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1、德勤中国咨询业务德勤中国咨询业务2024年年8月月百舸争流，驶向超级入口AI大模型时代C端应用生态变局2 2024。欲了解更多信息，请联系德勤中国。前言前言类比PC时代到移动互联网时代的发展，可以窥见AI时代的来临将带来诸多颠覆与创新，这让所有关注AI发展的人们既心生期待又满怀敬畏。AI时代大模型带来生产力水平的显著提升，不断推动应用场景的拓展和功能体验的创新，引发新生态的构建，推动C端应用生态进入新的发展阶段，也必将诞生新的超级用户入口。当前各类AI应用层出不穷，开发生态不断演进，上演着一场百舸争流的大战：操作系统层面，模型的调用能力带来隐私问题；MaaS(Model as a Servic

2、e)和AI开发工具带来商业模式的创新；应用分发和应用调度这两个兵家必争之地将会花落谁家，尚未可知；终端的形态将如何演变、流量入口在哪里，值得我们深思和期待。各类厂商纷纷提前布局和卡位，德勤观察到三类典型的卡位策略：一、结合自身资源禀赋和技术迭代趋势布局最具创新价值的AI应用类型，典型代表如聊天机器人，通过极致的效率提升来实现价值；二、构建AI开发层能力，支撑AI应用生态落地，MaaS有望成为AI时代云厂商的底层业态，赋能AI应用生态发展；三、加速布局AI Agent，掌握AI时代的用户入口，通过与C端应用生态的高度融合，影响用户的使用路径和决策。AI时代C端应用价值的实现将带来全产业的生态重塑

3、，从底层基础设施到AI开发到解决方案，不同环节的生态参与方迎来新的布局机会。德勤绘制了一份AI产业链生态图，希望给市场参与者一份可供参考的导航地图。德勤将持续积极地投入AI的研究，为企业的AI战略设计和落地应用方面提供顶层规划咨询和落地解决方案。我们将陪伴客户左右，在AI时代扬帆起航，勇往直前。3 2024。欲了解更多信息，请联系德勤中国。3 2024。欲了解更多信息，请联系德勤中国。目录目录趋势趋势1：AI大模型应用下大模型应用下C端应用生态正在被重塑端应用生态正在被重塑4趋势趋势2：需求聚合入口，掌握：需求聚合入口，掌握AI时代的创新用户价值时代的创新用户价值11趋势趋势3：用户入口卡位策

4、略渐显：用户入口卡位策略渐显16趋势趋势4：价值链不同环节参与方基于自身资源禀赋加速布局：价值链不同环节参与方基于自身资源禀赋加速布局24德勤德勤AI Strategy服务方案介绍服务方案介绍294 2024。欲了解更多信息，请联系德勤中国。4 2024。欲了解更多信息，请联系德勤中国。AI大模型应用下大模型应用下C端应用生态正在被重塑端应用生态正在被重塑5 2024。欲了解更多信息，请联系德勤中国。纵观信息革命的三个时期，“PC+网页”以及“智能手机+APP”两个发展阶段中，终端设备及OS操作系统占据C端应用生态链制高点，目前，AI大模型带来新一轮生产力的升级，势必推动C端应用生态进入新的发

5、展阶段AI大模型时代大模型时代C端应用生态变化趋势端应用生态变化趋势信息来源：Similar Web、德勤访谈、研究与分析以史为鉴以史为鉴PC、移动互联网时代形成了以终端、移动互联网时代形成了以终端、OS、应用为主的产业链生态、应用为主的产业链生态终端终端设备设备OS应用应用载体、调用、管理、运行适配、被兼容搭载兼容分发适配放眼未来放眼未来AI大模型对现有大模型对现有C端应用生态各环节带来巨大冲击端应用生态各环节带来巨大冲击终端终端设备设备OS应用应用AI大模型大模型终端形态变化硬件配置端侧、云侧模型协同API接口调用模型及服务，提供能力支撑融合适配OS系统服务内核搭载AI大模型，作为AI应用

6、的底层能力支撑6 2024。欲了解更多信息，请联系德勤中国。对比两轮信息革命升级，应用价值实现与基础技术的升级密不可分：围绕数据资源的基础设施更新有效推动应用场景的拓展和功能体验的创新，最终引发新生态的构建，生成了用户入口的超级应用；AI时代用户的注意力争夺成为应用发展的重中之重，未来将诞生新的用户入口AI应用或将诞生新时代的用户入口应用或将诞生新时代的用户入口信息来源：CNNIC、Quest Mobile、德勤访谈、研究与分析 移动应用价值凸显，用户流量激增，移动应用价值凸显，用户流量激增，头部应用成为移动时代的“用户入口”头部应用成为移动时代的“用户入口”移动互联网用户数量和使用时长单位：

7、亿人、小时/天平均使用时长611用户数量PC到到移移动动互互联联网网时时代代移移动动互互联联网网到到AI时时代代基础条件基础条件应用场景拓展应用场景拓展基础设施完备基础设施完备功能体验创新功能体验创新 形成了由OS厂商牵头，个人开发者、独立软件开发商多方共建的成熟多方共建的成熟开发生态体系开发生态体系 形成了标准化SDK/API，开发难度和成本更低 科技大厂接连发布AI应用开发平台，通过低门低门槛槛AI开发工具和开发平开发工具和开发平台服务台服务降低开发成本和难度，加速移动应用生态向AI应用生态迁移开发生态成熟开发生态成熟2695%222%20142023+网络提速网络提速输入功能集成输入功能

8、集成移动场所移动场所娱乐娱乐+办公办公+本地本地即时互动即时互动应用便捷应用便捷应用环节价值变化应用环节价值变化 AI大模型时代发展基础条件初步大模型时代发展基础条件初步成熟，创新型成熟，创新型AI应用不断涌现应用不断涌现 基于应用场景拓展和功能体验创基于应用场景拓展和功能体验创新，应用价值将进一步提高，新，应用价值将进一步提高，AI时代有望诞生头部超级应用，成时代有望诞生头部超级应用，成为为AI时代的时代的“用户入口”“用户入口”通用大模型通用大模型端侧算力提升端侧算力提升联动场景联动场景多模态感知多模态感知个性化个性化自动化自动化7 2024。欲了解更多信息，请联系德勤中国。借鉴移动应用发

9、展轨迹，AI应用将遵循“创新创新-整合整合-稳定稳定”的发展规律。当前正处于创新AI应用井喷期，大量AI原生初创企业涌入，移动应用大厂基于场景、技术、资源积累顺势而为，向AI应用转型移动应用厂商积极布局，抢位移动应用厂商积极布局，抢位AI时代用户入口时代用户入口注释：1.仅计算苹果和安卓应用商店在架活跃应用，苹果和安卓应用商店应用不去重信息来源：工信部；德勤访谈、研究与分析5000201520162017201820192020202120222023移动应用发展阶段移动应用发展阶段中国移动中国移动APP数量数量1（2015-2023）单位：百万个创新期创新期整合期整合期稳定期稳定期 创新型应

10、用不断涌现，移动应用数量快移动应用数量快速增长速增长 部分应用基于先发优势、对用户需求的精准洞察，逐步扩大自有流量池 头部移动应用开发商利用自有流利用自有流量池构建生态，整合中部和长尾量池构建生态，整合中部和长尾应用，移动应用数量下降应用，移动应用数量下降 仍有部分移动应用基于底层技术迭代和功能体验创新，开辟新的流量池，例如抖音 围绕用户注意力，形成生态流量入口，成为“超级应用”，成为“超级应用”，进而丰富产品矩阵，覆盖单一用户更多需求，增加用户生命周期AI应用两类典型玩家及特点应用两类典型玩家及特点AI原生原生初创企业初创企业 基于行业理解，借助AI大模型技术优势，开发AI原生应用 目前AI

11、原创主要集中在专业知识对话、内容生成以及交互体验提升上 由移动应用开发升级转型至AI应用开发 例如美图在“美颜相机”中加入AI漫画功能，基于其用户基础以及在人像处理的技术和数据积累，势必将对其他AI漫画初创企业产生更具备优势移动应用厂商移动应用厂商往往AI化转型化转型AI应用目前所处发展阶段应用目前所处发展阶段8 2024。欲了解更多信息，请联系德勤中国。AI大模型端侧应用开发流程示意图大模型端侧应用开发流程示意图安卓开发生态安卓开发生态端侧、云侧大模型的搭载和调用成为端侧操作系统的新任务，其中用户数据隐私问题或成卡点；AI应用开发生态格局仍在混战，以MaaS和AI开发工具为代表的AI大模型应

12、用开发服务支持成为竞争关键大模型端侧应用开发发展趋势一大模型端侧应用开发发展趋势一注释：1.Application Framework；2.Broadcast Receiver；3.Content Provider信息来源：德勤访谈、研究与分析 面对iOS的先发优势，安卓凭借开放的开发生态，以最快速度链接大量开发者、应用软件，成为端侧操作系统的巨头应用框架应用框架1应用开发应用开发 操作系统自带应用框架帮助移动应用开发者调动系统级服务和底层硬件设备帮助移动应用开发者调动系统级服务和底层硬件设备安卓应用框架示意图安卓应用框架示意图应用层应用层应用框架层应用框架层数据库层数据库层内核层内核层硬件层

13、硬件层由操作系统限制用户数据的调用范围由操作系统限制用户数据的调用范围 模型调用服务或将成为模型调用服务或将成为OS系统服务系统服务AI大模型端侧应用示意图大模型端侧应用示意图AI应用应用模型调用服务模型调用服务本地个性化数据访问许可其他调用支持端侧大模型云端大模型OS服务 需完成从移动应用开发生态到需完成从移动应用开发生态到AI大模型应用开发生态的迁移，为开发生态大模型应用开发生态的迁移，为开发生态提供必要的技术支持，打造生态，抢占提供必要的技术支持，打造生态，抢占AI应用先机应用先机APP开发者第三方SDK智能手机/可穿戴等智能硬件工具支持工具支持生态论坛生态论坛开源系统开源系统PC到到移

14、移动动互互联联网网时时代代移移动动互互联联网网到到AI时时代代 操作系统为广播接收者2提供应应用交互接口和机制用交互接口和机制，例如A应用通过接口唤起B应用 操作系统为内容提供者3提供用户本地数据共享接口，例如聊天软件访问相册图片存储信息端侧端侧支持支持灵活对接灵活对接传统APP开发AI APP开发需求定义需求定义数据准备训练模型端侧部署推理调用+测试发布选择开发平台设计UI及前端开发服务器及数据库测试发布设计UI及前端开发选择大模型9 2024。欲了解更多信息，请联系德勤中国。端侧端侧AI应用调用模式展望应用调用模式展望AI应用分发渠道展望应用分发渠道展望以安卓平台应用分发模式为例以安卓平台

15、应用分发模式为例移动互联网时代下应用调用模移动互联网时代下应用调用模应用分发渠道主导权争夺一触即发，参与企业纷纷入局抢夺渠道资源；应用调度个性化、集成度提高，借助AI助手形态，有望构建新一轮AI化的高度融合的“个性方案”大模型端侧应用开发发展趋势二大模型端侧应用开发发展趋势二信息来源：德勤访谈、研究与分析应用分发应用分发应用调度应用调度 OS厂商牢牢掌控应用分发渠道，厂商牢牢掌控应用分发渠道，以安全警告、禁止第三方应用商店使用敏感权限等方式来限制第三方渠道，推广系统商店并收取平台渠道费用用户手机系统商店第三方应用商店搭载系统预装可兼容 第三方大模型自带的第三方大模型自带的AI应用商城或将对官方

16、移动应用商城产生冲击，应用商城或将对官方移动应用商城产生冲击，OS厂商面临应用分发主导权被打破的风险用户手机搭载端侧AI应用商城大模型AI应用商店（例如GPT Store）云侧大模型 由用户实现应用调配，系统基本不参与应用调度环节系统基本不参与应用调度环节即时通讯个人娱乐新闻资讯用户用户手动选择并单独开启以屏幕交互或语音输入等单一模态进行交互“超级入口”“超级入口”可无感实现个性化移动应用调度，对比移动互联时期可无感实现个性化移动应用调度，对比移动互联时期“一对“一对多”的标准产品服务模式，将会形成“多对一”专享多”的标准产品服务模式，将会形成“多对一”专享VIP服务模式服务模式终端终端AI助

17、手助手即时通讯个人娱乐新闻资讯用户跨模态信息同步输入综合服务需求理解、个性化偏好、知识判断综合调度PC到到移移动动互互联联网网时时代代移移动动互互联联网网到到AI时时代代端侧OS/智能设备端侧大模型？10 2024。欲了解更多信息，请联系德勤中国。底层技术迭代+创新功能体验需求推动终端设备形态演变发展，AI大模型时代智能终端向云边算力协同、终端设备形态多元化、多端互联集中调配发展大模型端侧应用开发发展趋势三大模型端侧应用开发发展趋势三信息来源：德勤访谈、研究与分析数数据据终终端端创新功能体验需求创新功能体验需求 端侧应用延迟降低、实时响应 端侧对推理、决策的功能要求 低带宽运行、隐私保护 AI

18、强交互体验和环境感知 AI具备推理决策能力，执行更复杂的任务，灵活应变 应用功能更多、更复杂，例如大型手机游戏对算力要求更高 隐私、安全需求 设备便携需求，如运动场景 智能驾驶、车载娱乐需求 多端数据互通互联终端设备形态演变终端设备形态演变底层技术迭代底层技术迭代 服务器算力提升 AI算法迭代升级 云服务普及 端侧AI芯片 跨模态交互 具身智能机器人 计算芯片集成度提高 数据传输速度提升 显示屏升级 输入及输出设备集成度提高数数据据终终端端AI端侧算力提升，端侧算力提升，满足应用和敏感信息本地计算需求载体更多元载体更多元，拓展至可穿戴设备以及网联汽车以搭载以搭载AI芯片芯片+云边协同的模式云边

19、协同的模式，实现边缘AI加速智能终端形态多元化，调配集中化、多端互联互通智能终端形态多元化，调配集中化、多端互联互通统一调度数据共享AI Agent人形机器人、AI眼睛、智能胸针等PC到到移移动动互互联联网网时时代代移移动动互互联联网网到到AI时时代代11 2024。欲了解更多信息，请联系德勤中国。11 2024。欲了解更多信息，请联系德勤中国。AI大模型大模型C端应用核心特征：端应用核心特征：需求聚合入口，掌握需求聚合入口，掌握AI时代的创新用户价值时代的创新用户价值12 2024。欲了解更多信息，请联系德勤中国。层级越往下，层级越往下，需求越基础，需求越基础，对应的用户对应的用户基数越大基

20、数越大回顾历史，超级应用大都由用户基数庞大的基础需求出发，占领用户心智，成为庞大的用户流量入口，再逐步覆盖更多的需求层级，聚合和链接背后庞大的应用生态，掌握用户时间的分配权。AI大模型时代有望涌现一批新的入口级应用多层级需求满足掌握用户入口多层级需求满足掌握用户入口信息来源：德勤访谈、研究与分析PC时代时代移动互联网时代移动互联网时代马斯洛需求层次理论模型马斯洛需求层次理论模型社交需求成为移社交需求成为移动互联时代的重动互联时代的重要用户入口，背要用户入口，背后聚合和链接庞后聚合和链接庞大的应用生态大的应用生态相比于微信，QQ社交属性的功能性偏弱，逐步被拥有更丰富社交生态、操作更便捷的微信替代

21、生理需求生理需求维持生存所需的基本需要尊重需求尊重需求社会身份认同、价值认同、成就认同求知需求求知需求信息获取，从而提升能力和认知审美需求审美需求对音乐、图像等不同形式美的需求自我实现自我实现发挥自我潜能，不断完善自己社交需求社交需求获得与他人的情感联结安全需求安全需求维持安全稳定，免除恐惧威胁超级应用生态超级应用生态短视频直播游戏社交影视长视频音乐资讯生活从基础需求出发，覆盖更多需求层级用户时间分配用户时间分配13 2024。欲了解更多信息，请联系德勤中国。C端创新应用端创新应用的用户价值的用户价值C端创新应用的用户价值端创新应用的用户价值替换成本替换成本（创新应用的功能体验（创新应用的功能

22、体验-传统应用的功能体验）传统应用的功能体验）衡量创新应用是否具备热门潜力创新应用在传统应用基础上提供的价值增量改变用户使用习惯的机会成本纵观PC到移动互联时代的C端创新应用，实现用户价值的核心在于能否通过创新功能带来的用户体验的增强，以及替换成本是否足够低C端应用的历史变迁和核心用户价值端应用的历史变迁和核心用户价值传统应用迁移到移动应用生态传统应用迁移到移动应用生态移动互联网时代原生应用移动互联网时代原生应用PC应用应用移动应用移动应用价值增量价值增量替换成本替换成本 即时通信、语音信息、朋友即时通信、语音信息、朋友圈圈等社交增量场景 公众号公众号+小程序小程序等资讯、本本地生活功能地生活

23、功能 相同厂商数据/通讯录迁移，替换成本替换成本低低 购物场景变成移动场景、实移动场景、实时客服沟通时客服沟通 精准营销实时交流，由“人找货”变成“货找人”“货找人”交易购买路径保持一致，替换成本低替换成本低 邮件收发更实时实时，信息资讯接收更及时及时 浏览及操作界面保持一致，替换成本替换成本低低移动原生应用移动原生应用价值增量价值增量替换成本替换成本 网速提升带来移动端视频消费场景 终端设备、网络通讯等技术发展下诞生的全新应用形态，不存不存在替换成本在替换成本 使用线上广域高效通信替代线下服务，提高本地服务及时性，缩提高本地服务及时性，缩短用户等待时间短用户等待时间 基于移动智能设备新增的基

24、础性应用，并以此为基础衍生一系列原生的产品服务，如智能导航应用对传统GPS导航的替代信息来源：德勤访谈、研究与分析淘宝网页版手机淘宝14 2024。欲了解更多信息，请联系德勤中国。创新应用价值围绕着生产力解放、娱乐体验沉浸、用户体验优化三个方向持续升级。AI大模型时代的C端AI应用将围绕智能决策智能决策、个性化个性化、强交互强交互、集成调度集成调度、执行准确执行准确五个方向实现价值增量C端应用的历史变迁和核心用户价值端应用的历史变迁和核心用户价值 价值增量价值增量信息来源：德勤访谈、研究与分析PC时代时代AI大模型时代大模型时代移动互联网时代移动互联网时代生产性价值生产性价值 提高工作效率，如

25、文字处理（Word）、表格计算（Excel）、数据库管理（Access）关注即时性（即时通讯）、便携操作（移动版办公工具）、协同交流合作（Zoom、google doc）关注效率提升和自主决策，提升AI应用的泛化场景感知工具功能性，如AI辅助的数据分析工具、自动化的客户服务（聊天机器人）典型特征单一维度，缩短耗时，改善信息呈现形式和传输速度集成性，实时性、协同办公、跨平台数据实时更新、以及多维度实时信息输入强调智能自主决策、自动化执行、个性化决策智能自主决策、自动化执行、个性化决策分析，生产力场景降本增效分析，生产力场景降本增效娱乐性价值娱乐性价值娱乐形式单一，且为专业制作、不可更改的内容 社

26、交媒体（真人线上互动类）、实时性即时性强（直播）、个人制作娱乐内容（UGC）个性化内容推荐，以及多维度交互式、沉浸式的娱乐情感体验，实时生成的娱乐内容典型特征无法体现个人偏好，实时性差、内容标准单一强交流属性、实时性和即时性需求得到满足强个性化个性化、沉浸式、强交互沉浸式、强交互娱乐体验体验性价值体验性价值固定位置、外设仅单一信息输入或输出、操作步骤多、以单人独立作业为主 便携手持、操作界面简单拖拽、输入方式多维度、功能集成度高 便携无感、多模态综合感知、指令形式多样适配；通过单一入口实现多元化功能调用，交互向类人、个性化方式发展典型特征操作繁琐、学习成本高（键盘、操作界面、文件管理等）简化操

27、作界面和步骤，简单易上手，但仍需要用户主动发起无额外交互动作要求，集成调度，集成调度，任意指令形态均可执行；想到即做到，执行准确度高，消执行准确度高，消除人对工具的执行障碍除人对工具的执行障碍15 2024。欲了解更多信息，请联系德勤中国。除创新的价值提升外，应关注AI应用功能对于用户而言的替换成本是否可接受，如定价过高、学习难度高、用户个性化数据积累效果不佳，或者与既有使用习惯差别过大，则有可能导致用户放弃更换C端应用的历史变迁和核心用户价值端应用的历史变迁和核心用户价值 替换成本考量替换成本考量信息来源：德勤访谈、研究与分析 从旧应用切换至新应用时，需要为新应用支付的货为新应用支付的货币价

28、值币价值（如购买支持该应用的终端设备、订阅费），以及停止使用旧应用所损失的货币价值停止使用旧应用所损失的货币价值（如积分）旧应用中的数据资产、社交关系数据资产、社交关系等向新应用迁移迁移所需的时间成本所需的时间成本，如聊天记录导入、社交网络导入等 个人层面存在对应的训练和推理数据量不足，需要额外投入时间去投入训练，从而获得稳定推理等实际效果时间时间替换成本替换成本程序程序替换成本替换成本财务财务替换成本替换成本身份身份替换成本替换成本创新应用创新应用替换成本替换成本 应用替换带来的社会身份变更社会身份变更，以及用户隐私数据、线上社会形象、内容资产、个性化偏好设置等面临重新建立的过程，带来自我形

29、象和个性化的替换成本，如损失旧应用积累的百万粉丝、品牌对于个人社会身份的象征 由于新应用和旧应用用户交互和界面的差异用户交互和界面的差异，适应新应用需要学习成本学习成本，重新构建对应用的认知 需要重新熟悉应用的运行过程，新型的交互方式，并且根据新方案调整或设置更为复杂的数据连接和应用组合 存在较高的安全风险和实施成本16 2024。欲了解更多信息，请联系德勤中国。16 2024。欲了解更多信息，请联系德勤中国。掌握掌握AI时代用户入口的破局之道：时代用户入口的破局之道：用户入口卡位策略渐显用户入口卡位策略渐显更换图片更换图片（用新图）（用新图）17 2024。欲了解更多信息，请联系德勤中国。C

30、端AI应用可根据应用场景和提供的核心用户价值两条脉络细分出四个典型的功能分类通用型、娱乐型、专业助手型、工具型。此外，支撑和赋能AI应用开发的工具平台以及作为用户需求管家和应用调用中心的AI Agent也呼之欲出CC端端AIAI应用生态构成应用生态构成信息来源：德勤访谈、研究与分析C端端AI应用生态构成应用生态构成AI应用应用开发工具开发工具AI应用开发资源社区、工具平台AI Agent用户需求用户需求功能体验功能体验专业性娱乐性便捷性核心价值核心价值：优化用户体验，满足用户需求C端应用端应用本地线下虚拟线上陪伴交互知识顾问娱乐型娱乐型提供交互、对话等娱乐体验提供交互、对话等娱乐体验游戏类、个

31、性化内容类、陪伴交互类工具型工具型针对特定用户需求提供针对特定用户需求提供便捷性便捷性工具工具生活方式类（如AI睡眠监控）、工作效率类（如Microsoft Copilot）、垂直专业类（如AI视频剪辑）专业助手型专业助手型针对专业知识场景，提供针对专业知识场景，提供专业知识咨询及专业知识咨询及方案方案如AI+法律、AI+教育、AI+财经、AI+医疗等通用型通用型通用场景应用，简化决策、指令和执行通用场景应用，简化决策、指令和执行如ChatGpt、Gemini智能决策个性定制集成调度执行准确交互体验应用集中调用需求指令开发支撑和赋能开发支撑和赋能C端端AI应用生态应用生态用户需求用户需求“管家

32、”“管家”，AI应用集成调度中心18 2024。欲了解更多信息，请联系德勤中国。科技大厂持续加注聊天机器人，是其迈向通用人工智能的关键路径；初创企业则优先切入生产力场景通用人工智能的关键路径；初创企业则优先切入生产力场景，以内容创作以内容创作、垂直专业垂直专业、工作效率类工作效率类AIAI应用抢抓用户流量应用抢抓用户流量；垂直领域企业可抓住AI+解决方案风口，掌握垂直行业C端流量入口卡位策略一：结合自身资源禀赋和技术迭代趋势布局最具创新价值的卡位策略一：结合自身资源禀赋和技术迭代趋势布局最具创新价值的AIAI应用类型应用类型信息来源：德勤访谈、研究与分析娱乐型工具型解决方案型通用型C端端AI应

33、用发展阶段应用发展阶段圆圈大小代表该类别应用的资本热度用户热度用户热度低高高低价价值值增增量量观察型观察型潜力型潜力型风险风险型型价值型价值型AI教育类陪伴交互类聊天机器人游戏类个性化内容类内容创作类工作效率类生活方式类AI法律类AI医疗类AI财经类垂直专业类 ChatGPT发布以来，谷歌、微软等应用生态头部参与者接连布局聊天机器人并取得显著进展，从简单的文本交互到端从简单的文本交互到端到端多模态交互融合到端多模态交互融合，再到理解和处理复杂的情感表达再到理解和处理复杂的情感表达，未来通用聊天机器人仍将作为资本重点下注的应用类型趋势一：资本持续重注通用型趋势一：资本持续重注通用型AIAI应用高

34、地应用高地 生成式AI发展催生大批文生图/视频、文字/音视频创作领域AI原生应用，功能体验创新价值凸显，未来伴随场景融合未来伴随场景融合将注入新的活力，如将注入新的活力，如AI+音乐创作音乐创作/设计等设计等 AI图像/视频处理、办公助手等工作场景AI应用的降本增效价值受用户广泛认可，设计、剪辑、内容制作等用户群体内已实现较高渗透趋势二：生产力场景率先井喷，竞争愈加激烈趋势二：生产力场景率先井喷，竞争愈加激烈 垂直行业专用模型加速覆盖教育、金融、医疗、法律等领域，目前应用仍以目前应用仍以B端为主，端为主，C端应用中端应用中AI+教育已率先普及，教育已率先普及，AI+法律、财经、医疗等解决方案类

35、应用存在较大增长潜力法律、财经、医疗等解决方案类应用存在较大增长潜力，如AI+律师应用DoNotPay为C端用户提供法律顾问服务趋势三：垂直领域将成为下一个趋势三：垂直领域将成为下一个CC端端AIAI应用主战场应用主战场19 2024。欲了解更多信息，请联系德勤中国。Perplexity是AI搜索引擎，22年12月由初创企业发布，移动端用户超过百万，2023年搜索次数超过50亿次。核心价值在于提供高效、高质量、交互式、个性化等多个维度的创新功能体验案例分析：全球热门工具型案例分析：全球热门工具型C端端AI应用应用 Perplexity AIPerplexity AI相比传统搜索引擎相比传统搜索

36、引擎对对C端用户的核心价值体现端用户的核心价值体现提升搜索效率提升搜索效率对用户需求的对用户需求的准确理解准确理解保证信息的准确性和保证信息的准确性和可信度可信度增加信息的价值维度增加信息的价值维度提供个性化提供个性化搜索结果搜索结果提升交互式体验提升交互式体验Perplexity的核心价值体现的核心价值体现用户价值对比：（新体验用户价值对比：（新体验-旧体验）旧体验）-替换成本替换成本传统搜索引擎传统搜索引擎通用大模型通用大模型Perplexity搜索效率较低中较高信息汇总及内容生成信息时效性可溯源专业领域搜索反馈及问题细化机制上下文或多问题关联个性化定制用户间分享准确性关键词模式，无效信息

37、过多缺连续性和用户间校正相对较高信息来源：德勤访谈、研究与分析为实现对传统产品替代需具备的根本性价值根本性价值构建产品在AI搜索引擎领域差异化竞争力的附加性价值附加性价值20 2024。欲了解更多信息，请联系德勤中国。满足了什么需求满足了什么需求/提供的价值是什么提供的价值是什么传统搜索引擎需要用户自行阅读理解、筛选甄别、联想拓展，甚至切换关键词重复搜索，再总结信息；而Perplexity基于AI大模型的联想和推理、知识图谱、内容生成能力，大幅简化用户搜索旅程，直接为用户输出总结归纳性内容，提升搜索效率案例分析：案例分析：Perplexity AI核心价值在于提升搜索效率核心价值在于提升搜索效

38、率实例对比：实例对比：搜索关键字“特朗普胜选的可能性”满足了什么需求满足了什么需求/提供的价值是什么提供的价值是什么用户价值：缩短获取知识的路径、减少干扰用户价值：缩短获取知识的路径、减少干扰注：1.交由语言大模型完成；信息来源：Perplexity官网；德勤访谈、研究与分析改变用户搜索旅程及信息获取模式改变用户搜索旅程及信息获取模式传统搜索引擎传统搜索引擎用户搜索旅程：用户搜索旅程：Perplexity用户搜索旅程用户搜索旅程用户行为引擎处理关键词输入 关键词搜索 逐一阅读结果1 理解、甄别信息并提取内容 问题拓展联想并提取相关内容 融合信息并输出总结（生成内容）阅读输出的总结Perplex

39、ity完成关键词搜索后，利用大模型阅读索引链接，对相关话题联想拓展，最终融合信息并总结，输出给用户的是经过一定甄别、梳理及拓展的总结性内容，省略了用户自行逐一阅读、甄别、总结、联想并重复搜索的过程关键词输入 关键词搜索 搜索结果排序甄别信息总结信息逐一阅读结果问题拓展联想重复搜索行为用户搜索旅用户搜索旅程缩短程缩短Perplexity AI直接呈现总结直接呈现总结性结论性结论，并在后方呈现整合多信息源所得的具体原因（论据）传统搜索引擎传统搜索引擎-谷歌谷歌只罗列与关键词相关的网页链接，需用户自行逐一点开阅读，并整合相关信息最终得出结论“总结归纳”“总结归纳”“信息陈列”“信息陈列”21 202

40、4。欲了解更多信息，请联系德勤中国。企业可积极构建AI应用开发层能力，聚合AI应用开发者生态，提供开发框架、代码开发等工具赋能，加速向AI应用生态迁移。MaaS有望成为AI时代云厂商的底层业态，赋能AI应用生态发展卡位策略二：构建卡位策略二：构建AI开发层能力，支撑开发层能力，支撑AI应用生态落地应用生态落地AI基础设施基础设施算力、终端、硬件、数据感知AI开开发发IaaS算力调度、优化、终端使能AI模型层模型层端侧、云侧MaaS：模型即服务：模型即服务AI应应用用开开发发工工具具层层C端端AI应用应用娱乐型、工具型、解决方案型、通用型C端端AI应用生态链图谱应用生态链图谱Hub类：构建类：构

41、建AI大模型应用开发开放式社区大模型应用开发开放式社区Hub类类开发框架类开发框架类代码开发类代码开发类开发框架类：提供开发者工具箱加速开发框架类：提供开发者工具箱加速AI应用开发进程应用开发进程代码开发类：应用开发降本增效代码开发类：应用开发降本增效MaaS：提供：提供AI基础大模型调用服务，简化基础大模型调用服务，简化AI开发流程开发流程提供大模型开发资源集合和服务提供大模型开发资源集合和服务，允许开发者访问和使用各种数据集、预先训练的模型，提供模型的在线试用、下载和部署等功能，简化模型的获取和使用过程，加速AI应用开发可成为企业聚集开发者、牵引可成为企业聚集开发者、牵引AI应用生态和云生

42、态建设的重要抓手应用生态和云生态建设的重要抓手作为开源框架和开发者工具包开发者工具包，简化和加速开发应用的过程，包括一系列通用接口、模块化AI算法模型设计、训练验证标准接口、特性库、工具包等可作为企业可作为企业AI开发生态吸引开发者的引流服务，加速向开发生态吸引开发者的引流服务，加速向AI应用生态迁移应用生态迁移用于支持代码编写、测试、调试和管理代码编写、测试、调试和管理的工具。这些工具可以是集成开发环境（IDE）、版本控制系统（如Git）、代码编辑器、代码质量检查工具等，提高开发效率和质量赋能生态内开发者，拉齐技术标准和应用开发体系赋能生态内开发者，拉齐技术标准和应用开发体系为开发者提供一站

43、式一站式AI大模型开发服务大模型开发服务，用户可以直接通过API调用基础大模型，构建、训练、部署、运维专属模型，平台提供全周期服务和工具有望成为云厂商在有望成为云厂商在AI时代的全新、高价值业态时代的全新、高价值业态22 2024。欲了解更多信息，请联系德勤中国。AI Agent能够通过感知环境，自主进行所处情景、既定目标的推理预测，继而规划行动，最终自动执行的智能体，具备独立思考、记忆、自主学习和决策能力，是探索通用人工智能AGI的重要方向卡位策略三：加速布局卡位策略三：加速布局AI AgentAI Agent，掌握，掌握AIAI时代的用户入口时代的用户入口AI Agent的技术实现路径的技

44、术实现路径信息感知信息感知推理预测推理预测自动执行自动执行/工具调用工具调用人机交互人机交互信息来源：德勤访谈、研究与分析规划决策规划决策场场景景案案例例任任务务拆拆解解 手机收到语音：“后天你去深圳出差”，AI Agent读取、记忆该信息 2小时后，告诉AI Agent：“帮我规划出差行程”结合两次信息输入，推理目前情景为：“后天需要去深圳出差，需要AI Agent帮助规划行程，并自动完成相关的信息检索和行程预定动作”将“规划行程”拆解为：1）查询天气；2）查询后台的航班、火车等交通工具时间表；3）选择最合适的交通工具班次；4）根据用户过往行为数据，搜索并预定最合适的酒店调用第三方应用软件，

45、完成查询并预定机票、预订酒店、查看天气信息等任务；过程中用户无需打开应用软件，AI Agent完全自动执行并完成规划和预定 以管家的身份和语气告知用户：“已经为您查询并预定适合的航班和酒店，同时这后台深圳有雨，请带好雨伞”通过传感器、摄像头、麦克风等感知设备以及多数据源输入，实现多模态的信息感知能力，获取信息输入获取信息输入 基于多维多维信息输入和记信息输入和记忆检索忆检索，推理目前所处所处情景情景、既定目标既定目标、应该完成的任务任务，预测多步骤行动后实现的成果是成果是否符合既定目标否符合既定目标 AI AgentAI Agent进行自主决进行自主决策策，将复杂任务细分为子任务，并规划应执行

46、的任务步骤，从而制定行动计划行动计划 基于规划和记忆执行制定任务，当大模型本身无法完成指定任务，则通过调用多种工具解决通过调用多种工具解决问题问题，如天气、搜索、第三方应用等 基于AI Agent的个性个性化化设置，生成交互内容，反馈执行结果反馈执行结果23 2024。欲了解更多信息，请联系德勤中国。AI Agent与C端应用生态的高度融合，有望改变用户的使用路径，由AI Agent理解用户意图，自主完成问题拆解和决策，直接调用应用工具实现既定目标。AI Agent作为新的用户入口，一定程度上掌握应用生态的分发权卡位策略三：加速布局卡位策略三：加速布局AI AgentAI Agent，掌握，掌

47、握AIAI时代的用户入口（续）时代的用户入口（续）信息来源：德勤访谈、研究与分析移动移动互联互联网时网时代代AI AI AgentAgent时代时代“我后天需“我后天需要去深圳出要去深圳出差，需要规差，需要规划行程划行程”天气搜索航班搜索用户意图用户意图角色介入角色介入指令执行指令执行信息输出信息输出酒店预定航班预定酒店搜索任意移动任意移动智能终端智能终端AI Agent收到指令后，无需用户介入，根据用户终端数据和行为习惯记忆，自主完成决策和执行交互终端交互终端应用工具应用工具手机手机PC酒店预定APP航班预定APP支付软件用户执行用户用户物理交互语音指令语音指令系统工具系统工具/第三方应用第

48、三方应用工具调用工具调用用户执行信息读取唤醒天气查询、航班/火车查询预订、酒店查询预定等AI AgentAI Agent执行执行天气查询APPAI Agent确认意图确认意图用户无需打开应用用户无需打开应用，由AI Agent直接调用应用的功能模块，自主执行任务；应用的应用的UIUI或将不再成为重或将不再成为重点，提供功能服务即可点，提供功能服务即可天气状况下是否需要带伞航班信息酒店信息通过终端完成执行结果的信息交互信息交互人机交互人机交互用户执行用户执行AI AgentAI Agent执行执行交互内容交互内容生成生成24 2024。欲了解更多信息，请联系德勤中国。24 2024。欲了解更多信

49、息，请联系德勤中国。AI时代时代C端生态占位：端生态占位：价值链不同环节参与方基于自身资源禀赋加速布局价值链不同环节参与方基于自身资源禀赋加速布局更换图片更换图片（用新图）（用新图）25 2024。欲了解更多信息，请联系德勤中国。AI大模型时代C端生态链的重塑是从底层基础设施到AI开发到解决方案，颠覆式创新存在各个环节，给传统厂商和新加入的厂商带来了布局机遇C端端AI生态链的主要参与企业生态链的主要参与企业信息来源：德勤访谈、研究与分析物联网硬件部署智能算力调度（资源调配）AI云侧模型开发（Cloud AI)：AI通用大模型（千亿级参数模型）智能算力优化（学习类数据处理）智算中心“投建运”可信

50、可信服务服务平台平台Model-as-a-Service（模型即服务）：（模型即服务）：AI大模型开发平台服务大模型开发平台服务AI行业级垂直模型AI智能终端设备智能终端设备数据感知AI基础设施基础设施AI开发AI+SaaSAI+PaaSAI+IaaS模型层AI应用开发平台智能终端智能终端AI使能使能AI端侧模型开发（端侧模型开发（on device AI)端云协同服务端云协同服务开发者服务开发者服务移动端移动端OS数智化解决方案G端政府智能应用B端企业智能应用C端端AI大模型应用大模型应用娱乐型娱乐型游戏类交互类工具型工具型效率类专业类专业助手型专业助手型法律教育通用型通用型ChatGPTG

51、eminiAI大模型应用开发大模型应用开发工具层工具层Hub类开发框架类代码开发类CC端生态链端生态链26 2024。欲了解更多信息，请联系德勤中国。云厂商重点发力AI+SaaS/PaaS层业态，大模型厂商聚焦AI开发层及通用型AI应用迭代，超级应用厂商基于流量优势抢位AI应用生态先机以及开发工具层的支撑，终端厂商积极布局AI终端形态适配、端侧模型开发以及系统AI应用搭载，AI初创和传统应用厂商则在应用层谋求变现C端端AI生态链的主要参与企业（续）生态链的主要参与企业（续）：已有厂商布局；：多家布局，但未形成明显优势：已有参与厂商形成优势C端关键环节端关键环节基础设施AI开发AI+SaaSAI

52、+PaaSAI+IaaS模型层数智化解决方案数据感知AI基础设施娱乐型（个性化、交互类、游戏类）工具型（工作效率类、垂直专业类）专业助手型（法律、教育类）通用型（入口助手、工具助手）信息输入AI智能终端AI应用开发工具层Model-as-a-Service（AI模型调用类服务）PaaS（AI开发者服务）端云协同类服务模型使用/推理服务端侧模型开发智能终端AI使能OS适配C端AI大模型应用目前不同参与者重点布局环节目前不同参与者重点布局环节云厂商超级应用OS终端设备AI初创大模型传统应用 信息来源：德勤访谈、研究与分析27 2024。欲了解更多信息，请联系德勤中国。27 2024。欲了解更多信息

53、，请联系德勤中国。德勤德勤AI Strategy全流程解决方案全流程解决方案28 2024。欲了解更多信息，请联系德勤中国。GenAI作为一项变革性的技术资源，要求政府及企业的掌舵人以长期视角、战略视角、创新视角，从外到内、自上而下的审视、评估并布局AI，通过AI顶层设计及实施，增强竞争力、创新商业模式“AIAI战略”战略”GenAIGenAI与战略的关联性与战略的关联性12345如何选择大模型？谁是适合的如何选择大模型？谁是适合的AIAI合作伙伴？合作伙伴？对我而言，哪些应用和实例是有用的？是否已经有对我而言，哪些应用和实例是有用的？是否已经有实例证明其价值？实例证明其价值？是否还需要在模型

54、训练进行投入使其适应我的业务？是否还需要在模型训练进行投入使其适应我的业务？投资规模多大？投资规模多大？什么是管理什么是管理GenAIGenAI能力的有效运行机制？相关运行能力的有效运行机制？相关运行机制如何配合管理？机制如何配合管理？人才、业务流程以及企业文化如何适应人才、业务流程以及企业文化如何适应AIAI革命？革命？根据德勤对客户的调研，企业目前在考虑AI大模型应用产品（GenAI）主要存在以下疑问：GenAIGenAI作为变革性、至关重要的资源从定义上讲，是具有战略意义的。如何在业务中使用这些资源，应该成为整个公司核心管理层和战略团作为变革性、至关重要的资源从定义上讲，是具有战略意义的

55、。如何在业务中使用这些资源，应该成为整个公司核心管理层和战略团队关注的重点。队关注的重点。从组织结构的发展目标出发，从组织结构的发展目标出发，AIAI如何影响如何影响/支持业务战略支持业务战略？GenAI产品产品商业模式商业模式客户体验客户体验优化供应优化供应在明确考虑利用在明确考虑利用GenAIGenAI推行业务后，推行业务后，如何针对如何针对AIAI制定一个战略制定一个战略？如何使用和管理如何使用和管理GenAI?如何构建能力？寻如何构建能力？寻找关键人才？开展找关键人才？开展哪些项目？如何与哪些项目？如何与其他模块关联？其他模块关联？政政府府企企业业个个人人产品服务数据提供引导创新隐私监

56、管新消费需求及工作机会提供伦理审查和数据保护生成式生成式AIAI运行机制示意图运行机制示意图生成式生成式AIAI运行机制示意图运行机制示意图29 2024。欲了解更多信息，请联系德勤中国。战略意图战略意图“定定”明确运用”明确运用AI战略对于公司业务而言，实现的战略目标是什么？战略对于公司业务而言，实现的战略目标是什么？三类三类AI战略的关键目标战略的关键目标“1”创造新事物”创造新事物通过通过AI开创新的业务与优势开创新的业务与优势“2”运营转型”运营转型使现有明确的战略更加成功使现有明确的战略更加成功“3”影响客户行为”影响客户行为通过通过AI拓展及深耕客户拓展及深耕客户德勤德勤AI战略“

57、五步走”战略“五步走”德勤德勤AI战略服务战略服务生成式AI产业及技术趋势洞察、产业发展规划生成式AI战略顶层设计制定生成式制定生成式AI实施战略实施战略价值理解价值理解垂直行业垂直行业+GenAI战略制定战略制定短期短期+长期长期目标目标生成式生成式AI业务设计业务设计业务方案业务方案应用场景应用场景及组合及组合能力方案能力方案AI技术能技术能力构建力构建生成式生成式AI应用解决方案应用解决方案（POC）试点评估试点评估形成试点形成试点方案方案方案固定方案固定建模训练建模训练应用应用生成式生成式AI能力诊断能力诊断内部诊断内部诊断AI可部署可部署范围及能范围及能力评价力评价AI战略实施路径战

58、略实施路径制定运营制定运营模式转型模式转型方案方案执行执行AI应应用嵌入业用嵌入业务务生成式AI产业的投资组合策略、赛道筛选、产业导入短名单生成式AI产业重大项目导入的可行性研究及尽调支持生成式AI的分阶段部署及实施“AI+”新机会布局的战略咨询（赛道筛选、标的企业筛选）政府客户企业客户德勤针对政府侧及企业侧的生成式AI痛点需求，提出“一定、三类、五步走”的AI战略服务解决方案德勤“德勤“AIAI战略”战略”30 2024。欲了解更多信息，请联系德勤中国。濮清璐濮清璐政企服务组合伙人政企服务组合伙人德勤中国德勤中国TMT行业华东区主管合伙人行业华东区主管合伙人电子邮件：程中程中德勤中国科技、传

59、媒和电信行业德勤中国科技、传媒和电信行业领导合伙人领导合伙人电子邮件：联系我们联系我们杨朔麟杨朔麟德勤战略，风险及企业交易德勤战略，风险及企业交易高级咨询顾问高级咨询顾问廖海涵廖海涵德勤战略，风险及企业交易德勤战略，风险及企业交易高级咨询顾问高级咨询顾问濮清璐濮清璐德勤战略，风险及企业交易德勤战略，风险及企业交易合伙人合伙人白皮书编写团队白皮书编写团队张琰迪张琰迪德勤战略，风险及企业交易德勤战略，风险及企业交易经理经理李鹏李鹏政企服务组主管合伙人政企服务组主管合伙人电子邮件：李嘉程李嘉程德勤战略，风险及企业交易德勤战略，风险及企业交易经理经理庞瑜萍庞瑜萍德勤战略，风险及企业交易德勤战略，风险及

60、企业交易副总监副总监关于德勤德勤中国是一家立足本土、连接全球的综合性专业服务机构，由德勤中国的合伙人共同拥有，始终服务于中国改革开放和经济建设的前沿。我们的办公室遍布中国30个城市，现有超过2万名专业人才，向客户提供审计、税务、咨询等全球领先的一站式专业服务。我们诚信为本，坚守质量，勇于创新，以卓越的专业能力、丰富的行业洞察和智慧的技术解决方案，助力各行各业的客户与合作伙伴把握机遇，应对挑战，实现世界一流的高质量发展目标。德勤品牌始于1845年，其中文名称“德勤”于1978年起用，寓意“敬德修业，业精于勤”。德勤专业网络的成员机构遍布150多个国家或地区，以“因我不同，成就不凡”为宗旨，为资本市场增强公众信任，为客户转型升级赋能，为人才激活迎接未来的能力，为更繁荣的经济、更公平的社会和可持续的世界而开拓前行。Deloitte（“德勤”）泛指一家或多家德勤有限公司，以及其全球成员所网络和它们的关联机构（统称为“德勤组织”）。德勤有限公司（又称“德勤全球”）及其每一家成员所和它们的关联机构均为具有独立法律地位的法律实体，相互之间不因第三方而承担任何责任或约束对方。德勤有限公司及其每一家成员所和它们的关联机构仅对自身行为承担责任，而对相互的行为不承担任何法律责任。德勤有限公司并不向客户提供服务。请参阅