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目前比较强势的ai有哪些

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目前比较强势的 AI 有以下几种:

  1. ChatGPT:在整个前 50 名列表中每月流量占比 60%,估计每月访问量为 16 亿次,每月用户数为 2 亿(截至 2023 年 6 月),是全球访问量排名第 24 的网站。
  2. CharacterAI:已成为第二大产品,规模约为 ChatGPT 的 21%,在移动领域表现出色,其 DAU 可与 ChatGPT 相媲美,留存率明显更高。
  3. Google 的 Bard 和 Quora 的 Poe:属于普通 LLM 聊天机器人类别,均位列前 5 名。
  4. 内容生成工具:如 Midjourney 和 ElevenLabs。图像生成是更广泛的内容生成类别中的主要用例,占流量的 41%,其次是产消者写作工具(占 26%)和视频生成(占 8%)。
  5. 模型中心:如 Civitai(用于图像)和 Hugging Face,虽然列表中只有 2 个网站,但带来了显著流量,均排名前 10。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

红杉|AI 50 未来公司

原文链接:https://www.sequoiacap.com/article/ai-50-2024/发表时间:2024-4-11作者:Konstantine Buhler编译:Z Potentials去年,生成式AI从不引人注意的地方走到了AI 50强榜单的前列。今年,随着我们看到企业用户和消费者的AI生产力开始大幅提高,它成为前沿和中心。尽管2023年美国的大部分AI风投都流向了基础设施领域——其中60%流向了最大的大语言模型(LLM)提供商,但应用公司仍在AI 50强榜单中占据主导地位。与此同时,我们开始看到AI如何为公司赋能。如今,许多公司正将AI融入其工作流程,以此来快速达成KPI。我们看到大公司正通过将AI融入其产品的方式而获益。工作流程自动化平台ServiceNow通过AI驱动的Now Assist,实现了近20%的事件避免率。Palo Alto Networks利用AI降低了处理费用的成本。Hubspot利用AI扩大了能够支持的用户规模。瑞典金融科技公司Klarna最近宣布,通过将AI融入用户支持,他们在运行率方面节省了4000多万美元。现在,成千上万的公司正在将AI整合到他们的工作流程中,以扩张规模和降低成本。AI 50强企业正在快速进化。不远的将来,我们有望看到UX和UI围绕AI的功能进行重新设计。在更好、更廉价地复制现有功能之后,我们将开发全新的用户界面,以提供有价值的新体验。

23 年 9 月 a16z:消费者如何使用生成式 AI?

ChatGPT占整个前50名列表每月流量的60%,估计每月访问量为16亿次,每月用户数为2亿(截至2023年6月)。这使得ChatGPT成为全球访问量排名第24的网站。尽管配套平台CharacterAI已成为第二大产品,其规模约为ChatGPT的21%,但没有其他产品出现完全相同的增长趋势。特别是在移动领域,CharacterAI是最强大的早期参与者之一,根据Sensor Tower的数据,其DAU可以与ChatGPT相媲美,并且留存率明显更高。与主流消费产品相比,即使是最大的GenAI产品也仍然相当小。将网络和移动应用程序流量结合起来时,ChatGPT的排名与Reddit、LinkedIn和Twitch大致相同,但仍远低于“巨头”(WhatsApp、YouTube、Facebook等)。[heading2]3.LLM助理(如ChatGPT)占主导地位,但陪伴和创意工具正在增加[content]普通LLM聊天机器人占前50名榜单消费者总流量的68%。除了ChatGPT之外,该类别还包括Google的Bard和Quora的Poe,均位列前5名。然而,近几个月来,另外两个类别已经开始推动大量使用——人工智能伴侣(例如CharacterAI)和内容生成工具(例如Midjourney和ElevenLabs)。在更广泛的内容生成类别中,图像生成是最主要的用例,占流量的41%,其次是产消者写作工具(占26%)和视频生成(占8%)。另一个值得一提的类别?模型中心。列表中只有2个网站,但它们带来了显着的流量—Civitai(用于图像)和Hugging Face均排名前10。这尤其令人印象深刻,因为消费者通常会访问这些网站下载模型以在本地运行,因此网络流量可能低估了实际使用情况。

23 年 9 月 a16z:消费者如何使用生成式 AI?

ChatGPT占整个前50名列表每月流量的60%,估计每月访问量为16亿次,每月用户数为2亿(截至2023年6月)。这使得ChatGPT成为全球访问量排名第24的网站。尽管配套平台CharacterAI已成为第二大产品,其规模约为ChatGPT的21%,但没有其他产品出现完全相同的增长趋势。特别是在移动领域,CharacterAI是最强大的早期参与者之一,根据Sensor Tower的数据,其DAU可以与ChatGPT相媲美,并且留存率明显更高。与主流消费产品相比,即使是最大的GenAI产品也仍然相当小。将网络和移动应用程序流量结合起来时,ChatGPT的排名与Reddit、LinkedIn和Twitch大致相同,但仍远低于“巨头”(WhatsApp、YouTube、Facebook等)。[heading2]3.LLM助理(如ChatGPT)占主导地位,但陪伴和创意工具正在增加[content]普通LLM聊天机器人占前50名榜单消费者总流量的68%。除了ChatGPT之外,该类别还包括Google的Bard和Quora的Poe,均位列前5名。然而,近几个月来,另外两个类别已经开始推动大量使用——人工智能伴侣(例如CharacterAI)和内容生成工具(例如Midjourney和ElevenLabs)。在更广泛的内容生成类别中,图像生成是最主要的用例,占流量的41%,其次是产消者写作工具(占26%)和视频生成(占8%)。另一个值得一提的类别?模型中心。列表中只有2个网站,但它们带来了显着的流量—Civitai(用于图像)和Hugging Face均排名前10。这尤其令人印象深刻,因为消费者通常会访问这些网站下载模型以在本地运行,因此网络流量可能低估了实际使用情况。

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如何让企业微信可以接上 AI?让我的企业微信号变成一个 AI 客服
要让企业微信接上 AI 并变成一个 AI 客服,可以参考以下内容: 1. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现方案:这是一个基于大模型搭建的 Chat 机器人框架,可以将多模型塞进微信(包括企业微信)里。张梦飞同学写了更适合小白的使用教程,链接为: 。 可以实现打造属于自己的 ChatBot,包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能,以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道:本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现(API 单独付费)。 风险与注意事项:微信端因为是非常规使用,会有封号危险,不建议主力微信号接入;只探讨操作步骤,请依法合规使用,大模型生成的内容注意甄别,确保所有操作均符合相关法律法规的要求,禁止将此操作用于任何非法目的,处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏,以防任何可能的滥用或泄露。 支持多平台接入,如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等;多模型选择,如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等;多消息类型支持,能处理文本、语音和图片,以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能;多部署方法,如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 2. DIN 配置:先配置 FastGpt、OneAPI,装上 AI 的大脑后,可体验知识库功能并与 AI 对话。新建应用,在知识库菜单新建知识库,上传文件或写入信息,最后将拥有知识库能力的 AI 助手接入微信。
2025-05-09
围棋AI
围棋 AI 领域具有重要的研究价值和突破。在古老的围棋游戏中,AI 面临着巨大挑战,如搜索空间大、棋面评估难等。DeepMind 团队通过提出全新方法,利用价值网络评估棋面优劣,策略网络选择最佳落子,且两个网络以人类高手对弈和 AI 自我博弈数据为基础训练,达到蒙特卡洛树搜索水平,并将其与蒙特卡洛树搜索有机结合,取得了前所未有的突破。在复杂领域 AI 第一次战胜人类的神来之笔 37 步,也预示着在其他复杂领域 AI 与人类智能对比的进一步突破可能。此外,神经网络在处理未知规则方面具有优势,虽然传统方法在处理象棋问题上可行,但对于围棋则困难重重,而神经网络专门应对此类未知规则情况。关于这部分内容,推荐阅读《这就是 ChatGPT》一书,其作者备受推崇,美团技术学院院长刘江老师的导读序也有助于了解 AI 和大语言模型计算路线的发展。
2025-05-08
什么AI工具可以实现提取多个指定网页的更新内容
以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容: 1. Coze:支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容,可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时,输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序,标注要采集的内容,内容上传成功率高。 2. AI Share Card:能够一键解析各类网页内容,生成推荐文案,把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器,以浏览器插件形式本地提取网页内容。
2025-05-01
AI文生视频
以下是关于文字生成视频(文生视频)的相关信息: 一些提供文生视频功能的产品: Pika:擅长动画制作,支持视频编辑。 SVD:Stable Diffusion 的插件,可在图片基础上生成视频。 Runway:老牌工具,提供实时涂抹修改视频功能,但收费。 Kaiber:视频转视频 AI,能将原视频转换成各种风格。 Sora:由 OpenAI 开发,可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看:https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤(以梦 AI 为例): 进入平台:打开梦 AI 网站并登录,新用户有积分可免费体验。 输入提示词:涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成:确认提示词无误后,选择模型、画面比例,点击「生成」按钮。 预览与下载:生成完毕后预览视频,满意则下载保存,不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora:OpenAI 发布的首款文生视频模型,能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景,可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频,视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。
2025-04-20
Ai在设备风控场景的落地
AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑: 法律法规方面:《促进创新的人工智能监管方法》指出,AI 的发展带来了一系列新的安全风险,如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中,需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险,如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面:在制造业中,AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如,在工业设备监控与预防性维护中,Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式,提前通知检修,减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面,AI Agent 也能发挥重要作用,实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。
2025-04-20
ai视频
以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总: 4 月 11 日: Pika 上线 Pika Twists 能力,可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中,结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术,可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术,实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像,在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage,通过图片生成可自由拼装 3D 场景,再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型,无缝支持各种视频生成任务(文本/图像/视频到视频)。 4 月 9 日: ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下,可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日: 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。
2025-04-20
写论文,AI写的部分比较多,如何降低AIGC呢?
以下是一些降低论文中 AIGC 比例的方法和常用的 AIGC 论文检测网站: 降低 AIGC 比例的方法:需要您更多地进行自主思考、研究和创作,减少对 AI 生成内容的依赖。 AIGC 论文检测网站: Turnitin:是广泛使用的学术剽窃检测工具,增加了检测 AI 生成内容的功能。使用方法为上传论文,系统自动分析并提供详细报告,标示出可能由 AI 生成的部分。 Copyscape:主要用于检测网络剽窃行为,虽非专门的 AIGC 检测工具,但可发现可能被 AI 生成的重复内容。输入文本或上传文档,系统扫描网络查找相似或重复内容。 Grammarly:提供语法检查和剽窃检测功能,剽窃检测部分可帮助识别可能由 AI 生成的非原创内容。将文本粘贴到编辑器中,选择剽窃检测功能,系统提供分析报告。 Unicheck:基于云的剽窃检测工具,适用于教育机构和学术研究,可检测 AI 生成内容的迹象。上传文档或输入文本,系统分析生成报告,显示潜在的剽窃和 AI 生成内容。 :专门设计用于检测 AI 生成内容的工具,使用先进算法分析文本,识别是否由 GPT3 或其他 AI 模型生成。上传文档或输入文本,系统提供详细报告。 :提供免费的 AI 内容检测工具,可识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线工具中,点击检测按钮,系统提供分析结果。 GPTZero:专门设计用于检测由 GPT3 生成内容的工具,适用于教育和出版行业。上传文档或输入文本,系统分析并提供报告。 Content at Scale:提供 AI 内容检测功能,帮助识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线检测工具中,系统分析并提供结果。 这些工具和网站可以帮助教育机构、研究人员和编辑识别 AI 生成的内容,确保学术和出版的原创性和诚信。您可以根据具体需求选择适合的工具来进行检测。
2025-04-13
现在比较好用的AI硬件工具推荐一下,比如鼠标,眼镜,耳机啥的
以下是为您推荐的一些 AI 硬件工具: 1. 对于将 Raspberry Pi 连接到其他设备的配件,您可以参考: 防止过热的散热器 MicroUSB 转 USB 适配器,用于 Logitech 键盘的无线传感器 用于显示器的 MiniHDMI 转 HDMI 适配器 键盘和鼠标:推荐 2. 在可穿戴方面,以 GenAI 硬件为例,Meta 雷朋眼镜是具有代表性的产品。您还可以查看 GenAI 硬件榜单获取更多信息,比如: ,该榜单包含多个分类,数据来源包括 google、tiktok、twitter、亚马逊等。
2025-04-13
现在做数据分析比较厉害的ai是什么
目前在数据分析方面表现较为出色的 AI 工具包括智谱清言、Open Interpreter 等。 AI 在数据分析中具有以下优势: 1. 降低入门门槛:过去学习数据分析需要掌握编程语言和专业知识,现在通过 AI 工具,门槛大大降低。 2. 规范的分析流程:对于初学者来说,AI 直接做的数据分析比他们自己第一次做的更好,其规范化流程更严谨,结果更可靠。 3. 自动化处理:会自动进行模型选择以匹配数据,还能根据 log 检查错误并改正源代码。 4. 减少重复性工作:重复性劳动可先交给 AI 做,人类用户只需做验证和检查结果。 实际应用的工具方面,GPT4 可以帮助建立和评估机器学习模型,Claude 等大语言模型可以进行数据分析和可视化,Open Interpreter 等工具可以辅助编程和数据处理。 使用时的建议包括:对 AI 结果要进行严格验证,不要完全依赖 AI,要保持独立思考,对 AI 的能力边界有清晰认识,合理使用以提高工作效率。同时,AI 应被视为辅助工具而非完全替代品,人类在整个过程中仍起主导作用和具有判断力。
2025-04-11
将照片改成卡通效果用什么ai会比较简单易操作
以下几种 AI 工具可以将照片改成卡通效果,操作相对简单易操作: 1. ChatGPT 4o:支持上传照片后直接生成“吉卜力卡通风格”图像,提示词只需简单写“吉卜力风格化”即可,后续会话中只需上传图片,无需重复输入提示词。参考链接:
2025-04-08
用什么ai写论文比较好
在论文写作领域,AI 技术的应用发展迅速,能在多方面提供辅助。以下是一些常用的 AI 工具和平台: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,可自动提取文献信息,助您管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,能提供相关文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提升论文语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可帮您精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,便于进行数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,有助于进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:虽不是纯粹的 AI 工具,但结合了自动化和模板,可高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,有丰富模板库和协作功能,简化论文编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 需要注意的是,使用这些工具时,要结合自身写作风格和需求,选择最合适的辅助工具。同时,有消息称 Sakana AI 用 AI Scientistv2 模型生成的论文通过 ICLR 2025 双盲评审,但他们主动撤回论文,呼吁学术界先制定 AI 论文规范。内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-01
你有知道那些做AI比较厉害的培训课程
以下是一些比较厉害的 AI 培训课程: B 站 up 主的课程:每节 15 分钟,免费且内容好,涵盖 AI 艺术字等。 由白马老师和麦菊老师带领的 AI 星图及相关创作课程,包括毛毡字、光影字、机甲字等。 16 号晚上中老师会带领的炼丹操作课程,炼丹需提前准备一些图,老师会提前发布内容让大家准备。 关于 AI 文旅视频的课程,几位老师带来了干货课程,工作流开源,学习后可制作类似视频。 高效 PB 及相关案例课程,有厉害的伙伴,案例在社区,有多种 battle 方式,会有菩萨老师专门介绍。 11 月 2 号左右将开展博物馆奇妙日主题活动的新的 AI 视频主题课程。 AI 音乐相关课程,有 AI 音乐的流派和 prompt 电子书,格林同学做了翻译。 以下是一些其他的课程资源: 一位投资人推荐的课程: MIT Deep Learning: Stanford CS 324Advances in Foundational Models: The Full Stack LLM Bootcamp: 野菩萨的课程: 预习周课程:包括 AI 绘画电脑配置要求、高效 AIGC 创意者的数字人工具包、SD 插件安装方法、画静为动的 AIGC 视频制作讲解等。 基础操作课:涵盖 AI 绘画通识课、AI 摄影虚拟的真实、AI 电影 穿越的大门等内容。 核心范式课程:涉及词汇的纸牌屋、核心范式应用、控制随机性等方面。 SD WebUi 体系课程:包括 SD 基础部署、SD 文生图、图生图、局部重绘等。 ChatGPT 体系课程:有 ChatGPT 基础、核心 文风、格式、思维模型等内容。 ComfyUI 与 AI 动画课程:包含部署和基本概念、基础工作流搭建、动画工作流搭建等。 应对 SORA 的视听语言课程:涉及通识 欢迎参加电影的葬礼、影像赏析、基础戏剧影视文学等。 如果想要免费获得野菩萨的课程,可以来参与 video battle,每期的 video battle 的评委野菩萨老师都非常严格,需要寓意深度审美并存。冠军奖励 4980 课程一份,亚军奖励 3980 课程一份,季军奖励 1980 课程一份,入围奖励 598 野神殿门票一张。 您可以扫码添加菩萨老师助理,了解更多课程信息。
2025-04-01
目前全世界最厉害的对视频视觉理解能力大模型是哪个
目前在视频视觉理解能力方面表现出色的大模型有: 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1:它不仅支持文生视频、图生视频,还是开源视频生成模型中参数最大的支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其具有影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等优势。 2. 通义千问的 Qwen2.5VL:在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军,全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。支持超 1 小时的视频理解,无需微调即可变身为 AI 视觉智能体,实现多步骤复杂操作。擅长万物识别,能分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局等。
2025-04-15
目前全世界最厉害的视频视觉理解大模型是哪个
目前全世界较为厉害的视频视觉理解大模型有以下几个: 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1:不仅支持文生视频、图生视频,是开源视频生成模型中参数最大且支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其优势包括影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等。 2. 腾讯的混元:语义理解能力出色,能精准还原复杂的场景和动作,如特定品种的猫在复杂场景中的运动轨迹、从奔跑到跳跃的动作转换、琴音化作七彩音符等。 3. Pixverse V3.5:全球最快的 AI 视频生成模型,Turbo 模式下可在 10 秒内生成视频,最快仅需 5 6 秒。支持运动控制更加稳定、细节表现力强、首尾帧生成功能,具备顶尖动漫生成能力。
2025-04-15
目前全世界最厉害的视觉理解大模型是哪个
目前在视觉理解大模型方面,较为突出的有 DeepSeek 的 JanusPro 模型,它将图像理解和生成统一在一个模型中;还有通义千问的视觉理解模型,其价格有较大降幅。此外,Pixverse V3.5 是全球最快的 AI 视频生成模型,在某些方面也展现出了出色的能力。但很难确切地指出全世界最厉害的视觉理解大模型,因为这取决于不同的评估标准和应用场景。
2025-04-15
完全免費的AI工具目前有哪些
目前完全免费的 AI 工具包括: 1. 麻省理工学院(MIT)为 8 18 岁孩子推出的 AI 课程 Day of AI,包含在 MIT 的 RAISE 项目中。不过该课程资源主要面向家长和老师群体,大孩子可自学,小孩子可能需要家长辅助。 2. 元子提到的一些能让普通人最低成本直接上手试的 AI 工具,包括聊天工具、绘画工具、视频工具、音乐工具等,但未具体指明具体的工具名称。
2025-04-13
gemini-2.5目前是什么水平
Gemini 2.5 是一款全能思考模型,具有以下特点和优势: 多领域达到 SOTA 水平,逻辑、代码、任务处理能力大幅提升。 支持 100 万 tokens 上下文,具备强大的阅读能力。 统一架构原生多模态支持,图文音码协同处理,并非外挂而是原生融合。 您可以通过以下链接获取更多详细信息:https://www.xiaohu.ai/c/xiaohuai/googlegemini25proexperimental
2025-04-13
AI行业目前的产业链是怎么样的
AI 行业的产业链大致可分为上游的基础设施层(数据与算力)、中游的技术层(模型与算法)、下游的应用层(应用与分发)。 上游基础设施层:布局投入确定性强,但涉及海量资金投入,入行资源门槛高,未来国内可能更多由“国家队”承担重任。普通人若无强资源,可考虑“合作生态”的切入机会。 中游技术层:处于技术爆炸阶段,迭代速度极快。规模不大的团队或个人需慎重考虑技术迭代风险,基础通用大模型非巨无霸公司不建议考虑,竞争激烈,最终赢家通吃。 下游应用层:是广阔蓝海,尽管从业者增加并涌现出一些产品,但针对行业/细分领域的成熟应用产品不多,“杀手级”应用稀少。普通个体和小团队强烈推荐重点布局,拥有超级机会和巨大发展空间。 此外,据 SensorTower 统计,2024 全年全球 AI 移动应用内付费收入预计为 30 亿美元,图像和视频类 AI 应用占据主导地位,对话机器人类别排名第二。从地区分布来看,北美和欧洲贡献了三分之二的市场份额。 美国红杉资本指出,AI 供应链从下到上分为六层,各层盈利能力存在显著差异。第一层的芯片代工厂和第二层的芯片设计商保持高利润水平;第三层的工业能源供应商受益良多;第四层云厂商处于重金投入阶段;第五层的 AI 模型开发商面临亏损;第六层的应用服务商充满潜力,但市场规模有限。大型云厂商是整个供应链的“链主”。行业格局方面,头部阵营基本稳定。
2025-04-13