大模型对于通用信息的理解能力大幅提升，未来行业应用的竞争力在于基于通用能力上的风格化能力。本篇摆脱传统按照文本、代码、图像、语音等技术分类的方式，依照应用场景中的流程链条来探究海外目前已经落地或处于 Demo 阶段的应用案例，来反映应用发展的成熟度情况。图表1：生成式AI 的应用在文本领域相对最为成熟来源：红杉， 从降本增效的程度上，会带来大幅的成本降低和指数级的产能提升。AI 代码助手帮助工程师节约 55的时间。据 ARK测算，2022 年在代码编写的产能上，AI 为人类的 1.5 倍，预计到 2030 年，AI 的代码产能预计达到人类的 10 倍。图片生成上，人工需要 5 小时花费 150 美金完成的工作，AI 绘画可以在 1 分钟内完成，成本约 0.08 美金。应用领域的决胜要素之一为高质量的数据。随着通用模型的能力迭代速度加快，行业端的垂类应用基于大模型开放推理端的一部分参数和模型配置，加入行业训练集作为输入来进行微调。高质量的数据训练出性能更优的 AI 模型，打磨出更好的产品，进而吸引更多消费者，收集更多高质量数据，形成飞轮效应。图表2：AI
