大模型支撐的生成式AI，讓人類社會有望步入通用人工智能時代，擁有廣闊的應(yīng)用前景，有望賦能千行百業(yè)。

當(dāng)前生成式AI的落地整體處于初級階段，不同模態(tài)的落地時間表差異明顯，企業(yè)需求主要集中在數(shù)字化程度高、容錯率相對較高的領(lǐng)域，以借助中間件調(diào)用大模型能力為主要方式。數(shù)字內(nèi)容產(chǎn)業(yè)、客戶服務(wù)是生成式AI滲透的典型行業(yè)和場景。

AIGC+數(shù)字內(nèi)容：數(shù)字經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，帶來國內(nèi)數(shù)字內(nèi)容消費需求的持續(xù)快速增長，但國內(nèi)數(shù)字內(nèi)容產(chǎn)業(yè)面臨需求變化快、供給側(cè)內(nèi)容整體過剩而優(yōu)質(zhì)供給不足的問題。以長音頻數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)為例，AIGC能夠助力內(nèi)容生產(chǎn)的工程化、高質(zhì)量、個性化。

AIGC+客戶服務(wù)：大模型依托自身強(qiáng)大泛化能力優(yōu)勢，有望給國內(nèi)智能客服領(lǐng)域的服務(wù)前、服務(wù)中、服務(wù)后各環(huán)節(jié)帶來效能提升。但由于存在效果不明、數(shù)據(jù)安全等問題，短期內(nèi)大模型很難對現(xiàn)有智能客服體系實現(xiàn)完全替代和顛覆，廠商需要探索如何在融合大模型能力的同時實現(xiàn)模式突破。

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