主要观点总结
2024年，AI行业迎来了一系列新进展，包括OpenAI发布的新模型o1、多模态技术的快速发展，以及AI在多个领域的应用落地。尽管AI行业在算力、算法和数据上投入巨大，但商业化进程仍面临挑战。云厂商成为AI供应链的“链主”，掌握着庞大的商业生态和技术资源。AI应用的分类包括面向专业用户的ToP、面向企业的ToB和面向消费者的ToC，其中ToP展现出强大的市场潜力。AI创业团队在探索Copilot和AI Agent两种技术实现方式时，需综合考虑产品定位、技术路线和用户需求。AI行业未来有望实现效率提升与价值释放，推动人类劳动迈向“软件化”时代。
关键观点总结
关键观点1: AI行业的新进展
2024年，OpenAI发布新模型o1，展现出明显超出传统模型的复杂推理能力。多模态技术，如视频生成模型Sora和GPT-4o，推动AI在文本、图像、音频等多个领域的应用。
关键观点2: AI行业的商业化挑战
尽管科技巨头和VC在AI行业投入巨资，但AI行业的商业化进程仍面临挑战，投入与产出严重不对等，导致行业处于严重亏损阶段。
关键观点3: 云厂商在AI供应链中的核心地位
云厂商成为AI供应链的“链主”，掌握着庞大的商业生态和技术资源，对整个供应链产生重要影响。
关键观点4: AI应用的分类与潜力
AI应用分为面向专业用户的ToP、面向企业的ToB和面向消费者的ToC，其中ToP展现出强大的市场潜力，成为AI应用市场的核心推动力。
关键观点5: AI创业团队的技术探索
AI创业团队在探索Copilot和AI Agent两种技术实现方式时，需综合考虑产品定位、技术路线和用户需求，以寻求最佳的技术路线。
关键观点6: AI行业的未来展望
AI行业未来有望实现效率提升与价值释放，推动人类劳动迈向“软件化”时代，创造更多机会和可能性。
文章预览
2024年， AI对现实世界的“入侵” 似乎成为了一种常态。 年初，OpenAI的视频生成模型 Sora 横空出世，用户惊叹“ 现实不存在了 ”。5月，OpenAI发布 GPT-4o ，这个模型能够处理或生成文本、图像和音频等多种形式的数据。10月， 诺贝尔奖 揭晓，物理学奖以及化学奖 都与AI相关。 11月初， 英伟达 成为全球市值率先突破3.6万亿美元的公司。 但抛开AI作为新科技的光环， 回归产业的本质 ，AI行业仍然有不少待解决的问题：不少科技公司斥巨资押注算力，但 投入与产出 成正比了吗？在AI这条产业链上，哪类角色真正掌握着话语权，只有少数派盈利的 产业链能维持平衡吗 ？做 面向C端 的AI应用，真的是一条捷径吗？ 我们将在本篇行研中，聚焦AI行业的核心问题，探讨未来AI行业有哪些 新的可能性 。先分享一些核心结论： 算力瓶颈 不只是单纯的技术和建设
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