ToB Or ToC，大模型不做“选择题”

主要观点总结

文章讨论了关于大模型的商业化模式问题，分析了AI大模型在ToB和ToC市场的挑战和机遇。文章指出，大模型公司在商业化过程中面临成本、应用、变现等问题，需要综合考虑产品突出、成本、应用、变现等问题。同时，文章讨论了B端市场面临的挑战，如价格战、定制化需求、销售周期等。最后指出，大模型最好的商业化模式需要结合实际，提供基于整体技术提升的完整业务解决方案。

关键观点总结

关键观点1: 大模型商业化面临的关键问题

大模型在商业化过程中需要面对成本、应用、变现等问题，需要寻找合适的商业模式。

关键观点2: ToB和ToC市场的挑战和机遇

大模型公司在ToB和ToC市场都有机会，但需要找到适合自己的路径，互相赋能。

关键观点3: B端市场的挑战

B端市场面临价格战、定制化需求、销售周期等问题，需要提供更实用、创新的解决方案。

关键观点4: 大模型最好的商业化模式

大模型最好的商业化模式需要结合实际，提供基于整体技术提升的完整业务解决方案，以满足客户需求为驱动，带来创新的应用和服务。

文章预览

如果你想第一时间看到我们的文章 就把 ☆星标☆ 点起来吧 来源 | 伯虎财经（bohuFN） 作者 | 楷楷 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 ………………………………