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Scaling Law 瓶颈的讨论，但摩登7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。未来，伴随大模型技术的不断进步，以及推理成本的降低，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。
AI 大模型赋能的效率工具通过辅助内容生成、提效降本和加速决策等途径，为企业带来显著的效益提升，增强其市场竞争力。
AI 大模型赋能业务场景，核心在于提升附加值。AI 大模型正在加速各行业的智能化变革，从具体业务场景看，商业化的核心在于提供更G的附加值。与传统技术相比，AI 大模型通过强大的数据理解与生成能力，可以重塑客户管理流程，以及赋能广告投放、智能决策等场景，为企业创造直接价值。
Agent 是未来发展的重要趋势。通过人机交互模式的视角来观察和分析 AI ToB 应用的发展现状，可以发现不同模式下的应用场景逐渐清晰。
AI Agent 作为智能系统，能够感知和收集外部数据，识别数据中的模式并做出决策，终执行所需的操作。而在 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 AI Agent 的感知理解、决策执行以及交互等特点较为适配。
因此，Agent 有望成为 B 端应用的未来发展趋势，应用前景广阔。
G 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量化，暂时难以产生革命性的变化。而软件开发、广告投放和 CRM 等L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，因此也能得到更快的市场采纳，将率先实现产品市场契合。
附件：AI大模型赋能B端应用,GROI场景将率先爆发-Agent 有望成为 B 端应用的未来发展趋势
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探讨了2025年人工智能产业的发展趋势。重点围绕AGI道阻且长，技术能力持续提升，加速产业落地、应用场景多元化探索，初现雏形、企业拥抱AI持续加速，理性思考投入产出比 3大维度的10个重要趋势进行了深度分析
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在B端则有望帮助AI加速落地行业场景,在代码辅助、营销与客户管理、企业检索、办公软件等多场景落地较好;C端软件应用方面,web端流量较年初增长138%
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中国Al大模型市场发展取得了良好的成效,预计2026年将突破700亿 ;中国Al大模型行业正处于爆发式发展阶段;51.5%的用户每周使用4至5次, 21.6%的用户每天多次使用
部署了包含 65b 百亿及 175b 千亿级参数的星火通用大模型在内的 10 种开源与闭源的大模型,并预置图像、语音各类 140 个原子模型,满足不同应用场景的开发需求
