;
麦肯锡：
GenerativeAIissettochangethatbyundertakinginteractionlaborinawaythatapproximateshumanbehaviorcloselyand,insomecases,imperceptibly.
生成式人工智能旨在通过以一种接近人类行为，（与人类）进行交互式协作。
Gartner：
GenerativeAIisadisruptivetechnologythatcangenerateartifactsthatpreviouslyreliedonhumans,deliveringinnovativeresultswithoutthebiasesofhumanexperiencesandthoughtprocesses.
生成式人工智能是一种颠覆性的技术，它可以生成以前依赖于人类的工件，在没有人类经验和思维过程偏见的情况下提供创新的结果。
TE：
生成式人工智能，将彻底改变人机交互的关系，并创造新的产能输出结构。它将在第四维度实现与人的思维同调，继移动设备以人类外器官形态存在以来，AIGC将以外脑的形式存在于人类认知中。;;;
互联网公司
技术：开始面向主要市场提供技术产品或服务
商业:试错具体落地场景和行业,摸索最优实践方法
产业公司
技术:技术开始为市场化服务,并在先进企业尝试商业:思量技术变现的路径方式以及市场空间;;;
思考性的系统：
打破原有的流程化系统格局，新格局是“需要流程的地方继续，不需要的也不用强求”。
很多时候提效和先进的管理体系不在于事事都在流程里，现在有机会让流程仅存在于合适的地方。;
TE认为：
在生成式AI数据、算法、算力核心特征下，其商业化土壤必然建立在数字化基础之上。
国内数字化市场历经8年发展，企业上云意识进入高认同阶段，超过50%的企业或是在路上，或是已经将业务部署到了云端，这其中又有超过90%的企业开始了数字化转型的设计规划，这意味着数字资产、数据驱动、业务数字原生程度大幅加深，AIGC可成活的土壤越牢固，目前至少有46.5%的企业具备了应用AIGC的基础环境。;;
通用场景模型
场景大模型
人
力
……;;;;;
82.8%90.8%
无规划一年内计划部署;;;
收费模式;;;;;;;
与第三方供应商合作
设置独立团队推动落地
将业务在云端部署
建立专项创新项目
对现有员工进行培训
与现有伙伴更进一步合作
转变具体作业方式
明晰数字??所有权
聘请新的CTO/CIO负责制定相应的规划和愿景 其他;
patacam器
“做MaaS无论是围绕自身模型提供一体化的服务、提供一个Marketplace、还是提供一套相对标准化的Tool，实际上在十年前做机器学习时也有过类似想法，
现在最大的变化在于大模型跟
Tool之间协调的更加紧密。
对于支撑MaaS的基础软件而言，
首要任务是改进工具栈、提升平
台能力，支撑客户比较公开的去
训练大模型与小模型。在未来可
以根据客户需求，通过预训练模
型提供软件与工具更加融合的软
模一体解决方案。”
;
逐步探索基于大模型的创新业务
探索创新业务（包括将行业大模型出售）;
随着大模型时代的来临，企业大模型能力的重要性不言而喻，但是受制于企业自身的个性化需求、算力供给有限、开发能力不足，企业使用专属大模型能力依然门槛高企。九章云极DataCanvas通过多个大模型算子支持，并基于大+小模型训练新范式的创新，帮助企业实际降低大模型使用门槛，解决落地痛点。;
“人工智能
基础软件
核心供
应商”
Source：TE数观、TE洞观整理绘制;;;;
程中，相关科技型企业未来获得商业化成功的潜力，直观的反映他们在发展启动阶段团队、创新、市场及生态方面的基础夯实程度。
未来，TE产业服务团队会随着创新技术市场成熟度的提升，逐步推出其他相关量化指数，包括科技企业的市场拓展竞争力指数、产业赋能创新能力指数等。;;;;;
?找项目;;
阶段;
模块;
模块;
模块;;;
模块;
模块;;
模块;
模块;
模块;
模块;
模块;
模块;