随着技术的飞速发展，人工智能（AI）大模型正逐步成为企业数字化转型的关键驱动力。如果说2023年标志着AI大模型的兴起，2024年则是这些模型在行业层面广泛应用的一年，那么2025年，则预示着AI大模型将迈入大规模商业化应用的崭新阶段。这一年，对于众多AI大模型公司而言，将是决定其生死存亡的关键时期，商业化的成功与否将成为衡量其竞争力的核心指标。
针对企业级数字化转型的需求，神州数码董事长郭为提出了全栈式的AI解决方案，从底层基础设施到模型构建，再到应用平台，旨在全方位满足企业的转型需求。他指出，当前，企业对于流程管理的需求正在发生深刻变化，传统的静态流程管理已无法满足企业对业务敏捷性和流程灵活性的追求。因此，企业急需一种全新的、更为自动化和高效的流程管理方式。
郭为强调，AI大模型的出现，将打破企业原有的线性流程，以更加多维的方式重构企业业务流程，从而助力企业实现更精准的决策、营销等操作，提高运营效率，降低运营成本。他进一步指出，在数字时代，数据已成为新的生产要素和核心资产，企业的服务和产品最终都将以数据资产的形式呈现，推动商业模式的不断创新与升级。而这一切的核心，都在于重构企业流程。
然而，AI大模型的商业化之路并非一帆风顺。郭为认为，当前AI大模型在专业性和泛化性方面仍面临巨大挑战。一方面，虽然大模型在自然语言处理等方面表现出色，但在一些专业性很强的领域，如医学、法律、金融等，其知识深度和准确性仍有待提升。另一方面，大模型的泛化能力也面临考验，如何在不同领域和任务间实现高效迁移，是当前AI研究的重要课题。
为了解决这个问题，郭为提出了“通专融合”的概念。他认为，未来AI大模型要实现商业化落地，必须在保持泛化能力的同时，深度适配特定行业和企业的专业化需求。这既需要大模型具备广泛的通用性，又需要针对不同行业和企业进行专门的训练和优化。
在应用场景方面，助手类场景被认为是AI大模型比较容易实现大规模商业化应用的领域之一。以汽车营销为例，通过利用AI大模型的能力，销售人员可以迅速捕捉到客户的需求，快速匹配到用户心仪的车型，从而大大提高交易效率。同样，在电商领域，AI大模型也可以应用于售前、售中和售后等多个场景，提升用户体验和满意度。
据IDC的调研分析显示，2024年，中国市场已有超过三分之一的企业落地了生成式AI（Gen AI）应用服务，并且这一比例还在持续增长。到2030年，生成式AI预计将为中国市场带来近20万亿美元的经济收入。这表明，AI相关的企业级服务已经呈现出爆发式增长的趋势。
随着市场竞争的加剧，AI大模型公司正在不断探索如何平衡专业性与泛化能力之间的天平。他们通过不断优化模型结构和训练方法，提高模型的跨领域适应性和鲁棒性，以满足不同行业和企业的需求。同时，他们也在积极寻找更多的应用场景，以拓展AI大模型的市场空间。
