相对于传统的AI只能被动地学习和复制已有的数据，生成式人工智能(Generative AI,GenAI)的本质突破在于其赋予了人工智能"智能创造"的能力。通过对大量数据的深度理解，GenAI可以自主生成高质量的新内容，如文字、图像、视频、代码等。据IDC今年3月发布的报告，预测到 2027 年全球45%的企业将掌握并使用生成式 AI 来共同开发数字产品和服务，从而使收入增长比竞争对手翻一番[1] 。
ChatGPT等大型语言模型已经可以迅速生成文章，诗歌，剧本等其他文字内容，并根据用户的提示进行语言交互生成回复。众多公司聊天软件例如Slack引入ChatGPT 帮助用户改写消息和总结对话内容。OpenAI的最新创新工具Sora则可基于文本提示创作长达1分钟的视频，被视为营销，电影等行业变革的催化剂。
GenAI能够极大地提高开发效率和代码质量。微软推出了集成在 Office 应用中的 AI 助手Copilot，帮助用户完成内容创作、数据分析和管理任务。
从汽车制造到家具和服装设计，更多的设计团队运用DALL-E，Midjourney 等工具快速生成各种设计概念图，生成灵感。例如，耐克（Nike）利用内部开发的大数据模型生成专为2024年巴黎奥运会独特设计的运动鞋[2] 。华晨宝马（BMW）将AI技术融入质量控制流程，自动识别部件表面的微小瑕疵[3] 。
