创金合信周志敏表示，AI应用已经具备落地商业化的基本条件，并且AI应用的落地会反向推动上游供应链的进一步发展，也会加快大模型迭代。
　　以下为文字精华：
　　提问：现阶段布局AI，有哪些领域值得关注？
　　周志敏：此次AI与以往的最大的区别是，几年前的围棋AI对普通消费者来说能使用的场景很少，而此次AI的厉害之处在于最开始你可以和它聊天，然后慢慢会发现它可以延伸出应用，比如最近社交媒体上有AI陪练英语的软件，这个其实是很有意思的，也说明它可以落地并且商业化了。
　　商业化的推进会反过来带动它整个产业链，比如大模型的再次迭代，然后带动上游算力相关的需求增加，所以如果没有下游的AI应用，上游路径的发展可能就不那么顺畅，因此我觉得往后我们还是应该要看AI应用。
　　基于大模型的应用，首先需要抓住大模型的核心，寻找市面上公认的靠谱、使用方便且获取成本合理的大模型，围绕这个大模型来开发应用，这就会使得大模型的选择分成国内和海外两个路线，现在国内企业正在加紧训练自有大模型，因此这个阶段模型产生的效果并不明显，而海外则不存在这个问题，因为海外有公认的大模型龙头，所有的应用都可以选择围绕其开发，所以海外AI创始人表示，专利的紧张限制了其模型发展，同时也限制了下游应用生态的发展。
　　由于海外可以围绕其算力端、运力端以及应用等方面展开投资，如果上市公司是软件公司或传媒公司且下游市场主要在海外，那么企业可以畅通的对接GPT，其应用推广就不会有太大的障碍，在国内的话就需要看何时才能推出易用的大模型，然后应用端才能够对接，届时可能整个产业链才会有所发展。
　　除了大模型外，还有另外一种所谓的垂直模型，这种模型专注于某些特定领域，从而促进其垂直领域AI应用水平的提升。
　　首先，在大模型出现之前AI就已经出现了，在国内早期，原来的CV（计算机视觉）领域，甚至在语音合成和语音识别领域已经做得非常不错了，但在大模型诞生之后则能力得到更进一步的加强。