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Introduction

  • AI行业战略洞察需要回答的问题包括:大模型的应用前景、企业如何利用AI技术、AI对企业战略和组织的影响、以及AI在产业落地应用中的挑战和洞察。

  • 大模型的应用前景:企业需要了解大模型在短期内是否会爆发,以及其在降本增效和产业升级中的作用。

  • 企业如何利用AI技术:企业应考虑如何将AI技术与业务流程结合,提升产能、寻找增长点、并转变运营模式。

  • AI对企业战略和组织的影响:AI思维将成为未来企业的核心竞争力,企业需要制定清晰的AI战略,并在组织结构中独立出来。

  • AI在产业落地应用中的挑战和洞察:企业在应用AI时会遇到技术不稳定、性能问题、合规性问题等挑战,需要有针对性的解决方案。

大模型应用前景

  • 短期内爆发:大模型应用短期内不会有显著进展,需要超过一年的时间才能形成变革。

  • 降本增效与产业升级:大模型不仅是降本增效的工具,更是产业升级的驱动力。

  • 三个阶段:大模型应用分为提升产能、寻找增长点、转变运营模式三个阶段。

  • 长期影响:大模型需要时间磨合,短期内无法取代现有技术,但长期来看将带来深远影响。

企业如何利用AI技术 [1]

  • 结合业务流程:企业应将AI技术与业务流程结合,提升产能和效率。

  • 寻找增长点:利用AI技术寻找新的增长点,推动企业发展。

  • 转变运营模式:围绕AI技术转变企业的运营模式,形成新的竞争优势。

  • 战略性投资:将大模型视为资产,进行长期投资和标准化建设。

AI对企业战略和组织的影响 [1]

  • AI思维:未来的企业必须具备AI思维,才能在竞争中脱颖而出。

  • 战略级项目:AI项目应作为企业的战略级项目,持续投入和发展。

  • 组织结构调整:企业需要在组织结构中独立出AI部门,由一把手负责。

  • 知识承接:利用AI技术承接企业内部知识,提升服务能力和客户体验。

AI在产业落地应用中的挑战 [1]

  • 技术不稳定:API不稳定和高并发领域的性能问题是常见挑战。

  • 合规性问题:生成内容的合规性问题需要特别关注和解决。

  • 研发成果可视化:保持AI产品的新鲜度和用户兴趣是早期的挑战。

  • 误区:企业容易高估或低估大模型的能力,需要理性看待。

中国与世界顶尖水平的差距

  • 基础能力差别不大:中美两国的大模型在基础能力上差别不大。

  • 生态和落地场景:在生态和落地场景上,中国与世界顶尖水平仍有差距。

  • 垂直领域优势:在一些垂直领域,国内大模型甚至比国外更加先进。

  • 不同发展路径:中美两国在大模型的发展路径上可能会有所不同。

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