以下是关于 AI 商业机会的一些内容：
在 AIGC 艺术领域：
在游戏领域：
在通用的 AI 商业模式方面：
[title]对话AIGC艺术家土豆人tudou_man：创意人如何吃到AI这波红利？[heading1]做有美感、有创意的AI作品人们对于AI的认认知经历了一段漫长的时间，从过去的接触到如今广泛的应用。不同的认知带来了不同的行为，在这个过程中，我们该如何去看待AIGC的价值？AIGC作品的版权问题又如何解决？您认为好的AIGC作品应该是什么样的？土豆人tudou_man：第一、美感是准线，它至少需要是好看的。现在好的AI工具做出来的内容都不差，在色彩构图上一些基础的美感已经解决了。那就进入了第二个维度，就是它是否具有创意。尤其是我们做广告出身的，看到有创意、有想法的内容，你才愿意去了解这个画面真正的内核。第二、是否值得思考，这里面的故事内核是什么。说实话，我们自己就是卖创意，卖故事的。有价值的是故事而不是几个颜色拼在一起的画面。作为较早入局AIGC圈的创作者，您看到AI绘图在商业上的可能性还有哪些？土豆人tudou_man：这也是我们比较关注的，我也把我的商业玩法跟大家很坦诚的交代了。我切入的只是很小的一个细分领域，基本上都是在我所从事的广告行业中。但能够感觉到，从行业中抽离出来以后，我看到来自各行各业的人都在使用AI。AI最大的亮点，就是降本增效。不管是企业也好，使用者也好，大家使用它的主要原因就是降低人力成本，提高单位时间里的生产效率。这时候机会在哪里？机会在于它能替代什么？如果今天AI只是做一些很廉价的事，例如生产一万张壁纸，但是90%的人都在做价值消耗的这么一件事。
基于这些预测，我们提出以下建议：1.现在就开始探索生成性AI完全利用即将到来的生成性AI革命的力量需要一段时间。现在就开始的公司将来会具有优势。我们知道有几家工作室已经启动了内部实验项目，以探索这些技术如何影响生产。1.寻找市场地图（Market Map）的机会我们的市场地图的某些部分已经非常拥挤，比如动画或语音与对话，但其他区域仍然空旷。我们鼓励对这个领域感兴趣的创业者将他们的努力集中在尚未探索的区域，比如“游戏的Runway”。
[title]AGI万字长文（下）| 2024，分叉与洪流[heading1]下篇：2024，分叉与洪流[heading2]<3>To AI的商业模式：更高确定性上面讲的都是AI如何服务人；从另一个角度来向，服务AI的商业模式的确定性可能更高。淘金时挣到钱的除了卖铲子的，还有修路的。3.1合成数据意思是生产数据喂给AI模型，提高效果。目前比较多的做法是“大量的-质量一般的数据”可以用在模型初始训练(包括无监督学习和有监督学习)，“质量很高-数量较少-有行业特性”的数据一般会用在模型后期精调/行业化精调上；不过也有公司在尝试把高质量数据放在预训练的退火阶段，也取得了一些效果。做数据的方法也多了起来。传统做数据的核心竞争力在于1)可以收集到别人拿不到的数据；2)低成本做大量数据清洗和标注。刚刚兴起的，是AI合成数据，也就是用AI来生成数据再喂给其他AI。现在有不少创业公司在做这件事情。“上篇”也讲了，合成数据会逐渐成为下一代模型基础训练的主要数据来源，人生产的数据主要会用在最后的精调/对齐上。此外，新的数据种类也是一个值得思考的点。当前数据主要集中在文本、照片、视频；但如果模型需要对于3D空间和物理规则有更好的理解，应该需要更多的其他种类传感器的数据，如：惯性/重力，应力，电磁，温度，湿度,etc……3.2模型市场/平台当前最火的AI公司，除了做模型的，还有一个特殊的HuggingFace(HF)。这家公司提供的服务是模型市场。这个服务至关重要：如果按照现在的市场格局，未来在AI Agent出现时，模型之间互相调用基本都会用到HF的服务和规则。当然，这个模式也是有风险的：那就是闭源寡头。HF相当于在押注AGI时代的开源繁荣。它才是真正和OpenAI走另一条道路的公司。