文章摘要
【关 键 词】 AI技术、大模型、商业化、用户体验、数据安全
随着人工智能（AI）和大型模型技术的迅速发展，企业和个人都在探索如何利用这些技术来推动业务发展和创新。然而，面对众多的大模型产品，企业如何做出合适的选择并实现商业化，成为了一个关键问题。
在To C（面向消费者）和To B（面向企业）场景中，AI和大模型的应用存在差异。To C应用的发展迅速，用户活跃度高，而To B应用则处于早期阶段。
企业在选择大模型时，需要考虑用户体验、应用场景的深入理解，并从试点开始逐步推广。
李智伟强调，大模型技术在C端应用场景中的融入较为快速，但在B端应用时，需要考虑其商业化能力。
企业在开发大模型应用时，应重视用户体验，并考虑将C端的体验产品能力应用于B端。
企业在使用AI和大模型时，应先确认需求，再定义相应的工具，从业务数字化和智能化的方向出发，进行全面规划。
在大模型的选择与匹配方面，企业需要进行认知对齐，选择小场景作为试点，并快速响应市场变化。
李智伟建议，企业应采用多模型组合的方式，以适应不同的业务需求。
同时，企业在进行系统建设时，需要考虑模型的可替代性，以应对供应商消失等风险。
在安全性和合规性方面，企业在选择大模型时，需要考虑个人隐私保护、数据安全等问题。
李智伟提到，大模型在安全合规方面还有待提升，企业需要对原始数据进行严格的隐私清洗和认证。
在盈利模式方面，李智伟认为，B2B领域的盈利模式仍处于早期阶段，但这次技术革命将带来许多新机会。
例如，使用多模态大模型可以快速进入审核市场，实现弯道超车。
李洋则提出，企业应将AI技术与所有产业结合起来，通过提供相应的应用程序或咨询服务，实现盈利。
AICon全球人工智能开发与应用大会将聚焦大模型训练与推理、AI Agent、RAG技术、多模态等前沿议题，为与会者提供深度交流的平台。
总之，企业在选择和应用大模型技术时，需要综合考虑用户体验、应用场景、可替代性、安全性、合规性等多方面因素，以实现技术与业务的双重飞跃。同时，AI技术的发展为企业带来了新的盈利机遇，企业应积极探索与产业结合的创新模式。
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【原文作者】 AI前线
【摘要模型】 moonshot-v1-32k
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