行业投资评级 - 大模型技术已进入与业务深度融合的关键时期，64%的中国企业预计其对AI的投资将增长10-30% [8] - 大模型在企业落地的周期和应用速度超出预期，部署周期已缩短至平均6-12个月 [9] - 超过47%的企业认为与领先的大模型厂商建立可靠的合作关系是项目成功的关键 [11] 核心观点 - 大模型技术正在改变企业业务开展、产品服务、运营管理的传统模式，为各行业的智能化升级提供支撑 [13] - 企业正积极探索AI大模型的实际应用场景，37.7%的受访企业正在重点投资AI大模型 [14] - 大模型技术对企业价值的贡献可从对内赋能与对外服务两大维度进行阐释，涵盖工作效率提升、用户体验创新等8大方向 [16] 行业挑战与机遇 - 大模型落地面临高成本、复杂投入下的投资收益挑战，92%的企业认为缺少算力资源是最大挑战 [28] - 模型选配难题加剧，87%的企业认为模型精度还不能满足落地要求 [31] - 模型部署落地细节挑战遍布，62%的企业认为市场上模型选择太多，缺乏选择标准和评判依据 [34] 大模型应用场景 - 大模型应用场景不断扩宽，涵盖金融、互联网、零售消费、医药健康等十大应用领域 [65] - 金融领域重点应用场景包括智能客服、内部知识管理、研报分析、市场营销 [70] - 互联网领域已开始规模化落地应用，如搜索问答、广告推送、商品推荐等 [71] 企业落地实践 - 上汽乘用车利用豆包大模型快速处理用户反馈，提升服务反馈、热点事件跟踪和质量改进 [42] - 火山引擎助力中国飞鹤落地AI技术，提升整体运营效率和市场竞争力 [43] - 中手游为《仙剑世界》打造AI NPC生态，提升游戏服务稳定性和玩家体验 [118] 大模型业务落地能力建设 - 大模型业务落地能力建设分为计划准备、模型部署、迭代优化三大阶段 [52] - 计划准备阶段需明确初始意愿、剖析目标任务、搭建跨部门团队 [53] - 模型部署阶段需明确资源投入计划、模型选择、效果预测等关键步骤 [56] 大模型技术误区 - 企业容易将技术指标（参数量、数据训练规模）当作商业应用成功与否的指标 [61] - 大模型的训练成本高，但企业用户不需要承担全部费用和成本投入 [61] - 开发大模型不是需要用户独立建立开发流程，技术供应商能提供全周期的开发平台和流程推荐 [61]