如今科技发展迅猛，生成式AI从理论迈向实际应用，进展神速。众多AI企业间的竞争异常激烈，形成了一种“卷王”现象。在这种竞争格局中，生成式AI将如何在各个领域扎根发展？我们不妨共同深入探讨一番。
全球应用落地
在全球范围内，生成式AI已经超越了理论验证阶段，全面转向实际应用。比如，在医疗行业，它可以帮助医生迅速处理大量病历资料，辅助进行疾病诊断。在教育界，它能根据学生的具体学习状况制定专属的学习计划。这种在多个领域的深入应用，充分展示了生成式AI的商业潜力，为其更广泛的推广打下了坚实的基础。
企业需求升温
IDC发布的《中国大模型平台/生成式AI应用开发平台技术评估报告》指出，企业对生成式AI的采用意愿显著增强。其中，62%的企业将其视为提升运营效率的关键，而使用AI的企业比例也从21%增至38%。众多企业开始认识到，生成式AI不仅能改善内部运作，还可能催生新的业务增长点。
技术融合探索
在这个阶段，企业需要解决两个匹配难题。首先，要让生成式AI技术与企业的发展需求相匹配，就好比软件要在合适的硬件上顺畅运行。其次，还需探究这种技术与所在行业的匹配程度，比如制造业和金融行业对AI技术的需求差异显著。只有这两方面都做到匹配，才能让生成式AI技术与企业环境实现无缝对接。
全栈方案主流
在技术领域，企业不再有功夫去“重复开发同样的技术”。全栈式人工智能解决方案正逐渐成为主流。以神州数码的DC·AI生态创新中心为例，它依托自主研发的神州问学平台，提供了Gen AI大模型的能力。在这里，不仅能接触到全球领先的AI产品与成熟的解决方案，还能让用户亲身体验AI的实际应用场景。这种将体验与营销相结合的方式，为企业带来了新的选择。
聚焦用户需求
过去商业端广泛的大规模商业环境正逐渐失去优势。这类场景的开发成本高昂，且容易分散用户的注意力。目前，AI市场更重视满足用户的具体需求。以汽车销售为例，聚焦于那些小众而精致的需求，有效促进了AI大型模型的商业化。这一现象说明，关注用户的小众需求是AI技术成功应用的重要途径。
多维竞争发展
AI行业竞争激烈，宛如一场激烈的“鱿鱼游戏”。要想脱颖而出，企业需在技术领域不断突破，同时也要注重商业、管理等多方面的进步。只有全面提升综合实力，才能在激烈的市场竞争中站稳脚跟，避免被淘汰。
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