在當今數字化浪潮中，生成式 AI 已從概念構想迅速轉變為企業級市場的關鍵驅動力。自 2023 年起，生成式 AI 的發展呈指數級增長態勢，市場規模不斷擴張。據高盛預計，到 2030 年全球生成式 AI 市場規模有望突破 7000 億美元，復合年增長率高達 42%。這一迅猛發展的背后，是技術創新與企業需求的深度融合。以 GPT-4、Stable Diffusion 等為代表的先進模型，展現出強大的內容生成能力，涵蓋文本、圖像、音頻、視頻等多種模態，為企業開啟了全新的創新與發展路徑。

商湯科技：生成式 AI 的多元應用典范

 

1. 大裝置 - 大模型 - 應用的 “三位一體” 戰略

商湯科技在生成式 AI 領域構建了獨特的 “三位一體” 戰略架構。在大裝置層面，其自持的上海臨港 AIDC 作為全國首個 5A 級智算中心，將算力規模提升至 23,000 PetaFlops，并通過與大模型迭代的聯合調優，打造出 “最懂大模型的 AI 基礎設施”。這一創新模式不僅高效服務于商湯 “日日新” 大模型的訓練與推理，還廣泛賦能具身智能、AIGC 及 AI4S 等新興領域，大幅提升了算力使用效率，降低推理成本，在行業競爭中構筑起堅實的技術壁壘。

依托強大的算力支撐，商湯 “日日新” 大模型系列成功躋身國內大模型第一梯隊。在 OpenCompass 的多模態評測中，商湯模型憑借卓越的通用能力和多模態理解表現，分數領先 GPT-4o，位列榜單榜首。在技術路徑上，商湯明確多模態深度融合為下一個關鍵突破方向，致力于全面整合文本、語音、視頻等信息輸入，提升模型理解與推理的精準度。

2. “一基兩翼” 的商業應用布局

在商業化進程中，商湯以 “日日新” 大模型為基石，打造 “一基兩翼” 的落地布局。在生產力工具方面，企業助手、金融數據先兵、政務助手等產品成效顯著。例如，被譽為 “國內增速最快的 AI 辦公工具” 的商湯小浣熊，用戶數突破 150 萬，日調用量達百萬次，日處理 Token 數超過 35 億，觸達 1000 萬開發者，有效助力客戶提升生產效率，2024 年客戶付費意愿以訂單金額計增長了 6 倍。

在交互工具領域，商湯積極拓展多模態大模型在機器人、智能眼鏡、智能車艙等智能硬件交互以及智能營銷等場景的應用。智能營銷方面，2024 年為智能營銷生成的視頻時長同比增長 805%，帶來的 GMV 同比增長 94%；擬人陪伴模型在深度聊天率和付費轉化率等關鍵指標上也位居行業第一梯隊，充分彰顯了商湯大模型在 2B2C 端市場的強大滲透力。

3. 視覺 AI 與智能汽車領域的深耕

在視覺 AI 領域，商湯憑借深厚的技術積累與行業理解，持續深耕國內優勢成熟行業，并積極拓展海外市場。通過智算中心的全國性布局、生成式 AI 技術的不斷進化以及產業落地的加速推進，商湯在多個領域構建起穩固的競爭壁壘，客戶黏性顯著提升。

在智能汽車領域，2025 年 7 月，商湯絕影展示了行業首個已量產、可交互的 “絕影開悟” 世界模型，發布業內最大規模的生成式駕駛數據集 “WorldSim - Drive”。借助 “開悟” 世界模型，絕影已生產超 100 萬 clips 面向量產的生成式數據，場景類型豐富多樣，涵蓋 50 多類天氣和光照條件、200 類交通標牌和 300 類道路連接場景等，且數據品質媲美真實數據。目前，“絕影開悟” 生成的數據已廣泛應用于閉環仿真測試，賦能輔助駕駛行業發展。

企業級生成式 AI 應用的多樣化場景

1. 智能客服與客戶體驗優化

許多企業借助生成式 AI 打造智能客服系統，實現客戶服務的高效化與個性化。例如，利用自然語言處理技術，智能客服能夠快速理解客戶問題，并依據知識圖譜推理生成精準解決方案，實現 24�7 無間斷服務。同時，情緒識別技術可洞察客戶情緒，在客戶情緒不佳時及時調整溝通策略，顯著提升客戶滿意度。如某大型電商企業部署的智能客服系統，應用生成式 AI 后，投訴解決率提升 45%，人工介入減少 80%，極大改善了客戶服務體驗。

2. 產品創新與設計優化

生成式 AI 在產品創新設計方面發揮著重要作用。以汽車制造企業為例，通過生成式 AI 技術，可基于用戶需求與市場趨勢，快速生成汽車外觀設計原型，模擬不同設計方案的風阻、能耗等性能表現，篩選出最優設計，大幅縮短設計周期，降低試錯成本。在制造業，生成式 AI 可模擬產品在不同工況下的運行情況，優化產品結構與材料選擇，提升產品質量與可靠性。如某制造企業采用生成式 AI 進行產品設計，設計周期從 6 個月壓縮至 2 周，試錯成本降低 70%。

3. 營銷與內容創作變革

在營銷領域，生成式 AI 助力企業實現精準營銷與個性化內容創作。通過分析用戶行為數據、偏好信息，生成式 AI 可創作高度個性化的營銷文案、圖片、視頻等素材，精準觸達目標客戶群體。例如，某美妝品牌利用生成式 AI 生成多樣化的產品宣傳視頻，針對不同年齡、性別、地域的客戶推送個性化內容，營銷效果顯著提升，產品銷量增長 30%。同時，生成式 AI 還可用于廣告投放策略優化，依據實時市場動態與用戶反饋，動態調整廣告投放渠道、時間與內容，提高廣告投放的 ROI。

4. 供應鏈管理智能化

生成式 AI 為企業供應鏈管理帶來智能化變革。通過融合天氣、輿情、競品數據等多源信息，運用 LSTM 等預測模型，企業能夠更精準地預測市場需求，優化庫存管理。例如，某零售企業借助生成式 AI 構建的需求預測模型，庫存周轉率提升 30%，缺貨率下降至 5% 以內，有效減少庫存積壓與缺貨損失。在物流配送環節，生成式 AI 可依據實時交通路況、訂單信息等，優化配送路線規劃，提高配送效率，降低物流成本。

企業級生成式 AI 應用面臨的挑戰與應對策略

1. 技術復雜性與人才短缺

生成式 AI 技術涉及深度學習、自然語言處理、計算機視覺等多個復雜領域，技術更新迭代迅速，企業在應用過程中面臨技術選型、模型訓練與優化等諸多難題。同時，具備相關專業知識與實踐經驗的 AI 人才短缺，也限制了企業生成式 AI 應用的推進。企業可通過與高校、科研機構合作，開展產學研項目，引進外部技術資源與專業人才；加強內部員工 AI 技術培訓，提升員工技術素養與應用能力；采用低代碼開發平臺，降低技術應用門檻，讓業務人員也能參與到 AI 應用開發中。

2. 數據質量與安全風險

高質量的數據是生成式 AI 模型性能的關鍵保障，但企業在數據收集、整理與標注過程中，常面臨數據質量不高、數據缺失、數據偏差等問題，影響模型訓練效果。此外，AI 應用涉及大量企業與用戶數據，數據安全與隱私保護至關重要。企業需建立完善的數據質量管理體系，運用自動化標注工具、數據清洗算法等提升數據質量；加強數據安全防護，采用加密技術、訪問控制、數據脫敏等手段，確保數據安全與合規使用；遵循相關數據保護法規，如 GDPR、HIPAA 等，保障用戶隱私權益。

3. 成本控制與投資回報率

生成式 AI 的研發、部署與運維成本高昂，包括算力資源采購、模型訓練費用、人才成本等。企業在應用過程中需有效控制成本，確保投資回報率。一方面，企業可通過優化算法、采用云服務等方式降低算力成本；另一方面，精準定位應用場景，聚焦能為企業帶來顯著價值提升的業務環節，優先開展 AI 應用試點，逐步擴大應用范圍，通過量化評估應用效果，持續優化投入產出比。

最后總結

生成式 AI 正深刻重塑企業級市場格局，為企業帶來前所未有的機遇與挑戰。從商湯科技的成功實踐到各行業多樣化的應用場景，生成式 AI 已在提升企業生產力、創新能力與市場競爭力等方面展現出巨大潛力。盡管面臨技術、數據、成本等諸多挑戰，但通過合理的應對策略，企業能夠有效克服困難，充分挖掘生成式 AI 的價值。未來，隨著技術的持續進步與應用的不斷深化，生成式 AI 將成為企業創新發展的核心驅動力，助力企業在數字化時代實現跨越式發展。