主要观点总结
本文围绕“To B或not to B”的话题，探讨了AI领域的发展趋势和挑战。文章提及AI“六小龙”的估值和商业模式的不确定性，以及大模型市场的现状和未来趋势。同时，文章也提到了企业级市场所面临的挑战和机遇，以及部分企业对大模型的焦虑。最后提到了ITValue数字价值年会的相关内容。
关键观点总结
关键观点1: AI领域迎来融资热潮，但商业模式尚不清晰。
最新曝光的AI“六小龙”估值达200亿元人民币，但大模型厂商在商业模式上仍面临选择。一方面笃定C端的巨大前景，另一方面积极盘算B端生意。
关键观点2: 大模型市场缺乏“杀手级”应用。
尽管技术迭代周期缩短，但尚未出现大模型的“杀手级”应用。历史上著名的应用都是在特定时期由多重因素共同作用的结果。
关键观点3: 企业级市场面临复杂需求和资源投入。
企业级市场愿意承担新技术风险并投入资源，如金融行业率先拥抱新技术。但在面对大模型时，部分企业表现出焦虑和共性焦虑，担心是否做好迎接准备。
关键观点4: 数字化程度高的企业在迎接新技术时更有优势。
数字化做得好的企业，在迎接新技术时游刃有余，因为他们适应了新的生产力模式。ITValue数字价值年会聚焦行业焦点，共同探索AI驱动下数字经济时代的机遇。
关键观点5: 即将到来的行业趋势和大会信息。
文章提及了即将到来的行业趋势和ITValue数字价值年会的信息，包括算力竞赛、数据重要性升级等话题的讨论。
文章预览
▎ “To B or not to B”，对于大模型来说，似乎不是一道复杂的选择题。 最新曝光的信息显示，由零一万物、MiniMax、百川智能、智谱AI、阶跃星辰、月之暗面组成的AI“六小龙”，已经携手走向了200亿元人民币的估值。 但是，融资热潮的另一面，是尚不清晰的商业模式，一方面，大模型厂商们口口声声笃定C端的巨大前景，另一方面则积极盘算B端生意。 2024年已过大半，市面上还没出现所谓的大模型“杀手级”应用。尽管技术迭代的周期大幅缩短，但PC互联网和移动互联网时代的经验同样可以作为参考：杀手级应用的出现往往伴随着技术突破、市场需求变化、商业模式创新等多重因素的交织。 IT历史上，一些著名的杀手级应用如电子邮件、互联网浏览器、搜索引擎、社交媒体等，都是在特定时期由上述因素共同作用的结果。 在国内市场，2001年的百度
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