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我认为有数据积累的平台型厂商软件厂商可能在AI赋能下拥有更多机会呢?
A. 有数据积累的平台型厂商
数据应用到各个角落,除了之前可以支撑的决策分析以外,大数据与线上事务系统(OLTP)的联动场景非常多,比如我们在电商平台查询个人所有历史订单,再比如一些刷单、反作弊的实时拦截,以及一些实时推荐等,这些都是通过将数据的运算交给数据中台部门处理,前台部门直接通过API进行结果调用。
数据中台的集中化建设也更好地支撑起创新业务,比如通过大数据+分析建立起商业化数据变现产品,进行数据售卖,把数据变成新的业务。
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A. 有数据积累的平台型厂商
数据平台供应商主要由五类厂构成:头部互联网企业、字化解决方案提大公司独立开发及人工智能厂商。市场不断有新玩家进入,各类型的都具同竞争优势处在占领份额、凭借域构建壁垒的扩张阶段,与此同时也带来了一些产品区分度低、边界不明业务混杂等行乱象。
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B. 有垂类落地软件的厂商
AI落地才是关键,光有数据,不能落地,终归无法实现转化。
从官方演示的视频来看,Generative Fill近乎完美地解决了这一难题。
新增的Generative Fill主要包括三大功能:为图像添加新内容,删除/替换图像的部分内容,以及向外扩展绘制现有图像。
在官方发布的宣传视频中,通过选中图片的部分区域,然后输入想要添加的内容“yellow road lines”(黄色道路线),点击generate(生成),图中便出现了黄色的道路线条。
有垂类落地软件的厂商在AI赋能下有更多机会,现在AI应用是跑马圈地,谁的新AI应用软件做的好,谁就有突围的可能。
竞争对手不会给你时间慢慢再通过大数据分析,慢慢精雕细琢,圈地之后,垂类软件可以拿到更多专业AI数据,做出更好的AI落地应用,不断循环改善,最终达到闭环完美的应用。
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B. 有垂类落地软件的厂商
我认为在早期可能ChatGPT等原生通用型应用软件在软件行业垂直领域相比专业软件差距不会太大,但预计在中长期,垂直领域应用将会具有更强的竞争优势。