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近日，全球顶级管理咨询公司麦肯锡（McKinsey & Company）发布了《生成式AI经济潜力》(The economic potential of generative AI: The next productivity frontier)报告，主要介绍了ChatGPT、Midjourney、Bard等生成式AI对全球经济的影响。

为了增强报告的权威性和准确性，本次麦肯锡分析调查了47个国家的850种职业、63个应用示例和2100多项详细的工作活动，基本涵盖全球80%的劳动力。

麦肯锡表示，ChatGPT、Midjourney、Bard、Claude、Stable Diffusion等生成式AI产品之所以迅猛发展席卷全球，主要得益于简单、易用的文本对话方式，几乎所有人都能使用它们，例如，用于撰写营销文案、生成视频/图片/音乐等。其中，ChatGPT起到了至关重要的推动作用，之前任何生成式AI产品都无法达到其高度。

麦肯锡认为，随着生成式AI的深入应用，高科技、银行、零售和包装消费品、医疗保健、高级制造成为受影响最大的几个行业，每年将产生1万亿美元左右的经济效益。

本次报告一共68页内容较多，「AIGC开放社区」将为大家解读重点内容。该报告干货十足，对于想切入生成式AI赛道创业的公司、个人开发者来说，无论是用于路演、融资还是市场调查都是一项权威背书。想查看报告全部内容，可以自行下载。报告地址：https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-economic-potential-of-generative-AI-the-next-productivity-frontier#introduction

重要见解

生成式AI对生产力的影响，可以为全球经济增加数万亿美元的价值。在麦肯锡分析的63 个用例中，生成式AI每年可以增加2.6—4.4 万亿美元的经济收入。

在生成式AI提供的经济价值中，约有75%分布在四个领域：客户运营、营销和销售、软件工程和产品研发。在16个业务场景中，麦肯锡分析了63个用例。在这些用例中，生成式AI可以解决多数和特定业务场景，例如，通过文本自动生成营销和销售创意内容；根据自然文本提示自动生成计算机代码等。

生成式AI将对所有行业产生影响。高科技、银行、零售和包装消费品、医疗保健、高级制造成为受影响最大的行业。例如，在银行业，如果生成式AI得到充分使用，每年可以创造2000—3400亿美元的额外经济。零售和包装消费品受影响也很大，每年可产生4000—6000亿美元经济。

鉴于生成式AI可以增加业务流程自动化的潜力，劳动力转型的进程可能会加快。麦肯锡估计，到2030—2060年，现在一半的工作将实现自动化，也可能在2045年就能实现。

生成式AI可以显著提高整个经济的劳动生产率，但这需要投资来支持工人转移工作或换工作。到2040 年，生成式AI可以使劳动生产率每年增长0.1%——0.6%，具体取决于技术采用率和将工人时间重新部署到其他工作中的速度。将生成式 AI 与所有其他技术相结合，工作自动化每年可以将生产率提高 0.2——3.3%。

生成式AI时代才刚刚开始。全球各行业对该技术的热情显而易见，早期的业务试点也很有吸引力。但要完全释放该技术的最大能力，企业和社会的领导者仍有相当大的挑战需要解决。其中包括管理生成式 AI 固有的风险，确定员工需要哪些新技能和能力，以及重新思考再培训和开发新技能等核心业务流程。

生成式AI产生巨大商业价值

评估生成式AI的商业价值，麦肯锡使用了两种方法。第一种，业务场景用例。例如，市场营销业务中通过生成式AI自动生成创意文本内容，可衡量的商业价值包括降本增效、提升文案质量产生更高的收入等。

麦肯锡一共确定了63个生成式AI用例，涵盖16个业务场景，每年可为全球带来2.6——4.4万亿美元经济效益。

第二种，生成式AI对劳动力的影响。麦肯锡通过生成式AI对850种职业和2100多个工作内容进行了替换和补充。例如，用生成式AI替代客服用于业务交流等。

麦肯锡发现，当把生成式AI应用在知识工作者的岗位时，每年可为全球增加6.1—7.9万亿美元经济效益，高于业务场景用例。

受生成式AI影响的行业

在麦肯锡分析的63个用例中，高科技、银行、零售和包装消费品、医疗保健、高级制造成为受影响最大的行业。

例如，通过提高营销和客户互动等职能的效率，生成式AI可以为零售业（包括汽车经销商）贡献大约3100亿美元的经济效益。相比之下，高科技的大部分潜在商业价值来自生成式AI提高软件开发等。

银行业通过生成式AI可产生2000—3400亿美元经济效益；零售和包装消费品可产生4000——6000亿美元；医疗和保健可产生600—1100亿美元。

受生成式AI影响最大的4个业务场景

客户运营：改善客户和座席体验。麦肯锡研究发现，在一家拥有5,000 名客户服务代理的公司中，应用生成式 AI 可使每小时解决问题的效率提高14%，并将处理问题所花费的时间减少9%。

同时还减少了25%的代理流失和与经理交谈的请求。最重要的是，经验不足的座席的工作效率和服务质量得到大幅度提升。

营销和销售：促进个性化、内容创建和销售效率。生成式AI可帮助营销和销售提供创意文本、增强专业数据使用、搜索引擎优化、产品发现和个性化搜索等功能。

软件工程：帮助开发人员提升效率。麦肯锡分析，生成式AI对软件工程生产力的直接影响可能占当前年度支出的20% ——45%。该价值主要来自减少花在某些工作上的时间，例如，生成初始代码草稿、代码更正和重构、BUG原因分析和生成新应用、系统等。

产品研发：减少研究和设计时间，改进模拟和测试。麦肯锡研究发现，生成式AI可为产品研发带来占总研发成本的10%到15%的商业价值。

例如，生命科学和化学工业已经开始在其研发中，使用生成式 AI 模型进行产品设计。生成式AI模型可以生成候选分子，加速新药物和新材料的开发过程。

Entos是一家生物技术制药公司，已将生成AI与自动化合成开发工具相结合，以设计小分子疗法。

生成式AI可以推动更高的生产力

2012——2022年，全球经济增长速度低于前两个十年。尽管新冠疫情是一个重要因素，但长期的人口老龄化和出生率下降是一个持续的障碍。全球工人总数的复合年增长率从1972-82年的2.5%放缓至2012-22年的仅0.8%，这是老龄化的主要体现。

生成式AI可有效补充劳动力短缺的问题并提升劳动力产值。麦肯锡预计，从2023年到2040年，通过生成式AI实现的业务流程自动化，可为全球经济提供0.2%—3.3%的生产力。

从发展历史来看，每一次创新技术的出现都会重塑工作岗位。麦肯锡调查发现，生成式AI对高收入的知识工作者影响最大，AI有可能替代他们的工作将业务实现自动化。像一些基础体力劳动者，例如，保洁、果园采摘者等低收入的体力劳动者影响却很小。

关于麦肯锡

麦肯锡成立于1926年，总部位于美国纽约，是全球顶级管理咨询公司之一。麦肯锡在全球拥有超过130个办事处，服务的客户包括80%的《财富》全球500强企业。

麦肯锡大多数的客户均为各国优秀的大型集团。这些公司分布于汽车、银行、能源、保健、保险、制造、公共事业、零售、电信和交通等各行各业。

世界排名前100家公司中70%左右是麦肯锡的客户，其中包括AT&T公司、花旗银行、柯达公司、壳牌公司、西门子公司、雀巢公司、奔驰汽车公司、今日集团、中国平安保险集团等。