生成式AI开辟商业新路径，提升体验并催生新的服务模式

在智能数字化优先的新时代背景下，生成式AI以其快速迭代的特性开辟了一条充满无尽可能的崭新商业路径。该技术不仅大幅提升个人与企业用户体验，实现内容创作、个性化服务的高效化与精准化，还在优化生产流程、催生新商业机会（如AI训练师、AI教育培训等）方面发挥了关键作用，助力企业在全球竞争中抢占战略先机的同时，释放出庞大的市场潜力与经济效益。IDC预计:2027年全球生成式AI市场规模将达1,454亿美元;在中国，该市场规模将增至129亿美元2023~2027年年复合增长率高达55.1%。

生成式AI的价值与挑战并存，构建或参与AI原生应用生态体系成为企业战略要务

生成式AI技术在赋予企业显著的效能提升与商业价值创造能力的同时，也带来了一系列待解决的风险与挑战，诸如对高性能计算资源的高需求、模型部署及优化的复杂度升高、数据管理的严谨要求提升、安全保障措施的周密布局难以保证以及紧跟技术革新步伐的的持续适应能力不足等。为化解这些难题，确保AI技术更稳健地与实体经济融合并协同发展，业界正积极推动由孤立的AI原生应用向健全完善的AI原生应用生态系统转型。

IDC指出，这一生态系统的核心在于以AI大模型为核心支柱，通过开发和部署各类AI原生应用来串联产业链上的合作伙伴，创造新的服务模式，全产业链共同挖掘并实现商业潜能。此生态系统涵盖生态构建主体、关键合作创新者以及各行业参与者，且随着市场需求及环境的变化，对其中所有角色的功能定位和技术要求也在不断提升：

生态构建者须开放包容，与伙伴共筑协同繁荣之路：生态构建者在系统中发挥着核心作用，在生成式AI时代下需展现出更为开放包容的姿态，积极倡导并鼓励各合作伙伴及客户间形成紧密协同效应，各自发挥核心优势，共同砥砺前行，推动AI原生应用生态系统的繁盛壮大。

生态关键共创者须深思定位，深化合作以推动AI应用革新：生态关键共创者是生态系统中的重要合作伙伴，其角色定位不应止步于简单的“信息传递者”，而应深入挖掘自身潜力，进行战略性的思考与革新。通过与生态系统内部其他伙伴开展深度合作和资源共享，多方合力促进AI原生应用领域的深化拓展和技术进步，实现互惠互利的长远发展目标。

角色交融促多元生态，深度协作驱动AI广泛应用

伴随AI原生应用技术的迅猛演进与拓宽延展，生态系统内部的角色界定日益呈现交叉融合的趋势，预示着不同的参与者将在功能和责任上展开更为紧密和深入的互渗整合。这一过程对于塑造一个多维度、充满创新精神的生态系统至关重要。这种角色交融的动态不仅增强了整个生态系统的多样性和创新能力内涵，而且强有力地催化了各利益相关方之间的深层次协同合作与资源共享机制的建立，从而为AI原生应用的大范围普及推广提供了强大的驱动力量。

在智能数字化优先的大时代背景下，IDC首次提出AI原生应用生态评估框架，以全面评估生态搭建者在AI原生应用生态系统中的综合实力

该框架涵盖市场表现、平台实力、服务支持、商业变现和社区建设等五大指标。基于该框架，IDC针对中国市场中的AI原生应用生态搭建者的综合实力展开评估。评估结果显示：目前虽然整体行业在平台实力和市场表现方面表现尚可，但在商业变现等维度仍有提升空间，面对挑战与难题，各方需持续努力，以实现从技术理论到商业价值的有效转换。

一、生成式AI时代探索应用前沿，引领未来发展

1.1 生成式AI成为智能数字化优先时代的催化剂

随着信息技术日新月异的进步与数字化转型的深度渗透,智能数字化优先时代已悄然开启。在这一崭新时代中,生成式AI(GenAl) 凭借其独特的技术优势和广泛的应用潜力，正在扮演着企业数字化转型及智能化升级的核心角色。生成式AI不仅显著加速了信息技术的更新迭代速度，还在广阔新兴市场展现出强大的发展潜力，为企业开辟了商业蓝海。

IDC认为，企业的数智化转型之旅已经迈过1.0阶段的初步试水与摸索，正在从数智化转型2.0阶段的大规模实践应用，迈向智能数字化优先的全维度深度智能化融合阶段。这一发展进程呈现出连续性和持续深化等特点，企业将以一种全新的视野重新审视自身从内部运营流程到外部市场竞争环境的各个层面，将智能化变革的触角从产品服务的设计延展至用户体验，以展开一场由内而外、由底层到顶层的全方位智能化重塑。

图1 生成式AI开启智能数字化优先时代

数智化转型1.0 ：初试锋芒

在此阶段，企业开始在部分业务流程中引入智能数字技术，旨在提升效率并降低成本。这些初期智能项目具有探索性特征，核心目标在于验证智能技术的实际可行性及其商业价值。通过初步运用智能算法，企业逐步体验到了智能化所带来的便利性和经济效益，并逐步建立起数智化转型的基础体系架构，为后续发展奠定坚实基础，同时逐步形成创新性的战略思维模式。

数智化转型2.0 ：深化扩展

随着智能试点项目的成功实施与推广，企业步入数智化转型2.0阶段。这一阶段，企业不再局限于单点智能技术的应用层面，而是着力于实现智能技术与业务战略的高度契合以及跨部门协同效应的最大化。数智化转型2.0标志着企业在智能技术应用、流程优化及组织结构调整方面实现了质的飞跃，从而实现高效且智能的运营管理。通过整合内部资源与优化业务流程，企业提高了整体运营效能，并为长远战略发展注入持续动力。

智能数字化优先时代：全面融合

智能数字化优先时代标志着智能数字化发展的高级阶段，企业将智能数字化视为塑造核心竞争力和未来发展蓝图的关键要素。在这一阶段，企业不仅致力于打造智能数字化的产品与服务,更是在组织架构、运营模式乃至人才培养等方面全面推进数智化转型。

智能数字化优先时代倡导持续创新和快速迭代，以适应瞬息万变的市场需求和客户期望，确保智能技术与业务紧密融合。企业借助智能算法与大数据技术，实现业务流程的智能化决策与优化，有效提升了整体运营效率与客户满意度。至此，企业的数字化转型已超越单纯的技术采纳，深深植入企业运作的每一个环节，成为驱动企业持续增长的核心动能。

作为智能数字化优先时代的重要催化剂，生成式AI的诞生不仅是技术创新上的重大突破，更是对传统商业模式和边界的一次重新界定。相比传统AI，生成式AI具备独特优势，包括加速自动化进程、大幅提升企业内部效率、提供高度定制化的服务以及创造性的能力。

对于全球经济而言,生成式AI通过提升生产效率、激发创新能力并重塑产业链格局,开拓出巨大的发展空间。智能数字化优先不仅是一种技术部署策略,更是企业愿景、文化及思维方式的整体革新。面对新时代背景下的挑战与机遇，企业吸需重新审视并调整自身的业务战略、组织结构、运营模式以及人才发展战略，以更好地适应高速发展的技术环境并把握新的商业契机。

1.2  生成式AI重塑数字经济格局

随着智能数字化浪潮的翻涌,生成式AI已然成为数字经济变革的领航者，逐渐渗透至全球经济体系的各个层面，犹如驱动经济发展的“智慧引擎”。‍‍

首先，生成式AI市场正在迅速膨胀，成为推动IT市场发展的重要驱动力。IDC数据显示，预计到2027年，全球对生成式AI的投资总额将大幅跃升至1,454亿美元。中国作为全球经济的重要参与者,在这个领域内也展现出强劲的发展势头和坚定的战略投入。

IDC预计，2027年，中国对该领域的投资额将激增至129亿美元，2023~2027年期间年复合增长率高达55.1%，其中，生成式AI软件市场同期年复合增长率将高达58.2%，其扩容速度足以引领行业创新前沿。

图2 中国生成式AI市场规模预测，2023-2027(百万美元)

此外，生成式AI对全球经济的贡献还体现在它深远且广泛的间接经济效益上IDC预测，得益于生成式AI技术的持续进步与广泛应用，其每年能够为全球经济体系注入2.6万亿至4.4万亿美元的增值潜能，并在逐渐渗透企业运营的各个层面，推动着研发设计、生产制造、市场营销、售后服务等关键环节的优化升级和转型:

在产品研发阶段,生成式AI可提供强大的辅助支持。运用深度学习和大数据分析等技术，为研发团队提供数据解析与趋势预见。原本耗时繁琐的产品试验与数据分析过程，在生成式AI的支持下得以显著提高效率并确保准确性。在软件开发的过程中，生成式AI对于代码生成的作用尤为突出。它可以通过对大规模代码库的学习，理解和掌握各种编程模式、算法实现和最佳实践,进而根据预定义的需求规格说明书自动生成符合规范且高效的代码片段，甚至完成整个模块的设计与实现。再生成和智能化能力的双重作用下新产品研发周期能够有效缩短。

在生产阶段，生成式AI可助力流程优化。通过智能调度算法及自动化控制技术，生成式AI能够实现对传统生产线的高度智能化改造，不仅精细调控每一步工艺流程，还具备实时监测与预防潜在生产问题的能力，有力提升了整体生产效率，确保产品质量的稳定性与一致性。

在销售环节，生成式AI充当市场分析师与策略规划者的角色。通过对海量市场数据的深入挖掘和对消费者行为的精准预测，生成式AI能够为企业提供详尽且实用的市场洞察信息。这些洞察有助于企业精确锁定目标市场、准确把握市场动态，并为其制定针对性强的销售策略提供强有力的数据支持。此外，生成式AI还能够通过智能客服、个性化推荐等自动化销售手段来增强销售效果。

在服务领域，生成式AI可提升客户服务平台的智能化程度,迅速响应需求，按需提供个性化服务。无论是在售前咨询、售后支持还是客户关系管理过程中，生成式AI都能带来高效、精确且个性化的服务体验，从而有效提升客户忠诚度，塑造良好的品牌形象，进一步拓宽企业的商业机会与发展空间。

除了生产链，生成式AI还会给就业市场带来深远影响。IDC预测,到2027年，全球2000强企业中40%的现有工作角色，将因采用生成式AI而被重新定义或被淘汰。部分重复性劳动的传统岗位可能会因自动化和智能化而面临转变,但同时也将催生出AI训练师、人机交互设计师、AI审核员等大量新的工作岗位和职业机会。在此时代背景下,政府、企业和教育机构需要携手共进,加强人才培养和职业教育改革，以积极应对这一变革所带来的挑战和机遇，共同塑造一个充满活力的新时代劳动力市场。

1.3 “应用为王” 下生成式AI在各行业的实践和价值

生成式AI的价值不仅在于带来具有仿人类的创造力，更重要的是它可以通过实际落地，为生活方式的优化带来新的动能。

聚焦中国，在“应用为王”的背景下,企业正在积极关注并推动AI的创新应用和场景落地，尤其关注先进技术在提升业务成效、响应市场需求等维度带来的切实提升和价值。尽管模型的持续开发和优化不可或缺，但在资源有限的大环境中，深耕基础大模型的研究并非大部分企业的首要选择，如何站在巨人的肩膀上，进一步挖掘生成式AI的应用价值,重构产品思维,提升运营效率与市场竞争力，才是企业弯道超车的机会。从数量方面来看，IDC预计，到2024年，全球将诞生超过5亿个新应用，这一数字几乎等同于过去40年累积的应用总数。AI应用将为企业带来深远影响,其本身也具有巨大的市场潜力。

IDC认为，纵观企业级和消费级市场,生成式AI对于应用的影响主要包含三种情况: AI原生应用的创造、传统应用的AI重塑以及AI暂未触及的领域。而前两者正在当前“智能数字化优先”的大环境下，对企业和消费者产生重大影响。

图3生成式AI对于应用的影响

在ToB(企业级)领域，生成式AI的核心影响力主要体现在对于传统流程和应用的智能化重塑上: 随着生成式AI技术在各行各业核心业务中的深度融合，企业正高速推动其自身以及所在行业的革新与升级。以金融服务业为例，该技术能够嵌入至风险评估、智能投顾服务、客户关系管理等多个层面，通过运用深度学习算法与大数据解析方法，金融机构能够迅捷识别潜在风险，定制个性化投资建议，并提升客户服务效率与满意度。

在医疗健康领域，生成式AI通过深化医学影像解读、疾病预测及个性化疗法设计等功能，显著提高了诊疗精准度和治疗质量,进而为患者带来更为卓越的医疗服务体验。而在包括制造业、物流业、零售业等在内的其他行业中，生成式AI同样在自动生产线优化、智慧供应链构建、个性化市场策略制定等方面扮演决定性角色，有力地推动了行业向数字化和智能化的转型进程。从本质上讲，生成式AI正在深度改造传统业务场景，助力企业在既有应用场景中发现并挖掘新的价值源泉，并持续驱动技术创新和商业模式的迭代更新。

图4生成式AI在企业级领域的应用场景

在Toc(消费级)领域,生成式AI催生出大量具有创造力和创新性的AI原生应用: 智能音箱和聊天机器人等产品已经深入现代生活,以其便捷、个性化和智能化特点迎合了用户多样化的需求，极大地提高了居家生活的便捷性和舒适度。在智能出行方面,自动驾驶技术和智慧交通解决方案的应用，则保证了出行的安全高效性,彻底颠覆了过往的出行模式。

在健康服务板块,AI技术支持实时监控个人健康数据，预警健康隐患，并助力用户实现精细化和智能化的自我健康管理。至于娱乐休闲,AI音乐创作工具能按用户偏好创作个性化音乐曲目,而AI游戏内容生成技术则赋予玩家更加丰富多彩的游戏冒险体验。在智能教育领域,智能教学系统依据学生的学习进展和个人能力差异提供定制化学习路径与教育资源匹配;同时,AI助教还能实时辅助学生解答疑问，促进高效学习。

图5 生成式AI的在消费级领域的应用场景

实际上，AI原生应用的价值已经跨越了企业用户和个人用户的边界，其在人机交互、自动化效率提升、场景智能化以及商业模式创新等方面产生了深远影响:

人机交互界面的颠覆重塑: 当我们谈到AI原生应用的价值时，首先需要提及的是它对人机交互方式的革新。传统的软件和产品往往基于预设的、固定的交互逻辑，而AI原生应用则通过自然语言处理、语音识别等技术,打破了这种局限。它提供了一种更加自然、直观的交互方式,具有更高易用性。这种转变不仅优化了用户体验，还进一步模糊了人与机器之间的界限,加速机器与日常生活和工作场景的无缝融合。

释放自动化潜能: AI原生应用的另一重要价值是它对重复性工作和流程的自动化处理能力。对于许多企业而言，大量的常规任务和流程往往消耗了大量的人力和时间资源。AI原生应用通过机器学习和数据分析等技术，能够快速、准确地处理这些任务，提高工作效率。

推动场景智能化的前沿: 随着AI技术的不断进步,我们正逐步迈入一个“万物皆可智能化”的新时代。AI原生应用通过深化学习和机器学习技术不断提升自身的智能化水平,可以对更多领域的具体应用场景进行深度优化和重构，使其具备更高效、智能的服务和运行能力。无论是智能家居系统自动调节环境参数，还是智能安防系统自主识别异常情况,这些应用都在拓宽智能化的边界。这不仅提升了场景的智能化水平,也为企业在市场竞争中赢得了优势。

商业模式创新的催化引擎: AI原生应用不仅是技术创新工具,更是商业模式革新的平台。通过对客户需求和市场趋势进行深度分析和预测,AI原生应用为企业孕育新产品和服务提供了无限可能。AI原生应用商店、MaaS等新的服务模式层出不穷,为企业打开了商业模式创新的大门，推动其开拓全新的市场和业务领域。

AI原生应用是一场商业模式的革新。随着技术的不断演进和应用场景的不断拓展，AI原生应用将继续引领各行业的数字化转型和升级。对于企业和组织而言,抓住AI原生应用的机遇，将是其在数字经济浪潮中取得竞争优势的关键。

二、AI原生应用生态 决定大模型落地应用能力上限

2.1 探索AI原生应用生态价值,构建数字化业务的全局框架

在积极推进并深度挖掘AI原生应用所蕴藏的巨大潜能、助力企业实现数字化转型与业务创新的进程中，我们已然见证AI原生应用在众多前沿领域内孕育出具有颠覆性效应的产品，并为用户带来了卓越体验。然而，企业在获得机遇的同时也面临各项挑战:

底层算力制约: 作为AI应用的基石,计算能力的瓶颈显著阻碍了AI技术的快速迭代和广泛应用。随着数据规模和模型复杂度的增长，现有的计算资源难以满足需求，尤其是在处理大规模数据集和复杂的深度学习模型时，算力不足的问题尤为突出。此外，能效比也是吸待解决的关键问题，高算力需求往往伴随着巨大的能源消耗，导致成本增加并可能对环境造成压力。分布式计算和边缘计算场景下的延迟、稳定性问题则影响了AI应用的实时响应。

中层模型投入困境: 传统的模型训练过程耗时耗力,效率低下且成本高昂。日益复杂的AI模型结构加大了对高质量数据和强大计算资源的需求,数据量激增则会导致模型训练时间成本增加。同时，模型泛化能力是决定其在实际应用场景中表现优劣的关键因素，而当前许多模型在面对新场景时普遍表现出适应性不足，需要进行微调和优化工作以提升泛化性能。

数据难题: 数据量和质量问题也是构成AI应用发展的重大障碍。非结构化、标注不准确或包含噪声的数据严重影响模型训练效果及最终应用性能。与此同时，数据标注的成本不容忽视，特别是在监督学习中,数据标注是一项必不可少却极其耗费人力和时间的任务。此外，在获取合适的数据集并实现有效共享方面，也面临着诸多困难。

除了上述挑战外,AI原生应用还面临诸如技术集成与兼容性、伦理法规遵从、安全性与隐私保护以及用户接受度等多元挑战。

为了克服这些挑战，并促进AI技术与实体经济深度融合与联动发展，行业正在积极倡导从单一的AI原生应用转向建设全面的AI原生应用生态体系。这一转型的核心战略在于搭建统一的技术标准、共享的数据资源、开放的合作平台和协同创新机制，把散落的AI技术和应用场景有机结合,形成打通基础硬件设施、中间层模型开发与优化、顶层多样化应用服务,乃至跨行业跨领域的完整生态系统。

图6 AI原生应用生态能力全景图

IDC认为: AI原生应用生态是以AI大模型为基石,AI原生应用作为实施手段,连接合作伙伴、创新服务方式,从而实现商业价值。在生态系统中,AI大模型提供强大的自然语言理解、语音识别、图片识别以及生成能力，为各种应用场景提供支持。AI原生应用则利用模型能力,创造出独立应用软件或嵌入到其他系统中的功能模块，满足用户多样化需求。通过合力,推动生成式AI生态的发展，催生出新的应用场景和服务方式，如艺术设计、数字员工、知识管理、代码生成、市场营销和客户服务等。

进一步而言,AI原生应用生态的魅力在于其三大显著特征:多样性、协同性和持续创新。

多样性体现在生态内部汇集了众多不同类型的AI应用企业，横跨智能语音,自动驾驶、智能客服及智能制造等多个领域。

协同性则表现为生态内各组成部分间的相互依赖与促进关系，共同构成了一个动态演进的整体，推动着AI应用的全面发展。

创新性则是生态保持活力的核心驱动力,不断激励AI应用突破技术瓶颈，取得技术和应用上的新突破。

面对算力、模型和数据方面的挑战,AI原生应用生态构建者能借助云计算、边缘计算等融合技术，实现算力资源的弹性分配与智能调度,为AI应用配备高性能引擎，使其能在云端和边缘端之间灵活应对各类计算任务。同时，生态体系内提供的模型压缩、剪枝等优化技术,能够帮助降低模型复杂度和运算负担，使得AI应用能够更快地完成训练并进行部署。在数据层面，通过建立数据共享平台和促进开放合作机制，生态体系可以有效缓解数据资源的稀缺性问题，为AI应用打开广阔的知识库，助力模型训练效果的提升和应用价值的深化。

在数字经济蓬勃发展的今天,AI技术已成为驱动经济转型升级的关键力量，而AI原生应用生态作为这一技术落地应用的重要载体，其建设与发展将有力加速智能化进程，为数字经济注入源源不断的动能。

2.2 全球视野下的AI原生应用生态实践

AI原生应用生态不仅是一个庞大的系统理念，更在全球范围内催生了一系列具体且富有创新性的实践。这一生态体系强调在AI技术驱动下，实现应用程序和服务的设计、开发及运营模式的根本变革,使AI成为产品与服务不可或缺的组成部分，而非附加的增值功能。为此，国内外众多AI企业在模型优化应用开发与商业模式等领域展开了广泛而深入的实践。

从全球视野来看,AI原生应用生态的实践呈现出多样化和创新性的特点

在全球范围内,AI原生应用生态体系的发展展示出多元和创新的趋势。国际上的科技领军企业和研究机构扮演着探路者的角色。

凭借充足的资金支持，这些企业可以聚焦于AI底层技术的研发与革新,着力将AI技术整合到其核心产品与服务中，将技术驱动和开放式合作为其战略发展的支柱。

技术方面,多模态数据处理与模型算法优化已逐渐取得结果，例如，Sora的出现标志着大模型在文本到视频生成领域取得了重大突破，带动了生成式AI在短视频创作方面的应用，多模态大模型技术取得了重要进展。

与此同时，开源文化的大行其道，使AI技术的开发过程变得更为透明和合作化,为整个生态系统的繁荣增添了强劲动力。以Tensor-Flow、PyTorch和飞桨等广泛采用的开源框架为例，它们不仅加快了AI技术的快速迭代升级,而且吸引了全球范围内的开发者加入到AI生态共建的队伍中，合力推进AI技术的迅猛发展。

这种协同创新的生态系统,为AI技术的广泛应用奠定了稳固基石。在商业模式上，企业级公有云AI解决方案让企业具备了在云端部署和管理AI应用的能力，从而更容易借力AI技术提升竞争优势。

同时，订阅机制的服务模式确保企业能随时获取必要的AI功能支持，这一模式的灵活性既满足了不同企业的多样化需求，也有力促进了AI技术的广泛应用及其市场的高速增长

另外，海外AI原生应用商店为AI技术的广泛应用和商业化实施对于中国来说树立了新典范,这类商店汇集了大量基于AI技术的创新应用，用户可通过订阅机制获取连续的服务，从而拥有丰富的选择空间。这种商业模式既拓宽了AI技术的应用边界，也为开发者创造了商业化变现的机遇，进一步激发了AI技术的创新循环与发展。

AI原生应用生态在中国的实践则彰显出鲜明的本土特色和市场需求导向

在中国,AI原生应用生态的实践凸显出本土特色和市场需求为导向的特点。

受到市场需求拉动和国家政策鼓励的双重推动作用，生成式AI技术在国内得以迅速普及和深化。

各企业积极响应政策倡导，将AI技术渗透至金融、制造、医疗、能源等多元行业，加速产业的数字化转型和智能化升级。在技术研发方面，中国企业重视AI技术与实际应用场景的紧密结合，围绕行业痛点升级优化算法，依靠持续的技术创新增强AI应用的实际效能和性能表现。

尽管如此,企业尚存在创新潜力不足等问题，因而也仍在不断提升对底层框架和技术原创性的研发投入，力求增强在AI核心技术领域的自主创新实力。在商业模式探索上,国内技术提供商除了提供AI原生应用平台和开发工具，赋能行业用户开发自己的AI应用之外，还针对特定行业场景和个性化需求,提供专业化的技术服务与支持，以及量身定制的AI解决方案，助力企业满足个性化需求并实现商业价值最大化。

值得注意的是，Maas(模型即服务)已经成为中国市场上大模型商业化的主要途径之一。在国内，AI原生应用商店的建设也在积极进行之中。众多企业正致力于搭建和运营完善的AI生态环境,形成一个有利于AI技术健康发展的闭合循环。

总体来说,国外通过技术驱动和开源开放,展示了深厚的AI技术积淀;中国以行业需求为导向，注重商业化发展。在生成式AI发展上，各国应因地制宜，结合技术基础、市场需求和政策环境制定合适战略，以推动创新和应用。

2.3 Al原生应用生态全面赋能伙伴，打造合作共赢的新局面

在AI原生应用生态实践中，IDC观察到,良性的生态运转离不开多元主体的积极参与和相互协作。正是各方的共同努力,才塑造了这一新兴领域的发展形态。参与生态的成员包括但不限于大型科技企业、科研机构、创新型初创企业、开发者社群以及各行各业寻求转型的传统企业。

IDC认为，这些生态成员的角色大致可分为三类:生态构建者、生态关键共创者和行业企业,生态构建者通常为大型科技企业和科研机构,其发挥着枢纽作用，不仅构筑并维护底层基础设施，更是连结共创伙伴与行业用户的关键桥梁。通过提供先进的技术支持与服务，这些企业与机构持续推动生态的创新与发展。

生态关键共创者包括Saas服务商、ISV和渠道服务商等多元角色,它们与生态构建者和其他共创者紧密协作，共同研发及推广多样化的生成式AI产品,满足不同行业企业的个性化需求，并将AI技术切实融入到各个业务场景中,以提升生产效率、优化用户体验,实现商业价值的最大化。

行业企业作为最终用户，通过与生态构建者和共创者共同协作，将生成式AI技术融入业务流程，提升生产效率，改善用户体验，实现商业价值。在AI时代，行业用户不仅是先进技术的使用方,也可以转化为共创者;在研发和打磨先进AI应用的过程中，它们不仅实现自身智能化发展，还实现对外赋能，创新型初创企业在这一方面表现得尤为突出。

这一全方位生态体系确保了行业的稳健与可持续进步，共同驱动生成式AI新时代的到来。其中,生态构建者是核心力量,是资源、技术能力和人才的集合地和枢纽站。在日新月异的发展中,生态构建者兼具能力与责任，引领企业和个人共同塑造生成式AI的新纪元。

随着技术的不断演进,企业级用户和个人用户的实际需求与对技术的期望和依赖也在不断变化。这意味着,当我们从移动互联时代跨入云时代,再到如今迈向AI原生应用时代，用户对于合作伙伴的需求势必会发生变化。

图7行业企业对于技术厂商能力需求演进示意图:移动互联时代云时代大模型时代

面对用户的新需求、新要求,技术提供商必须深入理解行业特性,不断融合跨领域的专业智慧与技术创新,精准回应具体且广泛的实际需求。

具体来说:

在企业级市场中，大型企业往往寻求高度集成且可定制的AI解决方案，技术提供商应当为之提供具有高度灵活性和可扩展性的AI平台，并配备专业团队保障实施效果;中小企业则更注重AI技术的简易部署和实用性，因此，技术提供商应推出容易集成的AI工具及平台,并配套详尽的培训服务与技术支持体系;初创企业的成功在很大程度上取决于能否实现技术创新与商业模式的独特性，故技术提供商需提供一揽子孵化扶持计划，覆盖从技术研发到市场开拓的各个环节。

在个人用户市场上，生成式AI的普及正对合作伙伴提出多元化的诉求。一方面，专业用户渴求功能强大、性能稳定的AI工具来应对复杂的任务处理，技术提供者有必要提供高级功能接口以满足此类需求;另一方面,普通消费者则倾向于选择简洁易用、能无缝融入日常生活与工作的AI应用,因此设计友好的用户界面、提供完备的教程指引和客户服务成为必不可少的一环。此外，对于热衷于AI技术探索和创新的爱好者及开发者群体来说，丰富的教育资源、高效的开发工具以及活跃的社区交流平台也是他们所期待的，这也促使生态构建者建立全面的赋能培训机制和开放的技术互动空间，从而有力地支撑整个生态系统的蓬勃发展。

IDC认为,为更好地赋能伙伴和用户,生态构建者应重点夯实五大核心服务能力: 构建AI原生应用工作台,实现高效开发与敏捷部署;利用大模型平台强化AI能力，促进降本增效;实施培训赋能计划，培养具备实战能力的专业人才;建立创新应用孵化机制，激发创新思维并加速落地进程;搭建技术交流平台，汇聚智慧力量共筑未来。

 AI原生应用工作台支持:引领AI开发浪潮,打造高效部署基座

AI原生应用工作台作为集成开发环境,为AI应用的开发与部署提供了强大支持。工作台应汇聚众多尖端工具与资源，为企业/开发者提供从需求分析、设计、编码、测试到部署的全流程支持。它不仅能够简化开发过程，降低开发门槛，还能够提供高效的自动化工具,帮助企业/开发者快速构建出稳定、可靠的AI应用。同时，工作台还应提供可视化的管理界面，帮助开发者实时监控应用的运行状态，及时发现问题并进行调整。在AI原生应用工作台的助力下，企业/开发者能够更加专注于高价值内容，快速将AI技术转化为实际价值。

 大模型平台:释放AI无限潜能,助力降本增效

大模型平台作为AI能力的核心支撑,为企业提供强大的技术后盾。该平台应集结各类先进自研大模型与第三方大模型,通过统一管理和调度,有效实现模型的便捷部署、训练、推理与优化。平台兼容深度学习、机器学习等多种模型形态，并提供丰富的API接口和服务,使得企业/开发者能轻松调用或将AI能力嵌入业务中。此外，大模型平台需要支持模型微调，使企业在特定业务场景下能根据自身需求对通用模型进行针对性优化。

 培训赋能支持:育才铸基,助力业务飞速发展

培训赋能是激发AI应用潜力的关键环节。通过精心设计的培训课程、实践项目和认证考试，帮助开发者、业务人员等掌握AI技术的核心知识,提升应用能力。培训课程注重理论与实践相结合，让学员在掌握理论知识的同时，通过实践项目锻炼实际操作能力。认证考试则是对学员学习成果的检验，通过考试可以获得行业认可的证书，进一步证明其专业能力。培训赋能不仅为企业培养了具备专业知识和技能的团队,也为AI技术在业务中的广泛应用与发展提供了坚实的人才基础。

创新应用孵化支持:点燃创新火花,推动应用落地

创新应用孵化支持是激发AI领域创新思维的重要举措,涵盖了从初期的资金、资源和技术扶持,到AI原生应用商店的商机支持。该支持体系鼓励开发者与研究机构积极探索与突破,促进AI应用不断涌现,为企业创造无限商机。尤其在与AI原生应用商店的合作中,新晋的创新应用得以优先展示、精准推广,并通过用户行为数据分析等工具优化产品体验，快速积累用户。同时，商店举办的各类活动进一步激活创新氛围,促使AI应用在激烈的市场竞争中实现快速迭代与高效转化,形成一个从创新构思到商业成功的闭环生态系统。

技术交流支持:聚智汇力,共创共享AI未来

技术交流支持是推动AI技术迭代与进步的重要一环。通过举办各类技术沙龙、研讨会等活动,为企业搭建了一个互动交流、共享学习的舞台。在这个平台上，企业可以紧贴最新的技术趋势和动态，加强与同行的合作与资源共享，共同推动AI技术的整体进步与发展。同时，技术交流活动也强调知识传递和经验分享，邀请行业专家进行讲解和探讨，让参与者深入理解AI技术原理及其在各领域的应用场景。这种汇集智慧、共筑未来的氛围有力促进了技术间的交融与合作，共同开启AI原生应用时代的崭新篇章。