近来和AI创业者的交流增加，随后就发现大家的产品很容易就落到过去SaaS的框子里面去。这就引发一个很关键的问题：SaaS不灵是因为技术不好么？否则一种更好的技术为什么能改变这个行业的盈利情况？
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7386 点击 2024-06-11 11:24
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近来和AI创业者的交流增加，随后就发现大家的产品很容易就落到过去SaaS的框子里面去。这就引发一个很关键的问题：SaaS不灵是因为技术不好么？否则一种更好的技术为什么能改变这个行业的盈利情况？
进入2024，大模型的风向变了。 当初“百模大战”时，只要简单粗暴拿个Demo搞MaaS（模型即服务），也就是让用户直接和大模型交互就足以上牌桌。
近来看了些基于大模型的产品，真的是差点把自己看哭了。 倒不是悲天悯人，而是想起了过去十年里被这些创意和产品折磨的日子。
2024年伊始，步入了大模型应用元年的企服市场，就已经沉淀出了诸多感悟。生成式AI解决的是产品能力和实际数据价值的匮乏，武装的是企业的手。可国内企业客户花了一笔钱要当成十笔来提需求的“重服务情结”，卡的是企服的腰腹部位。
这一波大模型产业落地浪潮里，不少企业其实处在 “干瞪眼“的状态。一种情况是，很多大模型产品看得见却摸不着，在台上一个个遥遥领先——今天Sora技精四座，明天英伟达的机器人又赢得满堂彩，可是到了台下一问：啥时候能用上啊？答曰：遥遥无期。
本文介绍了当前AI创业领域的状况，讨论了基石模型的发展和投资趋势，以及AI应用在SaaS和传统行业的渗透。作者认为，AI创业热潮存在泡沫风险，但找到真实用例和可持续商业模式仍然是成功的关键。
在 SaaS 和 AI 全球化发展的今天，宏大叙事已经不再是全部声音，一个小团队、甚至一个人都有机会成就一段传奇。一人公司或许会成为未来的常态。
大模型元年里，哪怕是跑在趋势最前沿的基座模型厂商，都难逃算力焦虑。
在数字经济时代下，传统采购逐渐在向数智化采购进行过渡和实践，通过人工智能、物联网等技术的深度应用，极大的加速了采购在线化、自动化、智能化的转型过程。