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在过去两年半的时间里，GenAI 的发展速度令人吃惊。2022 年末，探索和炒作热潮兴起，随后，随着 ChatGPT 和企业协同机器人等工具进入日常工作流程，出现了早期采用的浪潮。

到 2024 年初，随着企业寻求从人工智能投资中获得可衡量的价值，焦点转向投资回报率和使用案例的成熟度。随着人工智能应用的成熟，出现了一个关键问题：先行者是否实现了丰厚的回报?数据表明，它们实现了。

在较早采用人工智能的公司中，92%的公司报告称其投资获得了积极回报。那些对投资回报率进行了测量的公司，平均回报率达到了 41%，这一成功推动了进一步的投资，81% 的早期采用者增加了数据基础设施方面的支出，以加强其人工智能能力。

大型语言模型(LLM)的投资增长显著，78% 的公司在这一领域进行了投资。在支持软件方面的支出已上升到 83%，而在人工智能驱动的人才方面的投资已达到 76%。这些数字来自 Snowflake 的最新报告 “GenAI惊人的投资回报率”。

通过对全球 3300 多家企业的在线调查，Snowflake 确定了 1900 家 GenAI 的早期采用者。该报告重点介绍了早期投资人工智能的企业如何将该技术整合到其运营中，跟踪可衡量的回报，并完善其战略以最大限度地发挥技术影响。

报告显示，GenAI 的热门用例包括 IT 运营(70%)、网络安全(65%)、客户服务和支持(56%)以及软件开发(54%)。

GenAI 对面向客户的职能部门也很有影响力。虽然销售部门的采用率仍相对较低，仅为 38%，但使用 GenAI 的部门报告称，收入增长和预测准确性大幅提高。

营销团队的采用率为 44%，他们表示通过个性化内容生成提高了参与率。客户服务部门(采用率为 56%)报告称，通过人工智能驱动的聊天机器人和知识管理，满意度有所提高。技术中心较少的部门，如人力资源部门，也在使用更多的 GenAI 来 “简化从招聘到绩效管理的一切流程”。

采购部门正在经历重大转变，76% 的用户看到了显著改善，尤其是在分析和合同管理方面。在制造业，79% 的用户表示获得了巨大收益，包括更好的需求预测和更高效的维护调度。

虽然 GenAI 在早期采用者中取得了可喜的成功，但许多组织仍面临着艰难的战略选择，这将决定他们的优先事项和长期策略。大约五分之一(18%)的企业认为，GenAI 将对面向客户的项目产生最大影响，这也是他们投资最多的领域。

企业面临的一个主要挑战是管理非结构化数据。虽然非结构化数据占企业数据的 80%-90%，但只有 11% 的早期采用者为 LLM 应用准备好了一半以上的非结构化数据。

接受调查的首席数据官(CDO)都认为，解锁非结构化数据存储库能带来好处，但他们有时会被庞大的数据量压得喘不过气来。企业认为，耗时的管理(55%)、数据质量问题(52%)和敏感性问题(50%)是释放数据全部潜力的主要障碍。

大多数组织正在采用多模式战略，同时利用商业和开源选项。目前，模型定制已成为标准做法，96% 的早期采用者积极训练、调整或增强其 LLM，以优化性能。人工智能代理(AI Agent)也是关注的焦点，72% 的早期采用者预计到今年年底，自主代理将接管某些任务。

“自主智能体的首批产品已进入市场。其能力和应用场景只会不断增加，其增长速度可能与过去两年人工智能的发展速度相同，甚至更快。如今的早期使用者当下正与生成式AI同行，那么他们也将更有优势，以便在未来迅速跟上自主智能体的发展步伐。(说真的，这个未来很快就会到来。)”

据 Snowflake 称，与其他行业相比，科技公司拥抱 GenAI 的速度更快、范围更广，它们利用多种模式并在各种职能中部署人工智能。虽然这种积极的方法有助于创新和创造新机遇，但科技公司往往难以在预算范围内确定用例的优先级，也难以有效评估其影响。

“当然，具有讽刺意味的是，最有能力发现人工智能潜力的行业最终却因为这种深刻的洞察力而受到了轻微的惩罚。”报告指出，“然而，总的来说，为我们带来创生型人工智能的行业仍然是其应用的开拓者。”

报告强调了强大的数据基础设施对有效实现 GenAI 的重要性，而早期采用者也意识到了这一点。五分之四(81%)的受访者表示，他们的组织计划投资基于云的数据仓库。根据 Snowflake 报告，投资安全和集成分析也是重中之重。

2024 年 8 月，谷歌发布的一份报告也强调了 GenAI 早期采用者的强劲投资回报率。谷歌认为，早期采用者的一个主要好处是他们能够更好地进行再投资。他们还能更快地过渡到生产阶段，早期投资使他们能够获得竞争优势，从而在市场中占据重要地位。