方式慢慢替代落后的服务流程
然后通过原生的 AI 方式慢慢替代落后的服务流程，当然积累数据和用户是需要花时间的，相信这是一种行之有效的增长策略。 风险提示最后，红杉在文章中提示—— 虽然 AIGC 具有很大的潜力，但是就当前而言还有很多商业模式和技术上的问题没有解决，例如在版权、隐私安全和成本等方面。总的来说，AIGC 还处在一个早期阶段，平台层的发展还不错，应用层还有很大的发挥空间；需要澄清的是，用户并不需要一些大的语言模型来长篇大论写一篇托尔斯泰式的小说，现有的模型已经足够创作一些博客初稿了，后期还有很多可以被释放与创造的价值。第一波 AIGC 的产品犹如 iPhone 刚刚诞生的那样，充满噱头但还没有明确的商业模式和差异价值，虽然我们能从现有的产品和技术中对未来管中窥豹，例如刷到一些 AI 生成的精美图片。AIGC的发展，将使得知识性与创造性工作的边际成本降至，从而产生巨大的生产效率和经济价值，每一个需要我们原创的领 购买电话号码数据库 域都或多或少将有AI的参与。AIGC 的产品形态未来会是什么样的呢？它的细分机会又在哪里？本文作者对此进行了分析，一起来看一下吧。本文核心观点来自红杉在 月发布的一篇文章《Generative AI: A Creative New World》，我按大白话翻译并做了删减和补充。
https://lh7-us.googleusercontent.com/4GjdDnQ0sflWKuGkXBqERagHzQg_9uqN2hHabEleNiKUUnwt_43QvO1am3EBLJY3gFsn4x1BLP4UpdLvf32qHpX42eV6y2v3luk1oDePSxrb90p6IiBsGLKr4NxUGqigXB-MKsBFXJohVelDFEJBkLs
原文想要表达的意思是——“随着 AIGC（AI Generative Content）变得更快更强以及更低成本，在某些程度上将比人类手工创作得更好，AIGC 将使得知识性与创造性工作的边际成本降至 ，从而产生巨大的生产效率和经济价值，它将有潜力产生数万亿美元的经济价值，这些领域不限于社交媒体、游戏、广告、建筑、设计、法律、销售以及营销，每一个需要我们原创的领域都或多或少将有 AI 的参与。” Why Now？为什么是现在原作者将 AI 模型的发展划分为四波浪潮：） 年以前，小模型占优小模型在当时被认为是最优选，它们擅长分析任务，并应用在各类预测和欺诈分类的工作上，但是这些模型对通用任务的处理表现并不好，
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