人工智能大模型蓬勃发展，新应用层出不穷，背后存在三个底层逻辑：模型能力飞速进步及推理成本持续下降，超过可用临界点，产业应用尽用；成功用例在企业内部、同行之间乃至跨行业之间高速迁移复制；不再局限于单纯的文本、图片等多模态内容的“生成”，而是大范围在“理解、推理、决策”场景广泛应用。这为我们带来以下启示。 

    启示一：无需纠结于“杀手级应用”何时出现，鼓励企业与机构以创新思维“多试多用”。大模型产业应用不应以所谓“单一爆款”来诠释其技术价值，而是应通过累积性场景优化，使整体产业获得质的提升。应加大对企业与政府机构“试用落地”的扶持力度，通过鼓励企业与机构以“公共云+API”模式应用大模型，并对细分场景下的大模型应用规模化落地项目，根据模型使用量发放模型券，让更多企业和机构愿意投入数据、人才和管理资源，快速跑通关键环节并形成可复制的成熟范式。

    启示二：打破产业垂直划分壁垒，开展横向跨行业共性技术与平台的融合推进。随着大模型在产业的落地，数字经济背后的技术体系正呈现出跨行业的横向融合的特征，对传统的纵向行业划分、规划方法和落地路径提出了全新的挑战。为了适应这一趋势，须打破产业间传统划分方式的认知壁垒，推动横向跨行业开展共性的技术平台建设与资源共享。加强科研领域间的资源共享与技术合作，减少重复投资和技术冗余，提升各领域协同效应。

    启示三：以智能体（Agent）为抓手，构建模型能力与应用场景之间的桥梁。生成式AI诞生以来，我国的丰富场景会是产业优势，弥补算力的限制和算法的不足。不过从目前看，应用场景并不能直接反哺模型能力。应用场景与大模型发展之间，需要一座新的桥梁。智能体可以打通“模型能力提升→智能体应用发展→经济效益产出”的正向反馈，并反哺模型能力迭代和升级。