2024 年世界人工智能大会上，各界对人工智能落地展开了热烈讨论。令人瞩目的是，一个观点得到了众多行业专家的认可：通用大模型自身难以实现商业价值。企业必须为大模型产品找到合适的应用场景，才能实现可持续发展。

百度的董事长兼 CEO 李彦宏对此颇为认同。他表示，相比大模型的开源与闭源，更重要的是应用落地。他指出，业界过度关注基础模型，却忽视了应用场景。他认为，“没有应用，基础模型无论开源还是闭源，都毫无价值。”

李彦宏呼吁企业不要陷入“超级应用陷阱”，即认为拥有数十亿日活跃用户的应用程序才是成功。他认为，在 AI 时代，“超级能干”的应用比“超级应用”更为重要。只要能为产业和场景带来显著收益，其价值将远超移动互联网。

上海人工智能实验室主任兼首席科学家周伯文提出，“通专融合”是走向通用人工智能（AGI）的战略路径。他认为，AGI 既需要强大的泛化能力，也需要足够的专业性。“通专融合”正是融合两者的价值所在。

一位业内人士指出，“通专融合”的技术范式为通用大模型与商业场景融合提供了出口。尽管 OpenAI 等通用大模型厂商已开放付费服务，但行业普遍认为这不是成熟的商业模式。

施耐德电气全球执行副总裁兼首席数字官彼得·韦恺哲表示，越来越多的 AI 应用将转向持续性商业模式，而非按需计费模式。他认为，“AI 应用的商业模式更多是一种持续性业务。”

除单一销售外，产业还倾向于将 AI 大模型与其他技术结合，开发 AI 服务中台或一体化解决方案。将 AI 集成到机器人、飞行器和消费电子设备等硬件中，直接出售产品也是一种可行的商业模式。

本届大会上，特斯拉第二代 Optimus、开源通用机器人“青龙”和宇树 H1 等智能机器人备受瞩目。御风未来的自主载人低空飞行器 M1 也亮相展会。

目前，某些人工智能产品已具备商业化应用潜力，但报价过高，通常在几十万元至上百万元之间。对于企业或消费者而言，这样的价格难以实现商业化。

对于企业用户，开发人工智能服务平台或提供一体化解决方案，是最具商业化可行性的路径。韦恺哲指出，在产品级应用中，客户更需要定制化解决方案，而非基础技术工具。企业通常提供将人工智能与具体应用领域结合的服务方案。

韦恺哲举例说明道：“例如，施耐德电气在能源管理中提供优化微电网能源管理的服务。我们的商业模式不是提供一次性解决方案，而是与客户就持续优化和数字化服务的商业模式达成协议。”

韦恺哲提到5G和物联网（IoT）是人工智能解决方案常见的结合对象。“我们部署5G连接移动机器人和摄像头视觉检测，并结合物联网，更好地推动工厂转型。5G带来更大的带宽和更多数据，而这些数据需要通过大规模部署人工智能来处理和分析。施耐德电气一方面使用5G和人工智能优化自身业务流程，另一方面也将其整合到产品中。”

截至今年5月底，行业内已有50个以上公布的大模型应用采购中标案例，主要来自科研、运营商、金融和能源领域。这意味着人工智能大模型企业拥抱这四个领域具有较高的商业模式可行性。