模型效果提升+推理成本下降，為 AI 應(yīng)用發(fā)展奠基。盡管存在關(guān)于Scaling Law 瓶頸的討論，但我們判斷大模型性能并未真正“撞墻”。雖然訓練端出現(xiàn)暫時的邊際效益放緩，但通過合成數(shù)據(jù)和推理階段的創(chuàng)新，大模型的性能增長潛力仍然強勁。未來，伴隨大模型技術(shù)的不斷進步，以及推理成本的降低，應(yīng)用端將會有更多可能性。
AI 大模型賦能效率工具，提效能力是商業(yè)化關(guān)鍵。
AI 大模型賦能的效率工具通過輔助內(nèi)容生成、提效降本和加速決策等途徑，為企業(yè)帶來顯著的效益提升，增強其市場競爭力。
AI 大模型賦能業(yè)務(wù)場景，核心在于提升附加值。AI 大模型正在加速各行業(yè)的智能化變革，從具體業(yè)務(wù)場景看，商業(yè)化的核心在于提供更G的附加值。與傳統(tǒng)技術(shù)相比，AI 大模型通過強大的數(shù)據(jù)理解與生成能力，可以重塑客戶管理流程，以及賦能廣告投放、智能決策等場景，為企業(yè)創(chuàng)造直接價值。
Agent 是未來發(fā)展的重要趨勢。通過人機交互模式的視角來觀察和分析 AI ToB 應(yīng)用的發(fā)展現(xiàn)狀，可以發(fā)現(xiàn)不同模式下的應(yīng)用場景逐漸清晰。
AI Agent 作為智能系統(tǒng)，能夠感知和收集外部數(shù)據(jù)，識別數(shù)據(jù)中的模式并做出決策，終執(zhí)行所需的操作。而在 B 端場景中，由于業(yè)務(wù)場景較為明確，有較多的行業(yè)知識與數(shù)據(jù)積累，與 AI Agent 的感知理解、決策執(zhí)行以及交互等特點較為適配。
因此，Agent 有望成為 B 端應(yīng)用的未來發(fā)展趨勢，應(yīng)用前景廣闊。
G ROI 場景將率先實現(xiàn) PMF。AI 大模型在辦公軟件和創(chuàng)意生成等場景中，處理能力有限，需要人工輔助干預，直接收益較低，對核心業(yè)務(wù)的貢獻影響難以量化，暫時難以產(chǎn)生革命性的變化。而軟件開發(fā)、廣告投放和 CRM 等L域，由于具有較為標準化的任務(wù)和對效率提升的明確需求，能帶來可量化的投資回報，因此也能得到更快的市場采納，將率先實現(xiàn)產(chǎn)品市場契合。
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