在当前 AI 领域中，我们可以大致将其划分为以下三个主要方向（尽管这是一种过于简化的归类）：
一、大型语言模型
大型语言模型（LLM），如 GPT-4 或 Chinchilla，通过摄取来自网络或其他文本数据的内容，能够生成法律文件摘要、进行搜索引擎交互，甚至作为智能聊天机器人与用户对话。这些模型以其多功能性和强大的自然语言处理能力，成为当下许多 B2B 和消费者应用的核心技术之一。
二、图像生成技术
图像生成技术包括 Midjourney、Dall-E、Stable Diffusion 等模型，以及当前部分易用的视频制作工具和 NeRF 等 3D 模型。这类技术允许用户通过输入提示生成创意图像，并正在逐步改变以下领域：
- 社交产品和图像服务（例如，未来版的 Lensa 产品或其与社交平台的深度整合）
- 图形与可视化设计
- 电影、漫画、动漫及日本漫画
- 视频游戏开发
- CAD 制图
- 建筑设计
- 电子商务展示
此外，高性能视频与语音生成技术也有望开辟更多全新的应用场景。
三、其他 AI 应用
这一类别涵盖了机器人技术、自动驾驶、蛋白质折叠等多种应用。虽然这些技术各有不同的模型架构和市场需求，但在讨论生成式人工智能时，人们往往将它们混为一谈。实际上，每个领域都有其独特的底层技术和商业模式，区分这些差异有助于我们更好地预见未来的发展趋势。
市场与技术成本对比
图像生成的成本优势
相比于大型语言模型，图像生成模型的训练成本较低。例如，最新版 Stable Diffusion 的训练可能只需要数十万到数百万美元的 GPU 时间，资金与计算资源的需求明显较少。
大型语言模型的广泛应用
大型语言模型在以下领域展现出巨大潜力：
- 搜索引擎优化
- 各类 B2B 交互、销售系统、ERP、文档管理以及电子邮件处理
- 代码生成、数据交互、SQL 与 Excel 数据处理
- 金融行业智能化应用
- 主流社交与消费产品
- 聊天、短信及其他即时通讯服务
- 各类白领工作辅助（法律、会计、医学等专业领域）
这些应用场景不仅反映了语言模型在商业领域的重要性，也决定了未来市场结构中的赢家—那些能够整合先进 AI 技术并推动创新的企业和人才。
关键词
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- 市场应用
- 成本优势
总的来说，虽然图像生成在创意和社交媒体领域具有广泛的应用前景，但从经济效益和应用深度来看，语言模型在短期内可能对各个行业的影响更为深远。企业和技术开发者需要在不同领域中权衡投资和创新，以迎接 AI 未来的无限可能。
