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导言
德勤科技、传媒和电信中心（The Deloitte Center for Technology, Media & Telecommunications， TMT）就生成式人工智能（Generative AI）和企业软件收入增长潜力发布了2024年预测。 德勤TMT认为， 生成式人工智能即将进入企业软件，但可以预期的是，厂商之间会在希望按用户收费和IT部门认为生成式人工智能功能应该是免费的竞争中展开角逐。也就是说，付费方式可能是生成式人工智能+企业软件被快速、规模化采用的决定性因素之一，因此，2024年可能是过渡之年。
生成式人工智能和企业软件的三个预测
2023年初，对于企业来说，关于生成式人工智能引发了三个重要问题：生成式人工智能会被嵌入企业软件吗？厂商将如何额外收费用于软件内的生成式人工智能工具？生成式人工智能将为企业软件行业带来多大的收入增长？
当我们步入2024年，德勤公司提出了三个预测：首先，我们预测几乎每家企业软件公司都会在其至少一些产品中嵌入生成式人工智能。其次，我们预测将会出现多种定价模型：显式的按用户按月收费（PUPM）、按消费计费、混合模式、隐式定价（保留今天的模式但收费更多），或者目前暂时是免费的。最后，我们预测在2024年年底，除了生成式人工智能处理能力的云服务提供商外，企业软件公司的收入增长将接近每年100亿美元。
虽然这一数字低于一位基金经理预测的2030年生成式人工智能软件市场达到14万亿美元的数字（不是笔误），但仍然非常可观，尽管它只是2024年全球企业IT支出预计的1.6万亿美元的一小部分，也比2024年产生生成式人工智能芯片和服务器的预期硬件收入50亿美元大幅低。考虑到2023年对生成式人工智能企业软件工具的兴奋，我们是如何得出这个数字的，为什么它不更高呢？
2025年及以后的市场潜力看起来强劲，企业软件公司的收入增长可能会达到数百亿美元。但2024年实际上是一个过渡年。预计将包括生成式人工智能的各种类型的企业软件工具直到2023年底或2024年初才会推出。一些公司已经告诫分析师，今年下半年的采用率和收入将比上半年更强劲。超过70%的公司正在尝试生成式人工智能，但只有不到20%愿意在其上投入更多资金。考虑到这一切，我们预测到2024年年底，收入增长将接近每年100亿美元。
我们预测对于大多数企业来说，“通往生成式人工智能的大门”很可能是通过以下三类情景，其中生成式人工智能功能嵌入现有软件中，往往不为用户所注意。
生成式人工智能的运营成本高昂，但其价值对于客户来说可能还不够清晰
从某种程度上讲，软件公司希望为生成式人工智能收费是有道理的。除了增加收入外，提供生成式人工智能也是一项昂贵的投资。他们通常花费数十亿美元购买为生成式人工智能培训所需的芯片，或者需要从云端或芯片公司购买实例。例如，观察一些最大的云服务提供商，预计他们将在2023年的资本支出中从3%至13%用于人工智能。此外，运营成本也不容忽视，估计每次生成式人工智能查询的成本为0.01至0.36美元。举个例子，一项每用户每月费用为10美元的服务传言称每月亏损20美元，部分用户使服务提供商的成本超过80美元。芯片定价和运营成本预计随着时间的推移将大幅下降， 但可能要等到目前的生成式人工智能芯片短缺得到缓解，而德勤预测这种情况不会在2024年下半年之前发生（参见生成式人工智能芯片预测）。
与此同时，至少一些企业软件的购买者开始有所反弹。引用2023年6月对购买者进行的美国调查，尽管生成式人工智能功能的长期潜力非常高，一些受访者表示，人工智能功能“是必备的”（即每个供应商都需要提供），但“祝你好运，试着让我为此付费。”其他客户可能还没有看到生成式人工智能在其工作流程中的价值：他们可能不愿意为其使用付费，但可能会接受免费试用，随后转为付费服务。
生成式人工智能和企业软件的底线观点
从高层来看，除非公司能够产生积极的投资回报率，否则它们不太可能为增强型通用人工智能付费。一项来自2023年秋季的研究表明，利用通用人工智能的知识工作者（不是通过企业软件内嵌的人工智能）可能会获得非常强劲的投资回报率，他们能够比不使用这些工具的人做更多、更快，而且质量更高。如果在实际世界和多个行业中看到了这样的改进，长期来看，收入的增长可能会比2024年初期的情况所表明的要大得多。
然而，如果投资回报率较低（或者需要时间来证明），供应商可能会看到用户对价格的不断抵制，或者以较慢的速度来接受通用人工智能技术。在高定价和免费的“基础”通用人工智能之间可能会有一个潜在的替代方案：即混合模式，提供相对较低的每用户每月定价（<美元10），并结合使用量收费（即基于使用量收费），这样可以让供应商收回一些请求处理成本。实际上，你使用的越多，你支付的也就越多。
监管以及涉及隐私、知识产权所有权、准确性/虚构等方面的担忧可能会成为发展的障碍。其中任何一个可能足以减缓甚至停止通用人工智能增强型企业软件解决方案的采用。一些欧盟提出的规定过于严格，使得许多当前一代人工智能软件工具可能无法在该市场上使用。对于这些障碍中的一些，一个潜在的解决方案可能是公司自己建立其模型，然后在通用人工智能云服务上进行模型的培训和运行。这可能会成为一个数十亿美元的市场，用于处理、软件和服务。
目前，领先的通用人工智能加速器芯片供应短缺并受到限制（参见Duncan关于通用人工智能芯片的2024年预测）。这可能使得一些公司无法满足通用人工智能内置功能的需求。他们需要成千上万甚至数万个这样的4万美元的芯片来满足预期的需求，一些公司无法获得足够的（或者任何）通用人工智能云服务。供应量预计将在2024年上半年增加，但是在该年的前段时间内，通用人工智能内置软件的收入可能会受到供应能力的限制。这种芯片短缺可能使企业软件公司能够为通用人工智能功能收取更高的价格，因为由于芯片短缺，软件用户很可能无法建立自己的通用人工智能解决方案。
但随后通用人工智能加速器芯片的价格可能会在接下来的18-24个月内下降。随着供应量的增加和新进入者的涌现，这种情况可能会突然发生。预计将有多个参与商宣布新的数据中心和边缘处理通用人工智能芯片，虽然目前尚不清楚这些芯片可能获得多大的市场份额，但替代芯片可能会减少目前的硬件短缺和高价格。
一些拥有自己构建解决方案能力的大公司，无论是基于他们购买的硬件上，还是通过云通用人工智能能力，可能会推迟建设/购买通用人工智能能力，直到价格下降。他们似乎更愿意成为迅速跟随者，而不是付出高昂的成本成为领先者。预计将会有相对较少的公司购买硬件——许多公司将从较大的云供应商那里获取通用人工智能。此外，计划采用混合模式的公司如果成本大幅下降可能会遭遇客户对基于使用量收费的抵制，并可能需要降低这种定价。
通用人工智能（gen AI）的收入增长高达100亿美元对供应商来说是一个重要的利好消息。但需要放在背景中理解：全球对云服务的支出规模巨大，并且仍在增长，但这种增长可能会放缓。2022年，公共云服务市场规模达到了5460亿美元，较前一年增长了22%。然而，到了2023年第二季度，增长率降至16%，尽管一些主要的云服务提供商正在推出通用人工智能作为服务，但从公开报告的数据中，我们尚不清楚他们在2023年以及在2024年会从这些服务中赚取多少钱。通用人工智能对云公司的收益是否足够大、增长速度是否足够快，以重新加速整体增长达到20%的年度范围，这也是一个值得思考的问题。
另一个问题是，企业是否愿意为员工购买多个内置通用人工智能的企业软件。大多数知识工作者使用多个软件工具，以每月10-30美元计算，累积的“通用人工智能堆叠”支出可能超过每月100美元。我们可能会看到一种新型软件，它能够在所有其他软件的基础上运行，对一切进行通用人工智能处理，即一种通用的辅助系统?
最终，生成式人工智能功能必须迅速展现对多个任务的有效性，并为大公司的巨额支出和战略规划做出贡献。供应商们在确定客户定价时要面对自己的成本，无论是通过云端进行纯通用人工智能处理，还是提供支持通用人工智能的服务特性。对于最终用户而言，他们可能需要一些时间来确定这些功能如何转化为业务的直接价值，但很可能会很快意识到收益，并更好地理解其价值以及愿意为此付出多少。从迄今为止我们所见，这可能会导致全面的价格上涨。
文章来源： 根据 Deloitte TMT Predictions 2024 关于Generative AI and Enterprise Software 编译。
文章作者： Duncan Stewart, Canada; Baris Sarer, United States, Gillian Crossan, United States；Jeff Loucks, United States
https://www2.deloitte.com/us/en/insights/industry/technology/technology-media-and-telecom-predictions/2024/generative-ai-enterprise-software-revenue-prediction.html
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