零、选择大于一切

在企业AI大模型落地中，技术可行性和商业价值双重去分析判断很重要，又简单价值又高的项目和场景是很难找到的，依赖于负责人的行业领域业务专业性和对AI大模型、AIGS的充分理解。要理清传统AI（AI1.0）和AI大模型（AI2.0）的区别。

一、CEO要有决策力

很早就学习和规划AI大模型企业落地的公司是因为CEO非常有决策力，果断推动内部团队技术预研和场景落地尝试，先让自己的团队数智化转型，再去探索让自己的行业客户数智化转型。

二、AIGC赛道拥挤

AIGC是大厂和大模型公司的竞争赛道，烧钱又费脑，TOB目前不是最好的选择

三、AIGS才是出路

AIGS才是软件公司最应该做的事情，AI数智化转型就是要做好AIGS服务

四、回归理性

大部分AI落地产品和项目都是处在PMF阶段，但是想打造PMF是非常具有挑战性的，核心的是想清楚做什么，什么商业模式，但是你的团队要想做到这一点，需要前四点的认知提升，你的团队对AI大模型的能力是懵逼状态还是深入了解状态。你的团队有没有完成自身技术储备和数智化转型，有没有掌握AIGS。

五、在PMF阶段尽量不要去微调模型

能用公开API去验证产品就用API，能不用GPU就不用GPU，先把你的产品逻辑走通，商业模式探索出来。

大模型能力会越来越强，你费劲巴拉去微调，效果不一定好，而且可能下个月大模型的能力就已经超过了你的微调小模型，别浪费钱，把钱用在AIGS数智化转型上，花在核心刀刃上。

六、安全第一

大模型的预训练数据是没有企业私有化保密数据的，过了PMF阶段，安全性就提上来了，私有化部署是比较好的解决方案。

七、智能体（Agent）

智能体和多智能体之间联通协作协作是大趋势，一个智能体不是全能型，多个智能体整合工作会发挥更大的价值，这就跟管理者整合多个领域的人去合作一个项目一样。

八、AI大模型落地驱动数据资产化

企业和组织内部存在大量的非结构化和半结构化数据，需要借助AI大模型将其发挥价值，国家进程推送企业和组织的数据要素化、数据资产化，依托AI驱动数据治理和数据资产化，是这两年必须实现的。

九、AIGS才是将AI嵌入到社会和系统服务里的最佳方案

社会和系统服务将被AIGS重塑一遍。

AIGS时代已经到来，将为每个人提供专家级的、个性化的、普惠的、可持续的智能服务，真正的解决工作和生活中的痛点问题，带来比AIGC大得多的机会，要想抓住属于我们的时代机遇，必须且值得我们提前认真布局。

软件公司AIGS技术方案要储备，行业里的企业积极探索！

十、AIGS能帮企业干什么？怎么干？AIGC和AIGS的本质区别：

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JBoltAI数智化开发平台，领先的Java企业级AIGS解决方案，帮助企业轻松实现数智化转型，获得核心竞争力的提升，成为下一代数智化驱动企业。

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