传统AI和生成式AI的主要区别之一在于，后者可以创造出只有人类才能产出的具象化成果。例如，生成式AI模型可以生成具有逻辑连贯性的文本和超逼真图像，而这种输出方式曾经只能通过人类的思维、创造力和努力才能实现。生成式AI模型的六种主要输出模式：
生成式AI用例创造的价值主要有：降低成本、提升流程效率、增加收入、加快创新、挖掘新发现和新洞察和优化社会公共服务等六类。虽然，我们强调一个生成式AI用例可以呈现不止一种价值驱动模式，但是为了更好地阐述如何利用生成式AI推动差异化的竞争和卓越的运营，本文中描述的每个生成式AI用例仅与一种主要的价值驱动模式相关联。
企业在能源、资源及工业行业面临着与能源安全、经济承受能力、赢利能力以及向更为环保和可持续的未来转型等问题的挑战。生成式AI的应用可助力解决这些关键领域的问题。通过将生成式AI融入这些行业，企业能够节省成本、提升运营效率和弹复力，并减少碳排放。
历史经验显示，由于新的收益往往需要新的投资，并且还需要应对新的风险，能源、资源和工业行业在接纳新技术时常常持保守的态度。因此，企业在初期可能对是否采纳生成式AI技术抱有疑虑。
然而，由于老牌企业（尤其是建筑、采矿和能源生产企业）拥有独家数据，能够为其特定的需求和价值驱动情景精确校准生成式AI模型，因此在这个领域中可能具有先发优势。这些企业可以通过利用生成式AI模型在市场中取得领先地位。随着行业内的压力日益增大，企业必须转向更为可持续、更为环保的方式。
全球对可再生能源的转变和对能源结构多样化的需求加剧了这种压力。在这个过程中，生成式AI可能会发挥变革性的作用。例如，生成式AI正在彻底改变资源探索和开采的过程。企业可以利用大量的地质和地球物理数据，快速确定矿产资源丰富的区域。石油和天然气公司可以通过生成式AI解决海上勘探面临的复杂物流问题。生成合成的地震数据和油气藏模型可以优化探索工作，提高资源开采效率，降低对环境的影响。
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