在人工智能（AI）领域，尤其是生成式AI和大模型技术的飞速发展下，创新成果如雨后春笋般涌现。然而，尽管OpenAI凭借其ChatGPT和DALL-E等热门应用赢得了广泛关注，却至今未能探索出有效的商业模式。据内部人士透露，OpenAI今年可能面临高达50亿美元的巨额亏损，这使其在面向消费者（ToC）市场寻找突破点时遭遇重重困难。在此背景下，众多科技巨头纷纷转向面向企业（ToB）市场，寻求在企业AI领域发掘具有盈利潜力的商业模式。
在企业AI市场竞争愈发激烈的情况下，微软、IBM和谷歌等科技巨头正加速推出新产品和解决方案，以占据市场先机。微软于10月21日宣布，将在其企业级应用套件Dynamics 365平台上推出10个自主AI智能代理，这些代理超越了传统聊天机器人的范畴，能够基于广泛的数据进行深度判断和推理。
微软副总裁布莱恩·古德表示，这些智能代理代表着AI技术在企业应用场景中的深度整合，涵盖了企业运营的多个关键环节。例如，销售资质代理可以帮助销售人员筛选潜在客户，提高销售转化率；客户意图代理能够分析客户对话，发现新见解，提升服务质量；财务协调代理则可以简化财务报告流程，提高财务管理效率。据微软称，一些企业通过使用现有的Copilot服务，每年可节省高达5000万美元的成本，相当于增加了187名全职员工的产出。
与此同时，IBM也在企业AI领域积极布局。IBM高级副总裁兼首席商务官罗布·托马斯透露，该公司在生成式AI领域的业务规模已达20亿美元，并呈现出前所未有的发展速度。IBM最近发布了Granite 3.0系列模型，旨在构建一个全面的企业AI生态系统，包括通用模型、专家混合模型和安全防护优化的Guardian系列模型。这些模型通过多个平台提供服务，如IBM的watsonX、亚马逊的Bedrock和Sagemaker，以及Hugging Face。
微软和IBM在推进企业AI发展的策略上有所不同。微软侧重于将AI无缝集成到现有企业工具中，利用其在办公效率工具和云计算领域的优势；而IBM则选择将Granite 3.0模型以开源方式发布，为企业提供更大的灵活性，有助于培养更广泛的生态系统。两家公司的这些举措都反映了企业AI市场的巨大潜力和竞争态势。
为了验证AI工具在企业中的实际应用效果，谷歌研究团队进行了一项针对软件开发领域的随机对照试验。该研究涉及96名谷歌软件工程师，深入研究了代码自动补全、智能粘贴和自然语言转代码等三种AI功能对开发效率的影响。研究结果表明，使用AI辅助工具的开发人员完成任务的速度提升了约21%。值得注意的是，经验丰富和每天投入更多时间编写代码的开发人员在使用AI工具时获得了更显著的生产力提升。
然而，研究人员也指出，尽管AI可能加快了开发速度，但仍需进一步研究AI生成代码的质量，特别是在大型系统和企业级项目中，确保高质量代码的产生至关重要。未来的AI工具需要更加个性化，以满足不同开发人员的需求。对于资历较浅的开发人员，AI工具应更好地引导他们进行复杂任务；而对于资历较深的开发人员，工具应提供更高阶的功能，进一步提升其生产效率。
IBM正在构想一种生成式计算新范式，允许开发者通过示例和提示来编程，而不用逐行编写代码。这一理念与谷歌研究中验证的AI辅助开发方法不谋而合，预示着软件开发范式的重大转变。IBM高管表示，通过示例来编程是一种根本性的转变，这种体验在与大模型的交互中尤为明显。
随着AI革命的深入发展，企业软件领域正在经历前所未有的转型，AI技术正以前所未有的方式重新定义未来的工作方式。在这场变革中，企业AI市场将成为科技巨头们竞相争夺的重要战场。
