在通用软件市场，生成式 AI 在办公软件、企业服务、IT 运维、软件开发、网络安全、数据智能等应用已经率先落地，并已经进入商业化的前期。主要赛道上均有标杆产品出现，大多数是智能助理（Coplilot）的形态。包括办公软件领域的 Office 365 Copilot，以及企业服务领域的Salesforce Einstein GPT，目前产品已经公布定价，预计将在四季度进入商业化落地的关键阶段此外解决方案型的 AI 厂商商业化落地的竞争更快，比如 Palantir、Palo Alto Networks 的生成式AI 产品已经在实际场景中得到应用且已经带来相应的收入贡献。具体来看。
1）办公软件：主流的 AI+办公应用包括微软 365 Copilot 和谷歌 Duet AI，目前全面嵌入了Microsoft Office 及 Google workspace 办公套件，在这一领域的竞争对手主要包括聚焦在文字、表格、演示文稿（PPT）、邮件、笔记等单个应用领域的 AI 生产力工具，头部应用有文本类的Notion AI、jasper AI、Copy AI，表格类的 SheetAI、演示文稿类的 Tome、SlidesAl 等。目前微软作为办公软件巨头，凭借 Office 套件的用户基数和网络效应，在这一赛道占据明显优势。7 月Microsoft 365 Copilot 定价公布，未来 AI+办公具备非常清晰的商业化前景。
2）创意软件：与办公软件格局类似，目前主流 AI+创意软件包括 Adobe Firefly、Canva AI等套件类产品以及单点工具产品。今年以来 Adobe 股价走势强劲，得益于 AI 的驱动以及业绩的超预期，年初至今涨幅达到 67%。Adobe Firefly 的优势在于与 Adobe 现在有的产品能够实现很好的结合，为用户提供了大量的选项、素材、模板、工具包，进一步降低了用户画图、修图的门槛，而不像 Midjourney 更依赖提示词。同时，Adobe 对于训练数据的要求非常严格，对于必须确保输出图像版权的用户，Adobe Firefly 具备很大优势。但由于训练素材来源受限，这也会导致在生成的性能上弱于拥有一些主流文生图工具公司。目前 Adobe 已经明确提出将启动 AdobeFirefly 的商业化。
3）企业服务：目前生成式 AI 已经与企业服务领域的主要产品 CRM、ERP、财务、HR、OA 实现了不同程度的结合，短期来看营销、客服领域（CRM）的产品成熟度最高，龙头厂商Salesforce 已经初步实现商业化。同时目前 ERP、财务、HR、OA 已经相对应的 AI+产品推出，主要侧重于利用 AI 进行数据挖掘来实现业务洞察和流程优化，相关产品功能还尚待完善，且还未进入商业化阶段。从参与厂商来看，这一领域的主要参与者仍是各个赛道上的主流玩家，包括CRM 领域的 Salesforce、ERP 领域的 Sap、Oracle，HRM 领域的 Workday。同时微软 3 月发布了 CRM 和 ERP 领域的生成式 AI 产品 Dynamics 365 Copilot，是 AI+企业服务领域的有力竞争。
4）IT 运维：而大模型/生成式 AI 能够进一步提升 IT 运维的自动化和智能化水平，体现在其具备更强大的数据分析能力，以及更高效的人机交互模式，目前这一领域的龙头厂 Servicenow已经推出生成式 AI+IT 运维的相关产品，并发布了未来生成式 AI 的产品路线图。同时，针对监控 OpenAI 等大模型 API 的使用情况及 Token 的消耗的需求，Datadog 已经推出了监控各种OpenAI 模型 API 使用模式、成本和性能的产品，帮助用户对于了解内部大模型的使用情况以及控制成本。
5）软件开发:虽然生成式 AI 本身具备很强的代码生成能力，代表包括 GPT-4 以及 Github今年发布的编程辅助工具 Github Copilot X，但是由于生成式 AI 自身存在的幻觉等问题，仍然难以大规模应用于大型软件开发工作流程中。目前行业主流低代码平台中提供了企业级开发工具，具有内置的安全性、性能叉兼容性等方面的机制，可防止开发人员在使用 AI 编程时生成存在安全漏洞或不可靠或未知依赖项的代码。目前头部的低代码厂商包括微软、Salesforce、ServiceNow等企业服务巨头和 OutSystems、Mendix 等第三方厂商均正在布局这一赛道，此前微软低代码套件 Power Apps 就是 GPT-3 首批商业化应用，而 Salesforce、ServiceNow 也将 AI+低代码能力其集成到自身的解决方案之中。
6）网络安全：生成式 AI+安全的最大机会来自于安全运营的自动化程度的提升。3 月微软发布了首个基于大模型的 AI+安全大脑形态 security copilot，此后 Palo Alto Networks，Crowdstrike，Fortinet 等头部安全厂商均发布了 AI+“安全大脑”产品，其中包括 Palo AltoNetworks 的 XSIAM、Crowdstrike 的 Charlotte AI。AI+“安全大脑”所带来的的安全运营能力提升主要体现在两个方面，一是威胁检测，即发现问题的能力，二是响应处置，即解决问题的效率。在 AI 驱动下，今年头部安全厂商 Palo Alto Networks，Crowdstrike，Fortinet 的股价均有强劲表现。
目前，生成式AI在游戏、法律、教育、电商等C端场景有较多的应用，但在医疗、金融、工业等B端场景下，生成式AI产品的成熟度仍然偏低。在行业类应用场景中，AI助手（Copilot）也得到了广泛应用。未来，在金融、医疗、工业等领域，最具前景的应用来自于数据挖掘和知识洞察（Insight）类工具。同时，相较于通用大模型，垂直行业大模型在金融、医疗等领域有着更加深度的应用。这主要是由于两个原因：一是由于安全及隐私保护等要求，行业数据大多存储在本地，通用大模型在缺乏必要的训练数据；二是垂直行业的数据量级大，涉及系统又比较复杂，通用大模型在解决专业问题的能力上不如垂直行业大模型。例如，彭博社推出的金融大模型Bloomberg，以及Meta公司推出的蛋白质大模型ESMFold，均证明了垂直行业大模型的专业性能要超过通用大模型。目前，各行业头部厂商也在开始自建垂直行业大模型。
1）金融：生成式 AI 技术在金融领域的主要应用为数据分析工具，通过对金融大数据的挖掘来实现知识洞察，典型应用包括证券领域的智能投顾，银行领域的智能风控等。其中，证券侧重于智能投研，功能包括研报生成、财务数据查询、盈利预测、投资组合建议等代表性产品有金融数据分析工具 FinChat 等；银行则侧重智能风控，通过对客户的信用历史、行为特征等数据进行分析，挖掘风险因素，实现信贷风险、反欺诈、反洗钱等行为预警，目前主要有开源模型 FinGPT。同时，今年彭博社推出了专为金融行业从头打造的 500 亿参数大语言模型 BloombergGPT，训练数据来自于彭博社的财务数据，涵盖了金融领域的一系列主题，生成了 7000 多亿个标签的大型训练语料库。BloombergGPT 在金融领域的任务普遍拥有着超过通用大模型的表现。
2）医疗：化合物合成、靶点发现等医药研发是此次生成式 AI 变革突破的新场景。其中，医药研发目前主要通过 AI 大模型生成新型小分子、核酸序列和蛋白质，以及识别靶点、药物筛选等，代表性产品包括 AbSci、Integrated Drug Creation、CentaurAI 等；医院诊疗主要用于病历生成、诊疗建议、分析诊疗记录等，以提高诊疗效率。目前，主要有 MyChart、SlicerDicer、DAXExpress 等产品。此外，医疗器械，如 CT、MRI 等与图像相关的一体化器械，在生成式 AI 的赋能下将进一步增强医学图像等非结构数据的处理能力。
3）教育：生成式 AI 目前主要应用于面向 C 端的语言学习和学习工具场景，目前率先实现商业化。其中，语言学习龙头厂商 Duolingo 基于 GPT-4 推出的 Max 版本新增了 Explain MyAnswer 和 Roleplay 两项功能，订阅价格翻了 4 倍，同时带动了 Duolingo 股价的上涨，年初至今涨幅最高超 130%；学习工具 Khanmigo 定价 9 美元/月，Q-Chat 订阅为 7.99 美元/月，CheggMate 计划定价在 15.95 美元-19.95 美元之间。此外，在线教育场景旨在改善其现有功能，仍处于探索阶段。
4）工业：当前大模型的应用主要聚焦在研发设计中的创成式设计、草图生成等辅助类设计的应用，以及运维管理中业务流程信息化 CRM、ERP 等软件，生产制造环节由于生产环境的安全性与稳定性要求较高，生成式 AI 技术应用还未完全成熟。目前，工业大模型参与者主要包括工业软件厂商、互联网科技厂商、平台厂商等，但由于工业场景的复杂度，很多数据不可读取，因此工业软件厂商、平台厂商通常与具备大模型能力的互联网科技厂商进行合作。
5）游戏：游戏创作效率的提高是生成式 AI 赋能游戏行业最显著的特点。一方面，生成式AI 技术能够从现有视频中直接捕获动画，无需通过演员穿戴动作捕捉服进行记录，节省人力成本。目前，Kinetix、DeepMotion、Move Ai 等公司正在探索这一领域；另一方面，生成式 AI 能够帮助游戏开发者大幅减少游戏设计时间和成本。代表性产品有 Unity 的创建游戏 AI 工具 UnityMuse和推理引擎工具Unity Sentis和Roblox的游戏创建工具 Code Assist和Material Generator。此外，初创公司正在探索利用生成式 AI 技术创建游戏中的 NPC 角色，来增加游戏的自由度和体验。
6）法律：诉讼文书的制作和“示意证据”的生成是目前 AI+法律应用最广泛的领域。其中，诉讼文书的制作是 AI 最早的应用领域，能够有效提高法律文书的审查与制作效率与准确性；“示意证据”能够以生成文本、图片、视频、音频、模型的方式展示证据，辅助司法人员直观地观察和理解证据
