模(mo)型效果提升+推理(li)成(cheng)(cheng)本下(xia)降(jiang)，為(wei) AI 應用發展奠基。盡管存在關于Scaling Law 瓶(ping)頸的(de)(de)(de)討論(lun)，但我(wo)們判斷(duan)大模(mo)型性(xing)能(neng)并未真正“撞墻(qiang)”。雖然(ran)訓練端(duan)(duan)出現暫時的(de)(de)(de)邊際效益(yi)放緩，但通(tong)過合成(cheng)(cheng)數(shu)據和推理(li)階段的(de)(de)(de)創新，大模(mo)型的(de)(de)(de)性(xing)能(neng)增長潛力仍然(ran)強勁。未來，伴隨(sui)大模(mo)型技術的(de)(de)(de)不(bu)斷(duan)進步(bu)，以(yi)及推理(li)成(cheng)(cheng)本的(de)(de)(de)降(jiang)低，應用端(duan)(duan)將會(hui)有更多(duo)可能(neng)性(xing)。

 AI 大模型賦能效率工具，提效能力是商業(ye)化(hua)關鍵。

AI 大模(mo)型賦能的效(xiao)率工具通過輔助(zhu)內容生成、提效(xiao)降本和(he)加(jia)速決策(ce)等途徑(jing)，為(wei)企業帶來(lai)顯著的效(xiao)益提升，增強其市(shi)場競爭(zheng)力(li)。

AI 大(da)模(mo)型賦(fu)能(neng)(neng)業務(wu)場(chang)景，核心在(zai)于提(ti)(ti)升附(fu)加(jia)值。AI 大(da)模(mo)型正在(zai)加(jia)速(su)各行業的智(zhi)能(neng)(neng)化變革，從具體業務(wu)場(chang)景看，商業化的核心在(zai)于提(ti)(ti)供更(geng)高的附(fu)加(jia)值。與傳統技術相比，AI 大(da)模(mo)型通(tong)過強大(da)的數據理解(jie)與生成能(neng)(neng)力，可(ke)以重塑客(ke)戶管理流程，以及賦(fu)能(neng)(neng)廣告投放、智(zhi)能(neng)(neng)決策等場(chang)景，為企業創造直接價值。

Agent 是未來(lai)發展的(de)重要趨勢。通過人機交(jiao)互模式的(de)視角來(lai)觀察和分析 AI ToB 應用的(de)發展現狀，可以發現不(bu)同模式下的(de)應用場(chang)景(jing)逐漸清(qing)晰。

AI Agent 作(zuo)為(wei)智能系統，能夠感知和(he)收集外部數(shu)據(ju)，識別數(shu)據(ju)中(zhong)的模(mo)式并做出決(jue)策，最終執(zhi)行所(suo)需的操作(zuo)。而在 B 端場景中(zhong)，由(you)于(yu)業務場景較為(wei)明(ming)確(que)，有較多的行業知識與數(shu)據(ju)積累(lei)，與 AI Agent 的感知理解(jie)、決(jue)策執(zhi)行以及(ji)交互等特點較為(wei)適配(pei)。

因此，Agent 有望成為 B 端應(ying)(ying)用的未來發展趨勢，應(ying)(ying)用前(qian)景廣闊(kuo)。

高 ROI 場景將(jiang)率(lv)先實現 PMF。AI 大模型在(zai)辦公(gong)軟件和(he)(he)創意生(sheng)成等場景中(zhong)，處理能力有限，需要人工輔(fu)助干預，直(zhi)接收益(yi)較低，對核心業務的(de)(de)貢獻影(ying)響難以量化(hua)(hua)，暫時(shi)難以產生(sheng)革命性的(de)(de)變化(hua)(hua)。而軟件開(kai)發、廣告(gao)投放(fang)和(he)(he) CRM 等領域，由于具有較為標準化(hua)(hua)的(de)(de)任務和(he)(he)對效率(lv)提升的(de)(de)明確(que)需求，能帶來可量化(hua)(hua)的(de)(de)投資回報，因此也能得(de)到更快的(de)(de)市場采納(na)，將(jiang)率(lv)先實現產品市場契合。

附件：AI大模型賦能B端應用,高ROI場景將率先爆發-Agent 有望成為 B 端應用的未來發展趨勢