一个是喧嚣热闹的舆论场。
这个世界，不断涌现各种“突发”“炸裂”的新产品、新工具、新成果(效果展示的惊艳视频)，也不乏各种主义之争(加速派vs对齐派)、立场相左(强监管vs不监管)。2024年诺贝尔物理学奖，颁给对机器学习做出奠基性贡献的两位神经网络学家，让围绕AI的声量升到更高。
另一个则是悄无声息的应用场。
这个世界，是公司和组织内部繁忙务实，却不事声张的日常业务与办公场景。尤其在诸多传统行业、传统企业的传统业务，比如客服、销售培训与辅助、用户调研、客户分析、产品设计、营销方案;简历筛选、会议纪要等等，各种生成式AI产品与模型已经积极上岗。
耐克公司聘请了擅长用生成式AI创作的艺术家，为其经典系列的鞋子设计最新款，最终的产品，既继承过往经典元素，又展现酷炫新风格，出街即爆款。一家大型机械设备制造商，将生成式AI技术用于设备运行监测，在客户发现设备出问题、找上门来要求维修或索赔之前(此前，公司为此支付了巨大的资金和人力成本，包括客户流失)，提前联系客户解决问题，从而极大提升了客户忠诚度、口碑、复购率。——过去一年，《哈佛商业评论》不乏这样跨行业、场景极度丰富的生成式AI应用案例，让人惊叹于生成式AI渗透进商业世界的可能性与多样性。
因此，相比喧哗热闹的概念世界，让本刊更兴奋和着迷的是应用世界:在日复一日应对竞争与用户/客户需求的商业世界，由生成式AI驱动的新做法、新策略，到底渗透到什么程度了？它带来了怎样真实的价值和全新的挑战？下一步会如何？尤其，中国企业!在这场由硅谷启动的商业竞争新格局中，是怎样的现状和未来?
我们很高兴亚马逊云科技跟本刊抱有同样的兴趣。作为云服务、AI技术的先行者与领军者，他们不仅跟《哈佛商业评论》一样更关注现实世界的AI应用，而且是这个新兴强大技术在商业公司内部生根、创造价值的深度参与者、推动者、赋能者，也从他们的客户中看到了最真实的应用世界。
「全球生成式AI前行者」这个专题，正是双方携手的初代产出。2024年下半年，我们一起调研了数十家中国企业应用生成式AI的具体场景/流程/挑战/效果，并选出有代表性的案例呈现于此。
我们看到，因为行业不同、业务挑战不同、用户/客户需求不同、公司内资源/架构不同，各个企业拥抱生成式AI的“姿势”大不相同。有的热情拉满、深度拥抱，比如金山办公看到ChatGPT的惊艳之后，迅速确定了All in AI的战略，后续不断推出植入生成式AI功能的新版本WPS；而携程机票业务则是在出海路上，不幸遇到疫情，却又幸运遇到生成式AI，于是和亚马逊云科技深度绑定，使用云原生架构实现小批量服务的快速无缝迁移，不仅解决海外业务拓展时的核心痛点，并且为未来加大竞争优势开始提前筹划。
我们也看到这些案例企业的一些共同点：
携程和德比都知道，无论国内或海外、电话时代还是AI时代，用户对旅行前订阅机票、旅店的需求和体验，没有根本变化，只有更高的要求。对沐瞳科技而言，游戏玩家们要求的体验，也未有本质变化。但是他们在不断提升用户现有体验的同时，也已开始想象未来出行、未来娱乐，能给用户提供哪些他们还未曾想到的愉悦。
这些发现让我们收获很多惊喜，也对中国企业在生成式AI时代的竞争与未来，多了很多信心。但同时也让我们回归务实心态。
盖特纳的最新调研数据显示，生成式AI诞生之后，中美公司几乎同时起步，国内迅速跟进“百模大战”，但近两年之后，截至2024年6月，生成式AI在全球公司的应用渗透率为21%，中国公司却只有8%。所以，在这个专题中出现的案例，都是中国企业生成式AI的先行者、早期拥抱者。在他们的实际工作中，也面临数据整理(AI-ready data)、业务场景分析与选择、人才匹配与流程更新等等诸多挑战。
因此，我们看到生成式AI在中国商业世界的当下现实是：它已经渗透进不少对技术与行业变革极敏锐且敏捷的头部公司，但是目前，它更多带来的是效率与体验提升，尚未带来颠覆式的竞争力优势。所以，让我们姑且把它称作生成式AI的1.0时代——这是个效率革命的阶段。
我们期待这些1.0时代的先行者，能激励和启发更多中国企业跟进这场生成式AI带来的效率革命；更希望更多中国企业能被生成式AI的无限潜力加持，进化成更强大的商业物种，为未来更美好的商业与社会，带来前所未有的精彩。
