模型效果提升+推理成本下降，为AI应用发展奠基。尽管存在关于ScalingLaw瓶颈的讨论，但我们判断大模型性能并未真正“撞墙”。虽然训练端出现暂时的边际效益放缓，但通过合成数据和推理阶段的创新，大模型的性能增长潜力仍然强劲，推理成本下降趋势下，应用端将会有更多可能性。
AI大模型赋能效率工具，提效能力是商业化关键。一、AI+软件开发：性能趋同趋势下，核心竞争点向用户体验转移；二、AI+办公软件：Copilot优化办公流程，商业化效果仍需观察；三、AI+创意生成：算力需求显著增加，成本成为部署瓶颈。
AI大模型赋能业务场景，核心在于提升附加值。一、AI+广告营销：精准洞察用户需求，智能投放优化；二、AI+CRM：重塑客户管理流程，从成本中心到价值创造；三、AI+决策智能：为客户创造附加值，关键数据表现亮眼。
Agent是未来发展的重要趋势。在B端场景中，由于业务场景较为明确，有较多的行业知识与数据积累，与AIAgent的感知理解、决策执行以及交互等特点较为适配。完整报告&纪要联系微信kk152056Agent有望成为B端应用的未来发展趋势。
高ROI场景将率先实现PMF。AI大模型在办公软件和创意生成等场景中，处理能力有限，需要人工辅助干预，直接收益较低，对核心业务的贡献影响难以评估，暂时难以产生革命性的变化。而软件开发、广告投放和CRM等领域，由于具有较为标准化的任务和对效率提升的明确需求，能带来可量化的投资回报，将率先实现产品市场契合。
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