会议主要讨论的核心内容 海外AI模型发展 - 海外AI模型如OpenAI推出的GBT4O具有全面的文本、图片、音频、视频等多模态能力 [1][2] - 新模型反应时间大幅缩短,更接近人与人自然交流 [2][3] - 模型在情感表达、场景生成等方面有较大提升 [2] 国内AI模型发展 - 国内公司如Kimi推出智能体产品,覆盖办公、写作、社交等多个垂直场景 [4] - 开源模型如DeepSeeK在中文理解能力和价格方面优于国外模型 [5][6] - 国内AI应用落地受模型能力、调用成本、监管等因素制约,正逐步改善 [6][7] 国内AI应用落地 - 搜索场景是AI应用落地较好的领域,如ASU、360 AI搜索访问量大幅增长 [8] - 新模型在音频、视频等方面的自然交互能力提升,有利于应用落地 [8][9] - 国内AI公司如焦点科技、一点天下等基本面较好,有望在2024年实现商业化 [9] 问答环节重要的提问和回答 - 问:国内AI应用落地慢的原因有哪些? 答:主要有三个原因:1)模型能力不及海外 2)调用成本较高 3)监管制度不完善,但这些因素正在逐步改善 [6][7] - 问:哪些国内AI公司值得关注? 答:重点关注1)2-3年有产品、2-4年实现商业化的焦点科技、一点天下等;2)今年有收入诞生的多摩钛、中广天泽等;3)围绕IP变现的上海电影、中文在线等 [9]