【上海高级金融学院】中美AIGC产业商业化落地生态与发展趋势分析报告

上海交通大学上海高级金融学院(高金)EED项目组、沪港国际科创金融实验室以及高金LLC实践体验学习中心近日发布了《中美AIGC产业商业化落地生态与发展趋势分析报告》。该报告深入比较了中美两国在AIGC（人工智能生成内容）行业生态上的差异，并详细剖析了AIGC技术在多个关键产业领域的最新应用进展与商业价值，旨在为企业及相关机构在产业布局、投资决策、政策支持等方面提供策略性建议和参考依据。报告中不仅分析了AIGC技术的商业价值与挑战，还探讨了投融资活跃度，并指出了行业发展的挑战与不确定性，其中包含了丰富的数据、案例分析和行业洞察，为理解当前AIGC产业提供了宝贵的视角和深刻的见解。

中美AIGC产业的商业化浪潮

人工智能生成内容（AIGC）技术正以前所未有的速度和深度改变着全球各个行业。中美两国作为世界最大的两个经济体，在AI领域的发展对全球具有深远影响。这份《中美AIGC产业商业化落地生态与发展趋势分析报告》为我们揭示了AIGC技术在中美两国多个关键产业领域的最新应用进展与商业价值。

AIGC技术在金融领域的应用价值巨大。中国银行业对金融科技的总投入金额达到2793.2亿元，其中对相关人员的开支达到172.5亿元。金融行业对系统开发的成本支出较大，而AIGC技术能有效提升研发效能。例如，中国工商银行已形成代码推演预测、代码自动生成等能力，编码助手生成代码量占总代码量的比值达到40%。这表明AIGC技术在金融领域的商业化进展迅速。

在信息技术与软件开发业，AIGC技术的市场空间更为广阔。2024年全球IT支出预计将达到5.26万亿美元，全球软件开发人员总数将达到2870万。AIGC技术能大幅提升研发效率，对科技巨头降本增效意义巨大。例如，字节跳动推出的MarsCode，超过70%的工程师都在使用，每月贡献百万行量级的代码。这显示了AIGC技术在提升研发效率方面的潜力。

在知识管理&内容创作领域，AIGC技术的应用价值同样不容小觑。金融业是单位数据产出量最高的行业，生成式人工智能将大幅提升内部运营效率，提高获客能力，提升产品设计创新能力，和加强风险防控能力，有望为金融业带来3万亿规模的增量商业价值。例如，BCG曾以一家拥有约两万名员工的区域性国际银行为例，预计在首年即可为该银行节省约1.5亿美元的成本。这表明AIGC技术在金融业的应用前景广阔。

在医疗&医药科学研究领域，AIGC技术的应用价值同样巨大。大模型技术通过深入分析海量蛋白质数据，揭示生物分子的内在规律，使得研究人员能够设计出具有特定功能的新型蛋白质。2022年全球AI制药市场规模为10.4亿美元，到2026年全球AI制药市场规模将达到29.94亿美元。这显示了AIGC技术在医疗&医药科学研究领域的商业潜力。

然而，AIGC技术的商业化落地也面临诸多挑战。技术门槛、算力成本、语料获取难度是主要挑战。例如，在医疗领域，模型需要具备高度的准确性和可靠性，医疗数据的标准化和隐私保护也是应用中的难点。在金融领域，金融产品类型丰富，客户的个性化服务需求较高，且金融行业出于合规等原因，对数据安全和隐私保护要求极高，对所生成的回复内容准确度和合规要求也极高，整体实现的逻辑复杂性较高，逻辑难度较大。

尽管如此，AIGC技术的发展和商业化前景仍充满挑战与不确定性，需要行业内外的持续关注和深入研究，以实现其在各领域的广泛应用和商业价值的最大化。对于投资者而言，这要求他们在评估相关企业的投资价值时，不仅考虑技术潜力，还需关注其商业化进程和市场反应。

这篇文章的灵感来自于《中美AIGC产业商业化落地生态与发展趋势分析报告》。除了这份报告，还有一些同类型的报告，也非常有价值，推荐阅读，这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。

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