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。
文章预览
从业者们从技术浪漫到商业务实的心态转变，正不断推高大模型市场竞争的激烈程度。 采访 ｜ 《中国企业家》记者 赵东山 孔月昕 文 ｜ 《中国企业家》记者 赵东山 编辑 ｜ 姚赟 头图来源 ｜视觉中国 焦虑裹挟中，国内AI大模型圈正不断加速。 融资速度，率先成为最显性的角逐点。大模型需要消耗大量算力和资源，于是资金成了入场券。 2024年以来，每隔一段时间，就会传出大模型公司拿到新融资的消息。这些消息，像是断断续续投射到行业上空的信号弹，搅动着每个人心中的天平。 这个围绕机器学习、数据处理、数学、算法等理性内容展开的赛道，充斥着欢欣、失落与迷茫。 复杂的情绪来自多个方面：一是，大模型技术的进展，与预期差距很大；二是，投入巨额资金后，何时见效尚未可知；三是，如果继续投入，资金来
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