大模型、AIGC是当前全球数字经济发展的热点和趋势，也是人工智能重要的核心技术。由IDC与钉钉联合发布的《2024 AIGC应用层十大趋势》报告（下载报告请见文章末尾），从产业方向、应用形态、市场影响的维度给出了生成式AI应用层的十大趋势，使我们认识到2024年是生成式AI的真正落地年，生成式AI正在工具化，大模型也将向多模态、通用化和行业专属化发展。

IDC预测，2023年全球企业将在生成式人工智能（GenAI）解决方案上投资 160亿美元，到2027 年，这一支出预计将超过1400亿美元，年复合增长率超过 70%，大约是整个人工智能 IT支出的 3倍，几乎是全球同期 IT 支出年复合增长率的13倍。

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趋势一：【产业方向】 应用层创新成为2024 AIGC产业发展的确定方向

应用创新是AIGC技术落地、链接用户价值的关键路径。在即将到来的强人工智能时代，智能化应用将出现爆发式增长的态势。无处不在的应用开发有助于企业以业务场景为切入点快速满足智能创新需求。IDC预测，到2024年，数字经济的发展将在全球范围内孕育出超过5亿个新应用，相当于过去40年间出现的应用数量的总和。B端应用场景逐渐清晰，办公和生产力成为落地先驱。新一波AI浪潮的红利，有望最先出现在与企业运行密切相关的显性业务中，以设计、开发、生产、运营和办公为代表的场景化应用最为典型。

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趋势二：【产业方向】大模型从“赶时髦”到“真有用”成为提效手段

IDC调研结果显示，当前企业就AIGC项目择选供应商合作时，最看重的是项目能否在短期内为企业带来价值。在这样的目标指引下，越来越多的未来场景被描绘出来，大模型应用厂商们也在积极开拓行业用户，试图快速打造优质客户的行业领先实践。AIGC正在工具化，掌握优秀工具的员工将事半功倍。IDC的调研显示，企业当前最希望通过AIGC来实现的商业利益包括：改善客户体验/服务、提高开发人员生产力、实现差异化竞争优势以及创新商业模式等。借助PaaS手段提升大模型落地应用的准确性和稳定性。例如，钉钉推出了面向生态伙伴和企业的智能化底座AIPaaS，下接大模型能力，上接千行百业的用户真实需求，将智能化的门槛进一步降低，让大模型的能力进入工作场景，并稳定输出。基于AIPaaS，企业可以快速、低门槛地搭建起专属的智能化应用。

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趋势三：【产业方向】专属、自建模型将在中大型企业涌现

大模型的未来发展将趋向于通用化与专用化并行。通用大模型依靠持续进化的感知、记忆、理解、分析与生成能力，解决普适性和无严格精确度要求的行业问题，专属大模型则通过行业知识的积累和有监督精调，向“专才”发展，为特定场景提供更精确、更具业务价值的服务。因此，企业将为基础大模型注入特定参数，提升AIGC类应用在业务场景中的可用性。企业用户期望利用大模型更敏捷、更直观地感知业务运行状态，洞察关键问题。未来，包括AIGC和大模型数据开发工作在内的一系列基础工作将变得更加自动化、智能化。IDC预计，到 2025年，采用 GenAI 驱动的数据智能和集成软件将产生新的自动化数据平台，使数据工程师的生产力至少提高 25%。专属大模型任务更加专注，造就企业数据的飞轮效应。

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趋势四：【产业方向】多模态大模型塑造“多边形战士”应用

多模态大模型与语言大模型、视觉大模型均为当前大模型训练和开发的重要方向。多模态使应用具备更高任务处理能力，深入跨领域、复杂场景；多模态交互提升应用的可用性，带来更丰富的用户体验。在一些典型AI应用中，多模态大模型显现出极强的可交互性，可帮助开发者与最终用户精准理解输入信息的上下文关联和隐含信息。在行业实践中，多模态大模型能通过对多维度信息的强力感知，持续强化推理能力，拓展服务边界，提升应用场景中的全面性和可靠性。多模态大模型能够显著提升跨行业水平应用的能力和丰富度，解决更多协同场景下的AI应用难题，在用户体验方面创造出更多想像空间。

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趋势五：【应用形态】AI Agent是大模型落地业务场景的主流形式

AI Agent通常被视为一种融合感知、分析、决策和执行能力的智能体，具备相当显著的主动性， 堪称人类的理想智能助手。AI Agent让“人机协同”成为新常态，个人与企业步入AI 助理时代。越来越多的业务活动都将被委托给AI，而人类则只需要聚焦于企业愿景、战略和关键路径的决策上。人与大量AI实体之间的协同工作模式，将颠覆当前企业的运行基础，让企业运营成效获得成倍提升。在以AI Agent为代表的AIGC应用加持下，越来越多的创新将会源自于超级个体和小型组织。AI Agent变革未来生产力的组织形式，对抗组织熵增。例如：钉钉与一号直聘合作实现了HR领域的数字员工应用，融合AIGC技术自动化完成招聘、人才管理流程中的一系列任务。一号直聘不再独立建设APP，而是创新性地将后台的业务流程分解为不同的插件，完全融入到钉钉的能力体系当中，让所有环节符合钉钉用户的使用习惯，也使钉钉AIGC实现了细粒度的融入，解决供需不匹配、信息不流通、缺少信任机制、高需低频、流程拥塞等长期痛点问题，是AIGC生态融入的典型范例。

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趋势六：【应用形态】AIGC加速超级入口的形成

AIGC将给应用软件的形态和业态带来颠覆性变化。基于自然语言的极简交互将替代很多传统的图形界面交互，形成LUI+GUI的混合形态。同时，“no app”的理念也将重塑下一代应用，通过对话即可直接调取、使用各种工具，让更多的非软件专业人员也能获取到强大的系统服务。由此，超级入口将成为新一代应用软件的典型前端形态。应用之间广泛的调动与协同，塑造全新的生态格局。例如，在AIGC的加持下，钉钉有望成为智能时代的超级APP。通过钉钉“/"（AI魔法棒）可以调用多项AI能力，用户在很多情况下都不必再打开各种SaaS和APP。以此为基础，过去广泛存在的SaaS、软件系统和各种AI创新应用，未来都将会以碎片化、插件化的方式，成为被集成的角色之一，并以LUI的形式被唤起。新一轮的AIGC之争，也将会是一场流量入口之争。

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趋势七：【应用形态】业务流程迈向“无感智能”

AI与业务的融合进程在未来几年将达到前所未有的高度。AIGC给业务流程带来的智能革新，一方面打开了新的需求空间，产生了规模化的流程重组效应；另一方面，也可能让传统行业多年来一成不变的业务规则转变为持续迭代的态势。原子化的AI能力将以细粒度的方式作用到业务流程的诸多环节中，以“无感智能”的形态，成为企业运营过程中必不可少的组成部分。AIGC渗透碎片化流程与场景，全面商业智能指日可期 。AIGC通过自动化、数据驱动的决策支持、创新加速等方式，可实现对业务流程的持续提质增效；同时，能够发现改进空间，优化工作流程，减少人工错误，使多年不变的传统业务流程“一日三新”。AIGC使能业务流程的持续迭代优化，释放核心生产力。

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趋势八：【市场影响】应用从云原生走向AI原生

应用迁移上云和基于云原生的重构，是过去一段时期内数字化的主流实践。如今，大模型和AIGC驱动正在重新定义基础设施，AI原生设计思想也正在渗入各行业的应用开发过程中，形成软件开发新范式。IDC的调研表明：企业认为AI原生将带来一系列变革，包括技术栈的变化、工具链的变化、基础设施的变化、开发流程的变化、安全策略的变化、设计理念的变化以及组织层面的变化等。在迈向AI原生的过程中，企业应积极做好准备。

AI将取代云计算成为企业未来应用创新的新动力，AI应用也将推动企业形成更坚实的新型基础设施。应用“+AI”向“AI+”转变，AI定义场景成为新范式。“AI+”意味着所有的应用都将以AI能力为核心驱动力，由AI定义场景，使AI实践贯穿于业务应用的全生命周期中。基于AIGC生成的高精度代码，应用开发方式发生革命性变化。AIGC将深度改变软件开发设计的模式和方法。未来的海量代码编写、测试和迭代过程将逐步被AIGC取代。由于新一代软件的功能和逻辑都聚焦在数据、API和内容层面，软件开发周期有望被缩短至以天为单位，使技术创新的效率产生飞跃。

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趋势九：【市场影响】AIGC逐步普惠化

AIGC技术能帮助应用开发者持续积累优势资源，推动创新型企业实现AIGC的商业变现。商业模式的创新也将给AIGC应用带来快速推广的契机，巨大的商业前景和快速迭代的技术能不断摊薄AIGC的边际成本，形成良性市场竞争格局，最终使广大的中小企业和普通民众受益。智能化浪潮下，AIGC AI创新商业模式将不断出现。从未来的发展趋势看，全栈式AI PaaS、SaaS化服务会进一步成为主流，AI产业链将持续发展成熟，包括数据采集、数据标注、定制化模型开发、场景共创等在内的AI产业链将产生很多新的岗位需求。伴随AIGC产品与生态的发展，AI将变得更普惠。个体创作者和开发者的商业化门槛持续降低，使更多的人积极拥抱AI时代的变化。

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趋势十：【市场影响】智能涌现是把双刃剑需要与之匹配的安全措施

AIGC作为一种新兴的技术，仍带有较强的双面性，其在推动AI新浪潮发展的同时，也存在许多可预料和不可预料的风险，诸如隐私保护、结果失控、数据泄露等，都是当前企业决策者最为担忧的问题。AIGC涌现的智能为企业、社会、自然、科学等全领域带来价值。如何对AIGC在法律法规和伦理道德方面进行有效的约束，是未来全球各国所面临的重要问题。各国将通过算法模型优化增强智能的可解释性，完善法律法规促进市场的规范化发展。

本文素材来源：IDC&钉钉报告 官方媒体/网络新闻