。

4、AI驱动创新阶段：随着AI技术的深入应用，企业开始利用AI技术开发全新的产品和服务，以满足市场的新需求。这可能包括基于AI的预测分析、个性化定制、智能决策支持系统等。

5、全面AI战略阶段：在这个最终阶段，AI技术成为企业战略的核心，企业在整个组织结构、业务模式和市场策略中全面融入AI技术。这可能包括对整个企业运营的智能化转型，以及通过AI技术推动业务模式的颠覆性创新。

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结语：把握机遇，应对挑战

《中国AI开发者应用生态调研报告》总结了当前AI行业面临的若干关键问题。首先，许多企业在将AI技术应用于实际业务流程时，缺乏合适的流程和场景，导致技术的商业价值未能有效发挥。其次，数据资源的不足和质量问题依然制约着AI的推广，尤其是在数据隐私和安全方面，企业面临着严格的合规性要求。与此同时，许多企业对AI的实际应用潜力和商业价值认知不足，缺乏明确的盈利模式，这使得AI的投资回报难以量化。此外，AI技术在跨平台的兼容性、标准化及应用场景的通用性方面仍存在障碍，导致开发者在不同技术框架下的集成和部署困难。最后，企业在推动AI应用过程中还面临技术选型、人才短缺、团队协作等多方面的问题，这些因素共同影响了AI技术的有效落地。

为应对这些挑战，报告认为，企业需要加大对AI技术和数据资源的投入，提升对AI潜力的认知，优化内外部协作流程，推动AI技术的标准化和生态建设。只有通过整合资源，跨部门合作，才能在激烈的市场竞争中把握住AI带来的机遇。中欧AI与管理创新研究中心将持续与AI产学研平台智库伙伴共同关注AI技术与企业经营的深度融合，探索AI在产业生态中的实际价值，为行业提供清晰的趋势分析，更希望激发企业和开发者思考与行动，为AI商业化的未来找到前进方向，共同迈向智能化驱动的新未来。