AI 应用层：企业的新机遇与选择
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标题：AI 应用层：企业的新机遇与选择
一、AI 应用层的崛起
今天，AI 应用层遍地开花，那么到底哪一个真正适合你的企业呢？如果你的企业想第一时间利用 AI 来降本增效，那么接下来的内容你一定要看完。两张图表详细展示了今年国内外主流的 AI 产品的融资情况，从中可以感受到如今 AI 商业应用已经能够落地的重点方向。
二、客服领域的变革
大模型在文字领域的应用已经非常成熟，能够大幅提升客服智能机器人的对话能力。以往觉得客服机器人像个智障，如今不一样了，它能够更好地解决用户问题，提升用户满意度。<img src="" alt="客服智能机器人" />
三、招聘领域的创新
在招聘领域，除了强大的文字能力以外，AI 分析文字的能力也足够强。应届生可以用 AI 来写简历、模拟面试和推荐岗位。在 HR 市场，大模型可以通过发送职位描述、建立筛选机制和组织面试。<img src="" alt="招聘场景" />
四、图像设计领域的突破
在图像设计领域，服装设计师可以利用 AI 短时间快速生成海量的服装设计图，家装设计师可以利用 AI 为客户无限提供灵感图。在设计领域，最大的成本往往是前期的沟通成本，而 AI 在这个方面能够极好地降低成本。<img src="" alt="服装设计图" />
五、智能制造领域的机遇
在智能制造领域，大模型可以极大降低工业质检训练的成本，进而快速缩短上线时间。传统行业周期长的特征，AI 能够快速缩短这个周期。<img src="" alt="智能制造车间" />
六、To C 与 To B 领域的挑战与机遇
在 To C 领域，七月份国内大模型备案证明国家对数据安全已经开始非常重视。原本仅靠 API 接口获取境外大模型能力的模式会受到极大挑战。在 To B 的大模型应用里面，目前已经出现了四种商业模式：交易量收费、定制开发、服务费用和订阅收费。在文生图领域，Midjourney、Stable Diffusion 已经出现了三种相对比较成熟的商业模式。第一种是基于 Stability AI 打造的开源生态；第二种是基于 Majority 打造的 SaaS 和 PaaS 的生态；第三种是传统软件巨头 Adobe 打造的传统工具的生态。如果是 C 端普通用户，大概率会选择 Midjourney，因为其 C 端体验、可控性和输出效果更好。而小 B 更多会选择 Stability，可以基于基础模型在网上做定制化设计，Adobe 则进入了大 B 客户的市场。
那么，这些遍地开花的 AI 应用层到底哪一个才真正适合你的企业呢？后台私信我。 "
