ToB Or ToC，大模型不做“选择题”

主要观点总结

本文讨论了大模型在AI商业化道路上的选择，包括ToB和ToC两种模式。文章指出，大模型公司在商业化过程中面临着成本、应用、变现等问题，需要在ToB和ToC之间找到适合自己的路径。文章还提到了大模型在B端市场的挑战，包括价格战、定制化需求、销售周期等。最后，文章强调了大模型企业需要提供实用的AI应用和服务，才能在未来市场中立足。

关键观点总结

关键观点1: 大模型商业化道路上的挑战

大模型公司面临着成本、应用、变现等问题，需要在ToB和ToC之间找到适合自己的路径。目前，大模型行业还未形成公认的领头羊，初创公司需要争品牌、产品和生态。

关键观点2: ToB市场的挑战

大模型在B端市场面临着价格战、定制化需求高、销售周期长等问题。企业需要提供更多实用的AI应用和服务，才能在未来市场中立足。

关键观点3: 大模型公司的商业模式

大部分大模型公司采取To B和To C并行的策略，通过C端产品收集用户反馈，积累模型应用实践，同时通过B端业务加持自己已有的成熟业务。

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导 读 THECAPITAL OpenAI也干了。 本文4114字，约6分钟 来源 | 楷楷 来源 | 伯虎财经 在AI大模型的商业化道路上，“ToB or ToC”一直是两难的选择。 不过，AI业内有一个共识，创业公司在C端更容易找到机会，而互联网大厂则更能通过B端获得规模优势。 但目前来看，这一共识可能要被打破了。一直被认为是“To C主义者”的月之暗面，近日官宣将发布企业级API，且Kimi开放平台的上下文缓存Cache存储费用将降低50%，加速在B端市场发力。 无独有偶，大模型鼻祖OpenAI也在近日宣布，将允许企业使用自身数据定制其旗舰AI模型GPT-4o，意味着企业可以定制和优化性能更强的AI模型。 从“百模大战”走到“应用之战”，大模型已经到了商业化的关键时期，不仅要考虑产品是否突出，更要综合考虑成本、应用、变现等问题，每个公司都在寻找属于自己的答案，对它们 ………………………………