金 句：“ICT产业是发展新质生产力的一个核心要素，今天ICT行业已经进入到“AI无处不在”的大转型时代，加速生成式AI落地是当务之急。”

今年两会上，新质生产力写入政府工作报告，并被列为2024年十大工作任务的首位，为我国今年经济发展明确了目标。ICT产业作为发展新质生产力的基石，已进入“AI无处不在”的转型阶段。在此过程中，如何加速生成式AI跟企业更好结合及落地成了关键内容。

5月21日，由CIO时代、新基建创新研究院作为智库共同支持的中企通信“智创新·质跨越——Solution Day 2024”大会现场，IDC中国副总裁兼首席分析师武连峰作了“发展新质生产力，加速生成式AI落地”主题分享。

武连峰结合当前企业CIO们关注的焦点，分享了行业企业如何利用生成式AI进行创新，阐述了AI发展新质生产力的驱动因素、方法以及产出要素，并提到ICT产业作为发展新质生产力核心要素之一其转型方向以及与生成式AI结合、AI落地等内容，干货满满。

以下为演讲的精华内容，经编辑后的文字实录。

★ICT产业，发展新质生产力的核心要素★

今天大会的主题“智创新 质跨越”中的“质”就是新质生产力中的“质”，新质生产力的核心是利用AI技术，促进产业的高端化、智能化、绿色化。发展新质生产力的三个驱动因素是AI技术大变革带来的经济转型创新计划、生产要素重新配置以及AI产业转型升级。

发展新质生产力的具体方法上，首先需要有更高质量的劳动力，企业需要对人才队伍展开进一步创新建设;其次需要更高技术含量的劳动资料，这里更多的是指包括生成式AI在内的劳动工具;第三，需要有更广泛的劳动对象，AI数据要素无疑成为非常重要的广泛的劳动对象。

具体产出上，要推动AI产业链供应链优化升级，特别是中国未来在全球有更强的竞争力，AI产业链供应链的影响会非常关键，特别是掌握在制造企业、工业企业手中。同时，要积极培育发展战略性新兴产业和未来产业。此外，整个数字经济要纵深发展，创新发展。

ICT产业作为发展新质生产力的核心要素，主要通过以下三个方面来提供支撑：

第一、ICT产业每年增长要高于长期经济的增长，2024年，中国数字化转型支出差不多是经济增长的4倍左右，因此整个ICT产业是经济高速增长的基石。

第二、ICT产业是产业升级和创新的催化剂。预测在2025年，中国至少30%的组织都会实现由AI支持的创新的商业模式。AI帮助企业实现创新的核心，是用AI技术寻找第二增长曲线。正如刚才中企通信介绍的云网神盾，这里面有很多AI的价值，其实核心就是，用AI技术帮助企业寻找新的业务增长曲线。

第三、高质量、可持续发展的工具。据预测，到2027年，中国2000强的企业至少会将10%的数字化转型支出用于可持续性或相关，包括双碳、绿色、ESG等等。

★ICT产业进入AI转型阶段★

当前，企业CIO们最关注的4个点分别是如何管理和应用生成式AI、如何发挥数据要素的价值、如何帮助企业出海以及如何做好新时代的安全。

生成式AI作为企业转型创新的焦点，在创新方面首先需要结合宏观大环境，看其对生成式AI的发展提供了怎样的基础。据IDC研判，今天ICT行业已经进入到“AI无处不在”的大转型时代，宏观看企业实现转型，生成式AI的落地又该做哪几件事情?

这里，我们看ICT产业转型的三大方面：

一、支出转型。预计到2025年，全球2000强企业将把超过40%的核心IT支出用于AI技术相关计划，从而使产品和流程创新率实现两位数的增长。

二、投资转型。预计到2026年，全球AI技术提供商将50%的研发、人员配备和资本支出投资分配给人工智能/自动化。正如我们看到的像中企通信等IT厂商、解决方案商，其在AI技术相关的方面的投入越来越多。

三、服务转型。我们认为，未来40%的服务都会跟AI相关，包括最基本的IT部门的运维服务，以及给客户提供的各种支持服务。

生成式AI技术已开始向企业渗透，预计未来10~15年都会炽盛不衰，这将是AI技术跟行业相结合的关键时期。那么，在ICT产业的转型阶段，我们究竟该如何加速生成式AI跟企业更好结合及落地?

★加速生成式AI落地的6大策略★

两会报告里包含着“7个加速”，非常利好ICT市场的发展——智能基础设施建设加速、生成式AI落地加速、未来新兴产业发展加速、国家重大项目建设加速、消费市场以旧换新会加速、中国企业创新出海会加速、绿色低碳发展也会持续加速。

加速生成式AI跟企业更好结合及落地，这里给出6大策略——认知到位、发展阶段要清晰、场景要规划、需要借鉴案例、确保资金预算充足以及选择更合适的合作伙伴。

认知一定要到位：据IDC今年3月份有关“企业生成式AI (Gen AI)使用情况”相关调研报告结果显示，全球各行业37.4%的企业认为，生成式AI会颠覆其竞争力乃至整个行业。生成式AI对于行业、企业产生的影响会非常大，因此对于企业管理层而言，认知一定要到位。

阶段要特别清晰：从用户视角来讲，生成式AI的发展将经历4个大的阶段——聪明的实习生、个人数字助理、咨询顾问、企业绩效的优秀员工;从应用视角来看的4个阶段——to C的对话应用、Copilot应用、AI Agent应用、创新的AI技术原生应用与设备。不同发展阶段的生成式AI，对企业价值也不同——更好地提升生产力、提升客户体验、帮助实现AI技术业务增长。

场景要规划：AI技术要与行业、业务相结合，就要落实到具体的AI应用场景。目前国内AI在典型场景应用已经相当成熟，包括在艺术设计、数字员工、代码生成、知识管理、市场营销、客服服务等，但责任还得是“人”来承担。同时，随着AI的不断发展，利用AI技术的黑客也会增多，因此安全攻防成为关键。IDC调研结果将生成式AI集成到现有业务应用流程中，并将应用场景做了大体分类，企业需要有自己的场景应用优先级，以此来对场景规划做参考。

需要借鉴行业案例：大量借鉴行业实践案例，可有效帮助自身企业在发展时避免“踩坑”。比如蒙牛3.0战略、中国电网、某汽车集团等大型企业在数字营销、数字直播、财务管理等方面的AI实践，助力企业更好地找适合自己的AI技术落地方案。

需要有充足的预算：IDC报告结果显示，2024年全球生成式AI技术的支出规模是387亿，预计到2027年这个数字就会涨到1400多亿;中国市场将从2024年的35.3亿美元增长到2027年的129亿，年均增长率为50%左右，这意味着企业在生成式AI的花费会有不少增长。其中，具体的AI技术投入机会点分别为基础设施、生成式AI相关的平台与解决方案、生成式AI相关的服务方面。未来增长比较高的行业包括运营商、汽车、交通、运输、零售、教育等这几个行业。

选择合适的合作伙伴：生成式AI的能力有三个大的维度，企业在落地AI技术的每个阶段都需要选择自己的合作伙伴，选择合作伙伴时要注意几个大的方面——从调研结果看合作伙伴的哪些方面是最重要的，选择生成式AI平台时最重要/第二重要的考虑因素，要充分考虑合作伙伴在生成式AI的定位，以及要考虑如何变现等。

★ 结 语 ★

生成式AI毫无疑问变得越来越重要，今天它的核心是高端化、智能化、绿色化。当前的ICT产业已经进入到AI技术转型的阶段，通过加速生成式AI的落地6大策略，希望能助力更多企业把生成式AI做好的同时，实现AI技术业务创新。