2024 AI Trends - Menlo Ventures

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2024年企业中生成性AI的状况

引言

2024年标志着生成性AI成为企业的关键任务。AI支出激增至138亿美元，是2023年23亿美元的6倍以上，显示出企业从实验阶段转向执行阶段，将AI嵌入到业务战略的核心。

从试点到生产

• AI支出激增：2024年AI支出达到138亿美元，比2023年的23亿美元增长超过6倍。
• 组织乐观情绪：72%的决策者预计生成性AI工具将在不久的将来更广泛地被采用。
• 早期阶段的转型：尽管投资增加，许多决策者仍在确定生成性AI如何在其组织中实施。

生成性AI支出显示企业承诺增长

• 创新预算与永久预算：60%的企业生成性AI投资来自创新预算，40%来自更永久的预算。
• 基础模型投资：基础模型投资仍然占据企业生成性AI支出的主导地位。

应用层热度上升

• 应用层投资：2024年，企业买家向生成性AI应用投入了46亿美元，比去年的6亿美元增长了近8倍。
• 潜在用例：组织平均识别出10个潜在用例，其中24%优先考虑近期实施。

图表分析：生成性AI投资类别分布

该图表显示了企业在生成性AI不同类别上的投资分布，其中基础模型投资占据主导地位，应用层增长迅速。

企业中最有价值的用例排名

• 代码协作：51%的采用率，GitHub Copilot等工具迅速增长。
• 支持聊天机器人：31%的企业采用率，提供24/7的知识支持。
• 企业搜索与数据提取：分别有28%和27%的采用率，反映企业对数据利用的强烈需求。
• 会议总结：24%的采用率，通过自动化笔记和要点提高生产力。

图表分析：主导生成性AI用例

该图表突出显示了企业中最有价值的生成性AI用例，其中代码生成、聊天机器人、企业搜索、数据转换和会议总结是投资的重点。

代理和自动化：AI接管

• 人类工作流程增强：当前实施模式显示出对增强人类工作流程, 而不是偏向完全自动化。
• 自主解决方案的过渡：早期的AI驱动代理能够独立管理复杂、端到端流程。

构建与购买？逐案方法

• 内部开发与外部采购：47%的解决方案是内部开发的，而53%来自供应商。

长期游戏：企业在生成性AI采用中优先考虑价值而非快速胜利

• 投资回报与行业定制：在选择新工具时，企业更关注可衡量价值和行业特定定制。

螺栓式与突破式：现有企业更容易受到初创企业颠覆

• 初创企业的机会：64%的客户仍然偏好从现有供应商购买，但18%的决策者对现有供应商的产品表示失望。

按部门转型

• 跨部门投资：2024年，生成性AI预算流向了每个部门，技术部门占据了最大的支出份额。

图表分析：生成性AI按部门投资分布

该图表显示了企业在不同部门对生成性AI的投资分布，其中IT、产品+工程和数据科学部门占据了近一半的投资。

垂直AI应用的崛起

• 垂直化工作流程：2024年，越来越多的应用在特定领域的工作流程中找到了吸引力。

图表分析：垂直AI应用市场地图

该图表展示了不同垂直领域中AI应用的崛起，特别是在医疗保健、法律、金融服务和媒体娱乐等领域。

基础设施和现代AI堆栈的深入研究

• AI堆栈的稳定：2024年，企业围绕构成大多数生产AI系统运行时架构的核心构建块汇聚。

图表分析：现代AI堆栈

该图表展示了现代AI堆栈的组成，其中基础模型投资占据主导地位，同时企业越来越重视数据脚手架和集成在构建复杂复合AI架构中的重要性。

LLM趋势：多模型策略盛行，OpenAI让位给Anthropic

• 多模型策略：企业通常在其AI堆栈中部署三个或更多基础模型，并根据不同的用例或结果路由到不同的模型。
• 开放与封闭源代码：封闭源代码解决方案支撑绝大多数使用，市场份额为81%，而开源替代品（由Meta的Llama 3领导）稳定在19%。
• OpenAI市场份额下降：OpenAI的早期先发优势有所减弱，企业市场份额从50%下降到34%。
• Anthropic市场份额增长：Anthropic将其企业存在感从12%翻倍至24%，一些企业从GPT-4转向Claude 3.5 Sonnet，因为新模型成为最先进的模型。

设计模式趋势：RAG增长，微调罕见，代理突破

• RAG主导：RAG（检索增强生成）现在以51%的采用率主导，从去年的31%大幅上升。
• 微调罕见：微调在生产模型中仍然罕见，只有9%的模型进行了微调。
• 代理架构突破：代理架构首次亮相，已经占据了12%的实施。

图表分析：AI设计模式趋势

该图表展示了企业AI设计模式的演变，其中RAG（检索增强生成）的采用率显著增长，微调仍然罕见，而代理架构开始崭露头角。

我们的预测

1. Agent将推动下一波转型。
2. 更多现有企业将倒下，不转型就淘汰。
3. AI应用型人才短期非常稀缺。