IoT Analytics 咨询公司对 530 个生成式 AI 的真实项目进行了分析，归纳出来 Top 10 应用分别是：
(1) 客户支持之问题解决（35%）；
(2) 客户支持之问询（34%）；
(3) 客户支持之售后支持（19%）；
(4) 营销内容生成（17%）；
(5) 软件开发（15%）；
(6) 运营过程优化（11%）；
(7) IT 支持（8%）；
(8) 研发产品设计（8%）；
(9) 研发原型制作（8%）；
(10) 研发可行性研究（8%）。
大量 AI 生成的内容在通过社交媒体发布，平台方通常会进行监管，以及要求博主标识出这是 AI 生成等字样。
Freepik 的研究发现，YouTube 是拥有 AI 内容主题标签最多的社交媒体平台，整个网站的视频上有近 180 万个与 AI 相关的主题标签。X（Twitter）拥有 608,500 个 AI 内容主题标签。
从热门标签分布看，#deepfake（深度伪造）是使用量最高的 AI 内容标签。
MIT 针对企业客户的调研，企业客户管理层从哪些途径来知晓 Gen AI 解决方案。
(1) 现有供应商 20%；
(2) 新的集成商及合作伙伴推荐 15%；
(3) 同行点对点推荐 13%；
(4) 董事会或外部顾问的推荐 10%；
(4) 展会和媒体活动 9%；
(5) 行业刊物或研讨会 6%。
Mckinsey 发布了一个新的报告，围绕 AI 的应用情况调研。
下图从两个角度，Top Use Case（典型应用场景）、Use Case by functions（从职能部门划分角度）来呈现调研结果。
Top 3 Use Case：(1) 服务相关的优化（现场交付、后台办公室、客服等）；(2) 基于 AI 的新产品开发；（3）客户联系中心（或呼叫中心）自动化。
使用 AI 的 Top 3 职能部门：（1）服务交付部门；(2) 新产品或新业务开发部门；(3) 市场营销部门。
最近和一些朋友讨论到，AI 作为一个创业赛道的概念可能是不成立的，因为 AI 是一种通用技术。目前一些名义上 “纯 AI” 概念的公司融资和 IPO 也不是很顺利。
但 AI 的应用却是遍地开花之态势。各行各业都会在工作中引入 AI。
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