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? 报告出品/作者:亿欧TE 报告内容节选如下: ┃ 免责声明:本文版权归原发布机构及作者,如涉及侵权请联系删除。本文仅供参考,如需使用相关信息请参阅报告原文。 ┃ 获取PDF完整版报告下载方式请关注:报告派 |