在AIGC数据、算法、算力核心特征下，其商业化土壤必然建立在数字化基础之上。

过去，技术与商业化同步演进，“大公司”更快占据最大的市场份额：

互联网公司

技术：开始面向主要市场提供技术产品或服务

商业：试错具体落地场景和行业，摸索最优实践方法

产业公司

技术：技术开始为市场化服务，并在先进企业尝试

商业：思量技术变现的路径/方式以及市场空间

小型创新公司

技术：提出概念并小规模试验

商业：被技术商业化的基本准则所困

现在，AIGC技术的落地已经远远超出了商业化的进程，各路诸侯站在了同一起跑线上：

确认应用场景

优先考虑面向服务对象的需求核心节点（行业/场景）、竞争环境以及商业模式的快速试错

强化技术基座

如何进一步强化技术基础来实现产品化或服务，稳固优势并达到天花板

形成标准准则

在调整与修改中不断形成标准和准则的动态平衡

生成式人工智能技术的落地已经远远超出了商业化的进程！

目前国内至少46.5%的企业具备了应用AIGC的基础环境。

在此背景下哪些玩家已经掌握了AI财富密码？哪些场景将是培育AI继续高速生长的温床？现有的市场玩家的发展路径又该如何复刻？

来源：亿欧TE

报告内容节选如下：