模型效果提升+推理成本下降，為 AI 應用發(fā)展奠基。盡管存在關(guān)于Scaling Law 瓶頸的討論，但我們判斷大模型性能并未真正“撞墻”。雖然訓練端出現暫時(shí)的邊際效益放緩，但通過(guò)合成數據和推理階段的創(chuàng )新，大模型的性能增長(cháng)潛力仍然強勁。未來(lái)，伴隨大模型技術(shù)的不斷進(jìn)步，以及推理成本的降低，應用端將會(huì )有更多可能性。

 AI 大模型賦能效率工具，提效能力是商業(yè)化關(guān)鍵。

AI 大模型賦能的效率工具通過(guò)輔助內容生成、提效降本和加速決策等途徑，為企業(yè)帶來(lái)顯著(zhù)的效益提升，增強其市場(chǎng)競爭力。

AI 大模型賦能業(yè)務(wù)場(chǎng)景，核心在于提升附加值。AI 大模型正在加速各行業(yè)的智能化變革，從具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景看，商業(yè)化的核心在于提供更G的附加值。與傳統技術(shù)相比，AI 大模型通過(guò)強大的數據理解與生成能力，可以重塑客戶(hù)管理流程，以及賦能廣告投放、智能決策等場(chǎng)景，為企業(yè)創(chuàng )造直接價(jià)值。

Agent 是未來(lái)發(fā)展的重要趨勢。通過(guò)人機交互模式的視角來(lái)觀(guān)察和分析 AI ToB 應用的發(fā)展現狀，可以發(fā)現不同模式下的應用場(chǎng)景逐漸清晰。

AI Agent 作為智能系統，能夠感知和收集外部數據，識別數據中的模式并做出決策，終執行所需的操作。而在 B 端場(chǎng)景中，由于業(yè)務(wù)場(chǎng)景較為明確，有較多的行業(yè)知識與數據積累，與 AI Agent 的感知理解、決策執行以及交互等特點(diǎn)較為適配。

因此，Agent 有望成為 B 端應用的未來(lái)發(fā)展趨勢，應用前景廣闊。

G ROI 場(chǎng)景將率先實(shí)現 PMF。AI 大模型在辦公軟件和創(chuàng )意生成等場(chǎng)景中，處理能力有限，需要人工輔助干預，直接收益較低，對核心業(yè)務(wù)的貢獻影響難以量化，暫時(shí)難以產(chǎn)生革命性的變化。而軟件開(kāi)發(fā)、廣告投放和 CRM 等L域，由于具有較為標準化的任務(wù)和對效率提升的明確需求，能帶來(lái)可量化的投資回報，因此也能得到更快的市場(chǎng)采納，將率先實(shí)現產(chǎn)品市場(chǎng)契合。

附件：AI大模型賦能B端應用,GROI場(chǎng)景將率先爆發(fā)-Agent 有望成為 B 端應用的未來(lái)發(fā)展趨勢