企業(yè)AI應用落地場景
AI技術不再僅僅是技術的堆砌，更是一場深刻的商業(yè)革命，是企業(yè)實現(xiàn)高投資回報率（ROI）的強大引擎。
更多小知識
在當今這個快速發(fā)展的數(shù)字化時代，人工智能（AI）正以前所未有的速度改變著各行各業(yè)。對于企業(yè)而言，AI的應用已不再是遙不可及的未來技術，而是正在深刻影響其業(yè)務模式、運營效率和市場競爭力的重要力量。
技術競賽轉向商業(yè)應用
在AI發(fā)展的初期，各大廠商主要聚焦于推出參數(shù)量更大、能力更強的通用大模型，以展示自身的技術實力。然而，隨著市場競爭的加劇和技術的逐漸成熟，AI的發(fā)展重點開始從單純的技術競賽轉向如何將這些強大的AI能力轉化為具體的商業(yè)價值和解決實際問題的應用場景。企業(yè)開始探索如何將AI技術融入其業(yè)務流程中，以提快速、有效率、降低成本并創(chuàng)造新的商業(yè)機會。
技術迭代推進應用拓展
AI大模型的發(fā)展將聚焦技術進步和廣泛應用，包括多模態(tài)整合能力、自監(jiān)督學習興起、可解釋性與公平性關注、部署策略優(yōu)化及特定領域定制化等。這些技術迭代將推動AI在更多領域的應用拓展，為企業(yè)提供更多元化的解決方案。
多模態(tài)整合能力提升
通過整合文本、圖像、語音等多種形式，多模態(tài)模型在醫(yī)療、自動駕駛等領域中綜合分析多種數(shù)據(jù)源，提高決策的準確性和可靠性。這種多模態(tài)整合能力使得AI能夠更全面地理解現(xiàn)實世界，為企業(yè)提供更精準的服務和決策支持。
技術路線多元化
2024年，大模型行業(yè)的技術路線不再局限于算力堆疊，而是探索強化學習、知識計算、符號推理、類腦計算等新型路徑。其中，投入更小、更垂直的小模型不斷涌現(xiàn)。這些技術路線的多元化為企業(yè)提供了更多選擇，使其能夠根據(jù)自身業(yè)務需求和技術實力選擇合適的AI解決方案。
垂直領域深耕細作
越來越多的企業(yè)認識到，只有緊密結合特定行業(yè)的特點和需求，開發(fā)出針對性強的專業(yè)化解決方案，才能真正發(fā)揮AI的價值。在教育、醫(yī)療、金融等行業(yè)，已經(jīng)出現(xiàn)了專門定制的大模型項目，提高了效率和服務質量，為數(shù)字化轉型提供了有力支持。這種垂直領域的深耕細作將成為未來AI發(fā)展的重要趨勢。
降價潮與價格戰(zhàn)涌現(xiàn)
為了爭奪市場份額，多家公司下調旗下大模型產品的價格，從“以分計價”進入“以厘計價”階段。此舉降低了大模型的使用門檻，提升了用戶的接納度，也反映出企業(yè)在追求規(guī)模效應的同時注重成本控制與效益最大化。
AI原生應用形成服務閉環(huán)
當前AI原生應用大量涌入市場，這些應用需要對最終結果負責，服務或者說結果的達成過程由AI原生應用自行消化。聚焦專業(yè)用戶提升效率是中短期重要方向，如程序員、設計師、律師等各種專業(yè)人士，其效率提升的需求與當前AI應用的價值匹配度相對比較高，具備付費意愿與付費能力，且采購決策考量和周期相對可控。
成熟應用加速擁抱AI
成熟應用結合自身用戶工作流以及市場分發(fā)和渠道優(yōu)勢，占據(jù)用戶界面，加速AI整合。企業(yè)開始探索AI技術的應用潛力，主要將其應用于內部流程優(yōu)化，提高工作效率。這一階段主要在企業(yè)內部使用，旨在提升內部運營和工作效率，應用場景相對局限，可能用于自動化數(shù)據(jù)處理、內部文檔管理、簡單的任務分配等，對現(xiàn)有業(yè)務流程的影響較小，是一種漸進式的改進。
更多小知識
最新文章
極光官方微信公眾號
關注我們，即時獲取最新極光資訊
