Stratégie Ai Xiongfeng | Quelles applications d'IA peuvent être mises en œuvre rapidement - TMT Rise Series (4)

金选·point de vue principal

1. Comment comparer les progrès de la mise en œuvre des applications d'IA dans différents domaines : le cadre d'investissement et la tolérance aux pannes

Le domaine d'application de l'IA peut être divisé en trois niveaux de facile à difficile en termes de difficulté technique : « prise de décision assistée, création assistée et exécution de substitution ». 1) La prise de décision assistée signifie que l'IA forme des connaissances basées sur des données et des informations, puis aide les humains à prendre des décisions et à accomplir des tâches spécifiques qui ne nécessitent pas une grande précision. Principalement utilisé dans la vie, le bureau et les services professionnels. Par exemple : assistants intelligents : vie quotidienne, gestion de bureau, etc. ; services professionnels : publicité, éducation, finance, soins médicaux, logistique, sécurité, électricité, etc. 2) La création assistée est une IA formant des capacités de raisonnement logique basées sur des connaissances ; aider à la création de contenu. Principalement utilisé dans les informations, les textes, les images, les films, les jeux, etc. ; 3) L'exécution de substitution est la formation de capacités d'exécution de haute précision de l'IA basées sur un raisonnement logique. Elle est principalement utilisée dans le domaine des machines intelligentes pour remplacer les humains. exécuter des solutions qui nécessitent une grande précision. Tels que les voitures intelligentes, les robots intelligents, les usines intelligentes, etc.

La mise en œuvre des applications d'IA, d'une part, dépend de l'investissement des entreprises dans le domaine des applications (y compris les investissements en R&D et les dépenses en capital, etc.), d'autre part, cela dépend aussi de le taux de tolérance aux erreurs du domaine d'application (d'une manière générale, le coût des essais et des erreurs Les domaines d'application de l'IA de bas niveau sont souvent plus faciles à mettre en œuvre). D'un point de vue ascendant, les domaines d'application nécessitant des investissements élevés et une tolérance aux pannes élevée ont tendance à être mis en œuvre plus rapidement. Dans certains domaines, malgré de lourds investissements, le taux de tolérance aux pannes est faible et la mise en œuvre d’applications d’IA dans ces domaines prend généralement plus de temps. De plus, pour les domaines à faible investissement, si le coût des essais et des erreurs est élevé, il sera difficile de mettre en œuvre l'application. Certains secteurs peuvent avoir des taux de tolérance aux pannes plus élevés, mais un faible investissement signifie souvent moins de place pour la mise en œuvre des applications.

2. Ordinateurs : les suites bureautiques, l'informatique financière, les services d'entreprise et d'autres secteurs devraient être les premiers à être mis en œuvre

Les scénarios d'applications informatiques sont riches. Bien que la proportion de côté C ne soit pas élevée, elle comprend toujours des logiciels de bureautique, des titres informatiques, du matériel intelligent, etc. Les scénarios du côté B sont plus abondants et la demande est relativement marchande ; -orienté, y compris les logiciels industriels et les services d'entreprise, la technologie financière, etc.

Office Suite : La vague actuelle de technologie AIGC portée par les grands modèles a un impact dans le domaine des suites bureautiques principalement dans deux dimensions majeures : Premièrement, à travers l'identification et l'analyse intelligente des documents non structurés , revue, qui améliore considérablement l'efficacité du travail programmé ; deuxièmement, il fournit aux créatifs un grand nombre de matériaux créatifs optionnels et devient un assistant intelligent pour les créatifs pour les aider dans leur création.

Informatique financière : Les grands modèles de langage génératifs peuvent permettre un service client intelligent, des recommandations de produits, une analyse de marché, un contrôle des risques, une génération de rapports et d'autres scénarios dans le secteur financier, aidant ainsi les banques, les sociétés de titres et autres institutions financières Améliorer la qualité du service et l'efficacité du travail.

Enterprise Service : En tant que catalyseur de la numérisation et de l'intelligence dans toutes les industries en aval, il devrait en bénéficier de manière significative. Avec le lancement de grands modèles par les principaux fabricants de technologies : « Wenxin Qianfan » de Baidu fournit aux clients de grands services de modèles linguistiques au niveau de l'entreprise ; Alibaba lance le « Programme de partenariat Tongyi Qianwen » couvrant diverses industries, et les capacités générales AGI + la formation sur les modèles de scénarios segmentés sont attendu Remodeler le puzzle aux niveaux ERP, CRM, OA, RH et autres

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3. Médias : les jeux, le marketing et d'autres industries devraient être les premiers à être mis en œuvre

À en juger par la tendance de mise en œuvre, nous pensons que l'industrie représentée par « IA + contenu » sera mise en œuvre dès que possible et recevra les dividendes de ce cycle d'IA plus tôt. Les raisons sont les suivantes : 1) L'écosystème de l'IA est prospère et tous les principaux fabricants ont lancé de grands modèles auto-développés. Pour les entreprises de contenu, les capacités de l'IA peuvent être directement obtenues via des appels directs ou une coopération côté B. 2) La technologie actuelle de l’IA peut déjà aider à réaliser une création de contenu simple, et la technologie industrielle dispose de capacités d’application préliminaires.

游戏 : Le scénario de mise en œuvre de l'IA + jeu peut être divisé en deux niveaux principaux : 1) Réduction des coûts et augmentation de l'efficacité dans le processus de recherche et développement : l'IA peut être utilisée dans le jeu processus de production avec son rendement élevé et son faible coût. Réalisez efficacement une réduction des coûts et une amélioration de l’efficacité. La technologie AIGC a montré un potentiel évident en matière de réduction des coûts et d’amélioration de l’efficacité dans des domaines tels que la génération d’images par lots d’art 2D, la révision de code de base et les applications vocales d’IA. 2) Mise à niveau de l'expérience utilisateur : AIBot intelligent peut apporter un sentiment d'interaction plus fort en tant qu'assistant et PNJ pendant le jeu, en utilisant l'AIGC pour enrichir les niveaux de jeu et améliorer la jouabilité des utilisateurs, etc.

Marketing : Elle a également commencé à prendre forme. La publicité IA+ permettra de mieux comprendre le contenu et les modèles de diffusion de la publicité. Par exemple : Sanrenxing et iFlytek ont ​​collaboré pour développer conjointement la prochaine génération d’outils de marketing intelligents multimodaux d’IA. L'extrémité publicitaire de Tencent est également connectée au grand modèle Hunyuan et au modèle de classement de précision publicitaire pour optimiser et augmenter l'efficacité de l'ensemble du lien depuis la production publicitaire jusqu'à la diffusion.

Conseil de risque

Le ralentissement économique dépasse les attentes, le risque de contraction des liquidités macroéconomiques, les événements de type cygne noir à l'étranger et la mise en œuvre des politiques industrielles ne répondent pas aux attentes

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