大模型火了一年半，AI应用如何实现商业变现？

主要观点总结

本文介绍了自ChatGPT走红后，国内AI大模型建设的发展现状及商业化趋势。文章从AI应用发展现状、AI商业化落地场景，以及在B端和C端的商业模式等方面进行了详细阐述。

关键观点总结

关键观点1: AI大模型建设商业化显著提速

随着自生成式AI的普及，AI大模型的商业化应用得到加速发展。

关键观点2: AI应用发展现状与商业化难题

虽然AI底层技术进步较大，但应用进展不及预期。大模型商业化面临如何有效变现的问题。

关键观点3: AI在B端和C端的商业化落地场景

B端应用中，企业知识库和商业咨询进展较快；C端主要考虑多模态和类个人助理场景。

关键观点4: AI在B端和C端的商业模式分析

通用大模型公司的主要盈利方式包括B端和C端市场。未来模型厂商的变现途径可能以B端为主，通过MaaS（模型即服务）方式赋能各行业。B端应用厂商的定价分为产品价格普涨和Al模块额外定价两种模式，AI为主流B端应用厂商带来了增量收入。

关键观点5: C端产品的商业模式与风险提示

C端产品以订阅制为主，早期用户基数是关键。同时，文章也提醒投资者注意观点的代表性和时效性，以及投资的风险。

文章预览

自ChatGPT走红后，国内AI大模型建设潮起，如今经过一年半的快速发展后，大模型商业化显著提速。自生成式AI席卷各行业以来，市场对AI应用发展的预期高涨，但AI应用似乎陷入“增长难题”，进展不及预期，大模型如何商业变现，成为各界关注的焦点。 01   AI应用发展现状 底层技术进步较大，但应用进展不及预期。 大模型对于人类自然语言的理解已经比较准确，人们可以通过自然语言描述进行IT开发、图片视频生成、工业控制、无人驾驶等。 但基于大模型的应用尚未爆发，很大程度上可能是因为 人们无法在空白对话框面前提出有效问题 ，实际上问题本身是自身知识结构的专业性体现，大模型对于普通用户来说基本上就是个玩具。基于Transform架构的大模型技术核心为在训练数据集范围内，按照概率对文本的预测和推理，因此优质的提示语实际上是 ………………………………