大模型在B端应用的现状与挑战 - 当前大模型应用主要集中在内容创建和知识管理两方面，企业中流程自动化、决策自动化和智能化应用较少，更多是Copilot模式以提高效率[3] - 大模型在理解流程、实现自动化、感知数字与物理世界并对交易或决策执行产生真正帮助方面，前路仍旧漫长[4] - 企业特别是制造类企业流程复杂链条长，AI端到端整合数据与模型应用难度非常大[4] - 国内尚缺乏能在端到端起到作用的通用型、框架型产品，国外如Cohere、n8n等更为先进[5] 制约B端AI发展的关键因素 - 企业数据治理尚未到位，数据割裂，AI就绪型数据准备存在差距[6] - 产业中缺少既懂AI技术又深谙业务的解决方案公司，垂直领域渗透存在天然障碍[6] - 企业层面缺少既懂业务又懂人工智能技术的“桥梁”型人才[7][8] - 中国SaaS发展不顺，而美国SaaS基础加AI发展迅速，无需私有化部署且效果立竿见影，国内差距较大[9] 中美B端AI市场对比与机遇 - 美国To B应用呈现爆发式增长，收入增长非常快，涵盖保险、法律等行业，可实现每周10%至20%的增长[8] - 美国市场形成VC迅速投入助其扩大规模的良性循环，而国内这方面仍有欠缺[8] - 企业AI市场规模预测显示巨大潜力，从2025年的980亿美金增长至2035年的9500亿美金[13] - 中国企业数量多、需求大、场景丰富，To B是潜力巨大的赛道[13] AI Agent的发展阶段与创业公司策略 - AI Agent目前处于初期阶段，需在感知数字与物理世界、决策、执行取得闭环效果等方面继续努力[12] - 代理式AI、多智能体协作的AI是更高层次的需求和大势所趋[12] - 创业公司应拥抱To B赛道，采用小切口解决大问题的方法，找到特定场景做深做透[13][14] - 产品与市场契合度对创业公司至关重要，需解决企业痛点并产生可衡量、可持续的业务价值[15][16]