AIGC应用层十大趋势研究报告（48页）

行业报告下载 2024年02月15日 07:50 管理员

AIGC的生成式技术特性，使其目前的应用过程仍存在一定的不确定性⸺训练成本高，业务关联度低，输出内容时常不够稳定等，都成为企业在部署AIGC时的掣肘因素。IDC调研也表明，企业高层普遍担心AIGC带来的运营成本不可预测、隐私/合规风险以及客户预期管理等有关的不可控局面。此外，相关的技术栈、工具软件、数据集、技能方面的缺失都可能限制企业对AIGC的投入热情。因此，大模型的安全可解释以及产品工具的易用性都非常重要，是坚定企业信心、加快企业场景落地的关键问题。PaaS层“上通下达”至关重要：应用程序通过PaaS层接口调用基础大模型能力，灵活调整大模型的阈值；PaaS对上触达丰富场景，对下约束对应模型的输入和输出，最终帮助应用程序管控输出结果。 PaaS层实现大模型能力的标准化封装：平台工具的易用性和经济性对于平台能力的大规模推广十分关键。技术厂商通过PaaS层对大模型能力进行产品化的封装，打造出简单易用的平台工具，并进一步集成数据处理、预处理、特征工程等功能，加速AIGC的普及和推广。 AI PaaS层保障生态开发质量：大模型的生态开发质量会对AI的行业应用前景产生长期影响。稳定安全的生态开发活动既可以将大模型推向行业纵深，也可以沉淀更多的业务数据和场景，以此来反哺AI能力的迭代过程。

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