AIGC 海内外如火如荼，当下（2024 年 4 月）正要进入应用落地 的攻坚期。大模型是当下 AI 技术的“主赛道”，从 chatGPT 到 sora、kimi，国内外大模型厂商的格局基本清晰；但大模型的应 用，作为 AI 的应用落地的“排头兵”，“只闻其声不见其人”。本 篇专题报告，即来尝试回答“AI 落地应用的难点，到底在哪里”。
AI 落地应用的难点，是一个具体而真切的现实问题，故我们引 入“交易思维”这一思维方式。与其陷入“媒体思维”所带来的 重重焦虑，不如理性分析（“经济思维”、“社会思维”）；每一位思 考者，若是利益相关者，过往的历史与经验在大的“背景板”全 变的状况下已然失效，将面临“动得越多错得越多”的局面，从 建设性的角度，只能先推演出新的“背景板”——未来 3-5 年的 产业图谱——再迭代回归至当下，来指导自己的决策。产业图谱 是一个“世界观”，其具体的指导意义，又须构建不同的“观测点” ——每个利益相关者根据自身不同的观测点，去撷取不同的指南。
当下的大模型落地，进行到了哪个环节？在巨头入局完毕、格 局基本清晰的当下，正要切入“应用落地”这一新环节；大模型 的落地，先需要的是“空间”，即计算平台；海外的应用落地， 微软正在L衔，但巨头之间彼此互为竞争对手；国内的应用落地， 教育L域较为流畅；但海内外在大模型落地上，各有优势、各有 难点。
大模型落地，难点到底在哪里？
1）AI 重塑的是“供给端”， 落地只有时间窗口、无具体时间，将由“混沌”中走出某些非特 定方向的率先突破；
2）AI 作为生产力，落地于每一种计算平台， 均需“抓手”，类似于大航海时代的“资源性大发现”，如移动互 联网时代的短视频、直播，静待 PC、手机、眼镜中的“抓手”；
3） 宏观环境持续收缩，左侧布局有“逆淘汰”风险，勇踏无人之境 即是穿越火线。
由产业图谱迭代回归至当下，2024-2025 年国内有两条落地线、 8 个落地方向，8 大落地场景模型可以囊括所有 AI 应用落地；利 益相关者基于各自的观测点运用“交易思维”进行决策，同时可 将国内外巨头的新决策作辅助参考。
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