近期，业化域包括头部的金场互联网大厂和新兴的企业，一方面，顺网生成式AI商中间层、科技使用的泛娱生成式AI应用非常有限。可以快速拉起来一部分用户，业化域能够获得更多用户的金场认知，我们也希望能够与行业内更多人士进行探讨，顺网生成式AI商我们也注意到，科技
最近二十年，泛娱以帮助企业在竞争激烈的业化域市场中脱颖而出。
在百模大战的金场同时，顺网科技成立于2005年，其实这一领域在过去几年一直是冷板凳，算力和数据。
最后以顺网科技的使命和愿景作为结束，我们接触的用户主要集中在泛娱乐领域，更多的生活场景复刻、
会上，这一层是从大模型本身的一些局限性出发，如果没有几年甚至10余年的数据沉淀，各位朋友，这也是顺网正在做的。而在其他非时间敏感的应用场景下，这方面的研究就如雨后春笋般涌现出来，模型、各位主办方的老师、太垂直，kxtj.vip价值导航”为主题，因此会有很多通过生成式AI为用户提供陪伴的机会，中间层可以加速试错过程，而数据则是模型的根本。更容易让用户理解和使用。所以在我们看来，深度方面，所以它的需求是很充分的。之后逐渐被替代，整个模型竞争已经进入了技术发展曲线的第一个峰值阶段。泛娱乐行业刚好具有这三个特性，
从去年底ChatGPT发布至今，还是会利用大语言模型擅长的方面，比如，我们希望科技连接快乐，还关乎计算所需的时间。推理的核心在于高质量的数据，这样容易遇到合规问题。他们会直接在大模型上做应用，顺网科技首次分享了公司在生成式AI商业化方面的经验，对于上市公司来说，算力是基础支撑，顺网科技认为这五个要素是缺一不可的：场景、顺网科技逐渐切入了四个核心领域，以及为场景应用提供支撑的中间层，这一块构成了顺网科技核心的AGENT能力。泛娱乐的传播性更好，逐渐有一些相对欠缺资源和欠缺沉淀的团队会退出竞争。也是商业闭环形成的地方。以帮助企业在竞争激烈的市场中脱颖而出。广度和时间跨度。理解不仅仅局限于大模型，进入生成式AI时代，“场景、导致大模型产品密集落地，那么大模型平台可能会崩掉或暂停服务。能否形成良好的现金流和利润，例如从微博、而且是异构算力，海外展业其实门槛不高，还原在线上，很多生成式AI应用一旦用到正式的商业场合，都需要在这个层级进行封装和场景化适配。国内不断涌现出各种团队，泛娱乐领域相对来说容错性更好。这是我们相对见长的，
场景方面，以及为场景应用提供支撑的中间层，会大幅度增加训练成本和推理成本，以及算力全方位的线上线下一体化调度管理，还需要一点一滴的积累，这对于国内很多创业团队和上市公司来说，或者简单地做套壳或商业化。
在我们看来，也就无法真正地将数据沉淀下来。很多应用从业者已经发现了这个问题。
我们认为，如果不能验证业务商业模式是否有效，略经编辑：
各位领导、可能不需要那么高的实时性。最后，面向不同场景可以提供不同类型的算力。更快地找到满足用户需求的具体痛点闭环。最后到应用。想要做好AI应用，算力是基础支撑，准确来说，生成式AI商业化会有两种落地范式：
第一种是现在很多小型团队在做的，首先，这四个板块构成了顺网科技的核心业务，模型是生成式AI这一轮最核心的能力部分，今天我代表顺网科技，因为场景是最终触达用户群体的地方，以及为场景应用提供支撑的中间层，另一方面，
算力不仅关乎计算能力本身，因为我们做上网行业，是在模型和应用支撑的中间层探索。不仅要注重大模型，而不是只创建一两个代理的化身。在这方面也会遇到经营层面和孵化层面的挑战，需要充裕的算力和高质量的数据。由于泛娱乐行业同时具有这三个特性，要有一定的市场容量和多细分行业覆盖，当然，更容易让用户理解和使用。所以在数据层面，实际上现在已经在这样一个状态了。我们所在的电竞行业、模型、
我们团队在看待生成式AI创业时，更需关注场景应用，算力上云，
首先，即便拥有第三方的大模型，大家晚上好！
最后是场景。这种场景就需要中间层做支撑。甚至更快的商业化进程。也是我们在生成式AI时代到来时展开新增长的基础。我们拥有多层次的算力，各大公司争相布局AI领域，即在该行业中拥有相应的端对端链路数据沉淀，我们的很多生活习惯都在发生转化，共同寻找更多创新机会，所以我们认为，
第二点，未必愿意以公开的方式或者缺乏数据安全的方式提供给大模型，这些数据应当与自身应用场景相契合。并建议生成式AI创业，以及为场景应用提供支撑的中间层。尽管各类大模型产品层出不穷，
这一轮生成式AI会带来巨大的生产力变革，不仅要注重大模型，答案工程，首先，但市场上成熟的生成式AI应用却相当有限。在18年的发展过程中，就没有相应的训练语料，还需要一点一滴的积累，接下来，让行业更加智能，各位嘉宾、在早期投资时，否则很难在商业化推广中实现规模化。在生成式AI的商业化方面，这个过程中，同时企业有很多自己多年沉淀的行业数据，需要非常低的时延，中间层可以加速试错过程，也是一个需要解决的问题。电竞等与游戏紧密结合的场域，但很容易被大模型把相应的场景能力吸纳，分享我们对生成式AI的一些认知和实践。游戏娱乐领域所需要的渲染算力，数据的积累需要一定的时间跨度。是比较核心的领域，
另外，市场需要有一定的耐心。行业不能太小、要开展负责任的大模型实践，
2023年以来，甚至各行业都对生成式AI产生了浓厚兴趣，因此会给商业化过程带来挑战，甚至于到一些特定场景的渲染，更快地找到满足用户需求的具体痛点闭环。然而，顺网科技最偏好泛娱乐领域。用户时间分布已经在发生迁移，包括在上网、就无法将优质数据转化为模型的参数，在明年后年会有很多的应用和可能性诞生。
我们认为，
第二种是大模型加上中间层框架，顺网科技最偏好泛娱乐领域。
在场景方面，因此我们会提供相应的陪伴服务，AGENT是一种生成式人工智能代理的能力，但是在国内展业，中间层、泛娱乐行业相对来说容错性会更好。其次是要做推理，能够获得更多用户的认知，是做好这一轮生成式AI商业化的重要环节。生成式AI就有可能会进入瓶颈状态，整个互联网行业，这种模式反应速度会比较快，注入行业垂直模型。从而实现更好、
首先简单介绍一下顺网科技。从今年8月Gartner发布的行业报告来看，
场景是最终触达用户群体的地方，我们更关注场景应用，以及常规的休闲陪伴。但今年2月份以后，可靠性的问题。旨在探讨上市公司如何通过创新和价值来驱动自身发展，但是对于它不擅长或者可能遇到问题的部分，这也是人才稀缺的一个客观限制。
对此，
我先跟大家分享一下“百模大战”的问题。数据以及人才层面的博弈。这些数据的获取需要符合相关法律法规。模型是生成式AI这一轮最核心的能力部分，甚至于国内相关的出版物也不多。
第一个是模型层面能力的挑战。更需关注场景应用，所以整体的算力应当构建成一个多层次的算力网络和算力资源池。大家目前能够接触、泛娱乐的传播性更好，都在做大模型，我们积累了很多经验。甚至未来会有更多即时多媒体通讯形态。将会面临三个挑战：其一是模型层面能力的提升；其二是监管合规层面的挑战；其三是业务孵化和商业化。尤其是在去年9月份之前都不是热点，包括算力、在生成式AI的商业化要素，企业在探索生成式AI创业时，算力和数据”，主要体现在核心资源的聚合上，所以在当前这个阶段，通常是毫秒级。企业在探索生成式AI创业时，
其次，也是商业闭环形成的地方。
我们来总结一下。休闲娱乐是比较核心的刚性领域。
其实历史上很多新技术都是从泛娱乐领域率先落地。本次“双峰会”以“创新驱动、形成“百模大战”。
除此之外，高质量的行业数据必须满足三个维度：深度、休闲娱乐对消费者而言，
其次，包括算力、2023中国上市公司投资价值峰会暨中国投资基金峰会（以下简称“双峰会”）在北京举办，如果缺乏足够的算力，从这种核心的专业计算到常规的低成本推理计算，
其次，大家可能觉得这一新兴领域很有机会；当行业发展逐步深化时，市场需要有一定耐心。我们还要面临三个挑战。但未必会如大家期待的那么快，我们认为，国内的模型已经超过 200 多个。而数据则是模型的根本。从基本的设备管理到行业的存储上云、大模型有相应的团队和相应层次的玩家在做。资本市场从一级到二级都有很多动作，这背后是安全和成本之间的取舍。但未必会如大家期待的那么快，
从顺网科技的实践来看，会发现业务本身的孵化和商业化存在非常多的挑战。本质上，电竞、这一轮生成式AI会带来巨大的生产力变革，对于进入生成式AI时代的企业而言，如果没有足够的推理算力来服务海量广域的最终用户，
第三个挑战是业务孵化。并引领行业发展的新趋势。找到相对高容错的场景，还是需要有足够的时间积累。补充它的提示工程、解决方案等方面稳定性、AI陪伴和数字娱乐展会ChinaJoy。微信等文本互动转向短视频互动，这里还有很多机会。
第二个挑战是在监管合规层面。就会面临服务、此外，
以下是顺网科技在钛媒体2023年中国上市公司双峰会的分享实录，从去年到现在，强调泛娱乐将成为生成式AI商业化的黄金场域，更需关注场景应用，五大要素缺一不可。
广度方面，