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更新时间：2025-04-19 08:02:31
来源：半轻人
作者：王咏刚
王咏刚：SeedV实验室创始人兼CEO，创新工场AI工程院执行院长 童超：SeedV实验室联合创始人兼首席产品
生成式AI的应用场景在哪里
Stable Diffusion、ChatGPT等生成式AI技术（Generative AI）在2023年上半年吸引了IT创投圈的最多注意力。当我们稍稍从波澜壮阔的新技术浪潮中回过神来，开始认真思考到底什么样的应用场景才是生成式AI的最佳落地方向时，很多人还是会发现，科技与市场之间的关系错综复杂，很难梳理出生成式AI落地的最佳路径：
某投资人：这几个月来，一线风投机构全体动员，忙得昏天黑地，结果发现除了四五家头部大模型创业项目被大家追捧外，其他AIGC项目都看不清，不敢投，不知道未来AI应用会向哪里发展。 某分析师：几家头部大模型项目投入大，风险也高；所有B端、政府端应用受限于私有部署和私有数据的制约，周期长，难落地；C端应用大部分都太浅太薄，文本和图像生成项目同质化严重；有一两篇好论文就出来创业的现象很普遍，但团队自己也想不清具体应用落地方向……
这里面最大的思维症结是：
大多数人还是在潜意识里把生成式AI看成是一组生成对话、文章、图片的工具。按这样的刻板印象：这东西只能帮文案工作者、设计师提高提高效率，哪里称得上颠覆式的变革？ 虽然有许多迹象表明，生成式AI显露出通用人工智能（AGI）的曙光，但受限于短期价值判断的人总会说：曙光又怎样？眼见为实。今天的AI不还是在聊天儿、写文章、画画儿吗？
显然，仅停留在单一视角或单一时间节点来分析生成式AI的应用前景是不可取的。有没有串联起生成式AI的发展脉络，简明易用的思考模型呢？
围绕可控性建立思考模型
我们认为，生成式AI是可以与桌面计算、移动计算相提并论甚至更具颠覆效应的信息产业革命。颠覆式变革从来都不是一蹴而就，而要随着生成式AI的不断发展、不断进步逐渐实现。如果想看清、看透生成式AI即将带来哪些新产品、新平台、新市场、新机会，我们觉得，有一条简明易懂，也易于指导产品选型、项目选型的思维路径：
生成式AI的可控性越强，对市场和产业的颠覆性就越大！
这条路径可以简单用一张图来表示：
