指南旨在为企业提供大模型应用落地的全面指导。报告分析了大模型发展趋势、企业落地挑战与机遇、落地能力建设、应用场景、技术难题及火山引擎服务等内容，助力企业把握大模型机遇，加速AI转型。

1. 大模型发展趋势与企业应用现状

企业投资与探索加速：多数企业看好大模型潜力，积极投资，64%的中国企业预计对AI投资将增长10 - 30%，并通过多种方式探索应用场景，如概念验证测试等，以提升竞争力和创新能力。

价值多元且受期待：大模型对企业价值贡献广泛，涵盖员工效率、用户体验、营收增长和市场拓展等多方面，如提高工作效率、创新产品形式等，企业对其价值高度期待并积极投入应用。

2. 企业落地面临的挑战与机遇

挑战重重

成本与投资收益问题：算力成本高、机会成本大、投资回报周期长及人才不足等，影响企业决策，如92%的企业认为算力资源是大模型落地最大挑战。

模型选配困难：模型精度、选型、能力与业务匹配及上线性能等方面存在问题，企业缺乏选择标准和评估体系，如87%的企业认为模型精度不能满足要求。

部署落地复杂：效果调优难、开发环节繁琐、数据底座重要性凸显，企业在这些方面面临考验，如59%的企业认为模型调优挑战大。

安全与可解释性风险：需全周期安全方案，模型生成内容准确性和可解释性有待提高，如8%的企业希望提高模型和数据可解释性。

机遇显现：率先落地大模型的企业已取得收益，如提升效率、增强竞争力等，未来大模型有望为企业带来更多效益，如降低成本、增加收入等。

3. 大模型业务落地能力建设

三阶段推进

计划准备阶段：明确初始意愿，从战略或业务驱动出发，剖析目标任务，盘点资源、梳理流程、自查能力，搭建跨部门团队，确保大模型落地顺利。

模型部署阶段：按科学路径开发，包括资源投入、模型选择、效果预测、应用建设、算力准备、平台搭建、模型接入、效果调优、性能安全测试和应用上线等步骤。

迭代优化阶段：关注智能体优化、业务扩展和战略规划，提升模型应用效能，拓展业务领域，评估对企业竞争力和IT架构的影响。

破除思维误区：企业在大模型落地过程中，应避免陷入技术指标至上、忽视成本控制、独立开发、短视和过度担忧安全等误区。

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