真正原生的多模態大模型還沒有面世，視覺大模型、多模態大模型是未來幾年值得關注的前沿技術。而大語言模型領域的競爭則日益激烈。

在諸多維度上，中國的大模型已經超越了GPT-4的能力，而就本土大模型來說，不同模型能力的追趕與對齊也日益激烈。假設未來用于模型訓練的數據集之間的差異不大，各大模型的能力可能也會日益趨同。

當前成本并不是阻礙行業用戶采用生成式AI的第一門檻，因此大模型廠商爭相降價，短期內未必會大幅拉動應用的落地。當然，價格戰確實也可能會淘汰一批可持續發展能力不足/資金實力不夠雄厚的廠商。

一方面平臺型廠商已經在重度投入低門檻的應用開發平臺，例如阿里云百煉平臺，百度智能云千帆平臺等；另一方面眾多基于大模型的生成式AI原生應用快速涌現。應用生態的培育有助于提升云與AI平臺的長期競爭力。

知識管理可以是跨行業通用場景，也可以是企業垂直領域的專業應用。

代碼助手可以說是跨行業的通用場景，自2024年以來已經走上規模化應用的快車道。

營銷范式創新可以是AI生成文案生成海報，也可以是輔助營銷人員進行主動式市場洞察，支持客服人員的智能化交互。

AI Agent現階段也已經成為大家公認的大模型落地的重要形態，Agent可以有數以千計的應用，這些應用都有可能培育出獨角獸企業。

2024開年以來，基礎大模型提供商以及行業應用解決方案商都開始進入行業大模型市場。至第二季度末，諸如醫療、能源等一些領域的行業大模型已經開始占領行業用戶的心智。

行業用戶應該盡早考慮自有數據的特殊性，可以考慮借力領先大模型提供商的能力來訓練自有大模型。。

當前的基礎大模型離能力還是比較初級，原生多模態大模型能力也不成熟，很難預測誰會是大模型領域的未來霸主，甚至是否有霸主都不一定。中長期看，隨著技術的不斷成熟，商業化能力、應用場景的積累也將是影響競爭的重要因素。

分析師點評

IDC中國研究總監盧言霞表示：“今天的大模型市場發展可能只是產業發展的中間態，每一次大模型技術的重大突破以及可能出現的原生多模態大模型都有可能影響行業的發展路線以及發展格局。有計劃采用大模型的企業應該實時關注技術動態，前瞻性布局應用創新與戰略路線。”

IDC目前啟動了《生成式AI最佳實踐案例》的研究報告，希望尋找大模型驅動的生成式AI應用真正落地的最佳實踐。收錄到報告中的案例，也有機會參與IDC未來企業大獎之“未來智能”獎項的評選。

本文旨在幫助IT供應商的領導層了解在生成式AI領域建立業務價值時需要考慮的關鍵因素，并為IT賣家和供應商提供一套方法，用于識別和實施能夠實現業務價值的場景。

同時，本文還介紹了IDC GenAI研究框架，重點介紹所需的核心技術，并說明影響企業的最新應用場景。