在AIGC数据、算法、算力核心特征下,其商业化土壤必然建立在数字化基础之上。
过去,技术与商业化同步演进,“大公司”更快占据最大的市场份额:
互联网公司
技术:开始面向主要市场提供技术产品或服务
商业:试错具体落地场景和行业,摸索最优实践方法
产业公司
技术:技术开始为市场化服务,并在先进企业尝试
商业:思量技术变现的路径/方式以及市场空间
小型创新公司
技术:提出概念并小规模试验
商业:被技术商业化的基本准则所困
现在,AIGC技术的落地已经远远超出了商业化的进程,各路诸侯站在了同一起跑线上:
确认应用场景
优先考虑面向服务对象的需求核心节点(行业/场景)、竞争环境以及商业模式的快速试错
强化技术基座
如何进一步强化技术基础来实现产品化或服务,稳固优势并达到天花板
形成标准准则
在调整与修改中不断形成标准和准则的动态平衡
生成式人工智能技术的落地已经远远超出了商业化的进程!
目前国内至少46.5%的企业具备了应用AIGC的基础环境。
在此背景下哪些玩家已经掌握了AI财富密码?哪些场景将是培育AI继续高速生长的温床?现有的市场玩家的发展路径又该如何复刻?
来源:亿欧TE
报告内容节选如下:
资料下载方式:公众号《侠说》