主要观点总结
随着AI大模型技术的不断发展,国内AI大模型圈正不断加速,大模型市场竞争激烈。资金成为入场券,大模型公司纷纷融资以支持研发。尽管大模型技术有所进展,但距离预期差距较大,且商业化落地仍面临诸多挑战。在B端,有预算的企业客户成为争夺对象,但大模型落地仍无法做到“开箱即用”的便利程度。尽管面临诸多困难,但一些AI大模型创业公司仍努力展现各自差异,并探索商业化路径,如订阅模式、智能设备和国际市场等。AI大模型与智能手机的结合被视为新的趋势,智能手机厂商正在积极拥抱大模型,并影响产业链上游芯片厂商的变革。在B端,中科院自动化所孵化的“中科闻歌”已服务多家央国企单位,并探索AI知识和智能决策业务的结合。大模型从接入到落地需经历数据工程、模型工程和领域工程三个阶段,且需结合行业知识和具体场景。未来,大模型技术有望带来类似电力发明一样的变革,但商业化落地仍需时间。
关键观点总结
关键观点1: 大模型市场竞争激烈,资金成为入场券
国内AI大模型圈正不断加速,大模型公司纷纷融资以支持研发。
关键观点2: 大模型技术面临挑战,商业化落地不易
尽管大模型技术有所进展,但距离预期差距较大,且商业化落地仍面临诸多挑战。
关键观点3: 大模型在B端争夺有预算的企业客户
在B端,有预算的企业客户成为争夺对象,但大模型落地仍无法做到“开箱即用”的便利程度。
关键观点4: AI大模型创业公司探索商业化路径
一些AI大模型创业公司正努力展现各自差异,并探索商业化路径,如订阅模式、智能设备和国际市场等。
关键观点5: 智能手机厂商积极拥抱大模型
AI大模型与智能手机的结合被视为新的趋势,智能手机厂商正在积极拥抱大模型,并影响产业链上游芯片厂商的变革。
关键观点6: 大模型从接入到落地需经历多个阶段
大模型从接入到落地需经历数据工程、模型工程和领域工程三个阶段,且需结合行业知识和具体场景。
关键观点7: 大模型技术有望带来变革,但需时间
未来,大模型技术有望带来类似电力发明一样的变革,但商业化落地仍需时间。
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