新财观丨从巴黎奥运AI应用，看大模型商业模式演进之路_实盘配资

大模型的商业闭环：从巴黎奥运看AI的未来之路

元描述： 探索大模型的商业模式演进，以巴黎奥运会AI应用为例，揭示AI大模型从“垄断”到“赋能”的转变，探讨云端赋能的成功经验，并展望大模型商业闭环的未来。

吸引人的段落： 巴黎奥运会，不仅是体育健儿竞技的舞台，也是AI技术大放异彩的秀场。从智能问答助手到赛事直播信号分发，再到辅助训练和裁判判罚，AI大模型已经在奥运赛场全面开花。然而，尽管AI大模型发展势头强劲，但其商业化之路却并不平坦。芯片涨价、算力紧张、竞争加剧和C端应用增长乏力等因素，都让AI大模型商业闭环的构建面临挑战。那么，AI大模型如何才能突破困境，实现可持续发展？巴黎奥运会或许能给我们一些启示。

# 大模型商业模式：从“垄断”到“赋能”

ChatGPT的横空出世，将AI大模型推向了风口浪尖。人们认为，以大模型为基础的AI助手，有望成为下一个数字时代的入口，引领用户进入智能化时代。然而，随着AI技术的快速发展，人们也开始担忧AI大模型可能带来的风险。

1. AI技术的“垄断”与“失控”

AI大模型拥有强大的语言理解和生成能力，能够为用户提供更加智能、精准的服务。AI助手则能够根据用户的意图主动执行任务，实现更加个性化的交互。从用户的角度来看，AI助手大大降低了学习成本，提高了效率。然而，随着AI助手逐渐渗透到各个领域，人们也开始担忧AI技术的“垄断”问题。

入口垄断： AI助手将成为用户接入数字世界的入口，掌控信息获取、处理和发送的流程。

操作系统垄断： AI助手将充当智能化操作系统的角色，管理和调取各类应用程序，掌控信息流格局。

AI技术的发展速度也让人们担心其“失控”风险。马斯克等科技界领袖呼吁停止研发更强大的AI，各种协会也公开警告AI可能带来的危害。各国政府也开始着手进行政策储备，规范AI大模型的安全发展路径。

2. AI大模型的“退居幕后”

除了技术失控的风险，AI大模型还面临着技术垄断带来的社会公平、数据安全和创新动力等方面的挑战。尽管AI技术不断迭代，但针对AI大模型的宣传却越来越低调。相对于构建AI能力的巨量投入，单一的商业应用和明星产品很难支撑起持久的商业闭环。

从国内外AI产品的发布情况来看，AI大模型正在逐渐从一线产品退居幕后，成为类似“GPT inside”之类的集成模块，这背后隐藏着怎样的商业版图？

# 云端赋能：大模型的商业闭环之路

巴黎奥运会AI应用的百花齐放，展现出AI大模型商业闭环演进的趋势。单一的应用无法支撑庞大的开销和成本，但这些应用却共同构建起了一个完整的商业闭环。

1. 云服务：B端赋能的成功经验

以智能终端大模型联盟为例，OPPO、vivo、荣耀、小米、三星、华硕等智能终端厂商纷纷接入火山引擎的大模型服务，将AI能力整合到智能助手和AI办公等应用中。苹果公司也与OpenAI合作，将ChatGPT整合到Siri中，并将这种能力扩展到手机、平板和电脑等平台。微软也将其整合到Copilot和Office系列办公软件中。

2. 云端赋能的逻辑：

避免“反垄断”风险： 直接面向用户的公司，面临着更高的“反垄断”风险，而服务B端的产品和公司则相对安全。

适应市场需求： IT业务流程更灵活的分拆整合，能够更有效地应对市场对即时服务的响应需求。

降低用户学习成本： 云服务能够提供弹性伸缩、按需付费、简化研发流程的竞争优势，帮助企业快速转型。

3. 大模型商业闭环：

AI大模型将提供类似“云计算”的服务，帮助企业改善客户体验，引流用户，并推动产品销售。同时，大模型研发公司也可以利用成熟的渠道，拓展应用场景，获取训练数据，实现模型升级迭代。

# 大模型的未来：产业生态的构建

1. 关键词：产业生态

大模型商业闭环的关键在于构建以大模型为核心的产业生态。

技术提供方： 开发和提供大模型技术，并不断迭代更新。

服务提供方： 将大模型技术整合到各种应用中，为企业提供定制化服务。

用户： 使用大模型技术，提高效率，改善体验，并推动业务发展。

2. 产业生态的优势：

协同创新： 各方力量共同参与，推动大模型技术的快速发展。

资源共享： 共享数据、技术和资源，降低成本，提高效率。

互利共赢： 各方都能够从产业生态中获得收益。

3. 未来展望：

随着数据保护技术的不断成熟和大模型能力的不断提高，越来越多的企业将选择外部大模型服务，以更低的成本向用户提供更好的智能化体验。大模型产业生态的构建，将成为AI大模型商业闭环之路的重要阶段。

常见问题解答

Q1: AI大模型的商业模式有哪些挑战？

**A1: ** AI大模型的商业模式面临着芯片涨价、算力紧张、竞争加剧和C端应用增长乏力等挑战。

Q2: 为什么说AI大模型将从一线产品退居幕后？

**A2: ** AI大模型面临着“反垄断”风险，同时单一的商业应用和明星产品难以支撑持续的商业闭环。因此，AI大模型将转向提供类似“GPT inside”之类的集成模块，成为B端服务的一部分。

Q3: 云端赋能的优势是什么？

**A3: ** 云端赋能可以帮助企业降低成本，提高效率，改善客户体验，并推动业务发展。

Q4: 大模型产业生态的构建有什么意义？

**A4: ** 大模型产业生态的构建可以促进协同创新，实现资源共享，并最终实现互利共赢。

Q5: 未来AI大模型的发展趋势是什么？

**A5: ** 未来AI大模型将向更强大、更智能、更安全的方向发展，并将在各行各业得到更广泛的应用。

Q6: AI大模型会取代人类吗？

**A6: ** AI大模型不可能取代人类。AI是一种工具，它可以帮助人类提高效率，改善生活，但它无法替代人类的创造力、情感和价值观。

结论

巴黎奥运会AI应用的成功案例，为我们展现了AI大模型商业闭环演进的趋势。AI大模型将从“垄断”转向“赋能”，提供类似“云计算”的服务，帮助企业提高效率，改善客户体验。未来，大模型产业生态的构建将成为AI大模型商业闭环之路的关键，通过协同创新、资源共享和互利共赢，推动AI技术快速发展，并在各行各业得到更广泛的应用。

注意：