在2024年，人工智能产业的发展不再仅仅依赖于大规模模型的构建，而是转向寻求更具成本效益和实用性的解决方案。大模型训练成本中，还有60%来自电费。斯坦福人工智能研究所（HAI）发布的《2023年人工智能指数报告》显示，1750亿参数的GPT-3在2022年耗电量高达1287兆瓦时，相当于120个美国家庭1年的用电量，以OpenAI为例，开发 ChatGPT和GPT-4亏损了约5.4亿美元，仅维持运行ChatGPT，每天就要投入大约70万美元。但在商业化方面，今年2月，Open AI推出AI聊天机器人订阅服务，每月收费20美元；8月又发布了企业版ChatGPT，面向B端和G端用户。尽管奥特曼（OpenAI创始人）声称公司平均每月收入超过一亿美元，但实际盈利能力如何，并没有确切答案。
然而，随着技术的进步和市场需求的多样化，AI产业开始重视应用层面的创新，以实现更广泛的商业价值和社会影响。
1.性价比的重要性：
“卷AI原生应用才有价值，大模型的进展对绝大多数人都不是机会。”在极客公园的创新大会上，李彦宏引发了大家对于AI行业的思考，在2023年和2024年公开发布的人工智能案例中，AI应用和模型之间的性价比体现在以下几个方面：
技术创新与成本效益的平衡：在AI模型建造和生成式应用之间的权衡中，企业开始更加注重技术的实际应用和成本效益。例如，妙鸭相机利用AI换脸和AI图像生成技术，以较低的成本提供高质量的照片生成服务，满足了消费者对低成本高质量产品的需求。从而短时间内吸引了一大批用户。
智能化服务的普及：从另一方面来看，类似豆包AI的APP是通过嵌入进去官方和网友们自身开发的Bosts机器人，可以自主训练数据库，以及设计工作流和数据库等逻辑功能。通过其自然语言处理和理解能力，提供个性化的对话和智能创作服务，支持文本和语音输入输出，增强了用户体验。这种智能化服务的普及，使得AI技术更加亲民，性价比高，从而推动了AI技术的广泛采用。
AI大模型的商业化竞争：随着AI大模型技术的迭代和创新，企业越来越重视如何将这些技术转化为实际的商业价值。例如，中国科学院自动化研究所推出的全模态大模型“紫东.太初2.0”，展示了多模态数据处理和生成的能力，这些都是在追求技术突破的同时，考虑其商业应用的可行性和成本效益。
数据智能与资源优化：AI技术的发展也带来了对数据资源的高效利用。高质量数据的稀缺性要求AI应用必须更加注重数据的智能处理和分析，以更少的数据实现更好的效果，从而提高性价比。
2.技术与市场的结合：
需求驱动的技术创新：企业通过深入了解市场需求，开发出符合用户需求的技术解决方案。AI技术的应用也促进了服务模式的创新。例如，智能客服、个性化推荐系统等，这些服务通过AI技术提供更加个性化和精准的用户体验，满足市场的细分需求。例如，京东京言AI助手和阿里小蜜专注于电商领域，通过自然语言处理技术解答用户的购物咨询，提供个性化推荐，这些都是基于对消费者行为和偏好的深入理解。
产业生态构建：AI技术的推广需要构建一个包括技术提供商、平台运营商、内容提供商、服务企业等在内的健康生态系统。例如，毫末智行的自动驾驶技术不仅在乘用车市场中获得了装车量，还在智能物流、无人配送等领域开展应用，形成了较为完整的技术体系和商业化布局。
商业模式探索：随着AI技术的发展，企业也在不断探索新的商业模式。例如，通过AI技术提供的数据服务、云服务等，为企业开拓了新的收入来源。
市场反馈指导技术迭代：技术的持续迭代往往需要市场反馈来指导。通过用户反馈和市场表现，企业可以了解到现有技术的不足和潜在的改进空间，进而调整技术发展方向。
3.创新应用案例：
交通管理的AI应用：佳都科技的“超大城市路网实时交通量智能分析”项目，通过AI技术进行全场景、多视角的数据采集和处理，实现了实时交通管理，有效缓解了城市交通拥堵问题。
AI在教育领域的应用：网易AI家庭教师“小P老师”为学生提供全学科的教学支持，通过个性化教学和智能交互，提升了学习效率和体验。
AI在文化创作领域的应用：商汤科技的“如影SenseAvatar AI数字人视频生成平台”，能够生成高质量的数字人短视频和直播内容，为教育培训和娱乐文化领域提供了新的视频解决方案。
AI在社交媒体和营销领域的应用：AI技术在社交媒体平台上用于个性化内容推荐和提高用户互动。在营销领域，AI用于行为分析和模式识别，提供个性化广告和提高营销效率。
AI在金融领域的应用：AI技术在金融服务中用于提高交易安全性、自动化交易流程、风险评估和财富管理。
4.未来发展方向：
算法和模型的创新：随着技术的发展，未来的AI算法和模型将更加高效和精确。研究者将继续探索新的神经网络架构、深度学习算法和强化学习方法，以提高AI的学习能力和适应性。像Photoshop，原来只是图像处理工具，而在AI的加持下，新增的Generative Fill(生成式填充)可以根据文本生成新场景，还可以智能扩图、删除对象，大幅提升了用户的生产效率，这一新功能也带动Adobe在美股市场增长71%，其市值从年初至今，增加了1000亿美元。
跨学科融合：AI技术将与生物学、心理学、认知科学等学科更紧密地结合，以更深入地模拟人类智能，实现更加自然和人性化的智能系统。
人机协作：AI将更多地被设计为辅助人类工作的工具，而非替代人类。发展协作型AI系统，提高人机交互的自然性和效率。通过学习用户的行为和偏好，提供定制化的体验。
总的来说，这些案例都是深度学习技术用在原生应用上的价值，原生应用无论对于大厂来说，对于中小企业来说，对于创业者来说，都是很大的机会。