AI应用多点开花！(三)拐点来了？如何布局？
何文逸，基金经理，中海基金经理。
除此之外，第三个可能就会选中一些具有数据流或者是它的工作流程，是会有一个非常高的壁垒。
·我们可能会认为，比如在一些垂直细分领域，比如像医疗、制造、管理这些领域，我们会认为大模型的发展就会加速了这些简单的商业化的场景或者是商品的淘汰。因为之前大家也一直担心，就是这种大模型可能会对下游的应用是否会吞噬。
·我们会认为哪些可能是属于比较简单的一些应用？比如它只是简单的需要依靠一些公开的信息，核心的输入输出还是基于这种互联网的通用的语料和共识的信息。
·还有比如说它的验证的门槛相对是比较低，结果的优劣对错可被快速判定的这些东西。
·以及比如说它的责任风险比较弱，比如像这种容错率高，像这种图像生成或者类似的这种。
·以及我们可以看到一些像任务比较单一，不涉及跨系统协作或者是复杂权限和审计流程的这一类的，可能更加更容易。就是它的壁垒可能没有那么高，那它可能更容易去被大模型后面可能会被吞噬。
·而对于具备有一些细分领域，他可能会知道Know-how(专业知识)，有这个行业的积淀，有专业的数据资产，对这种流程也是相对复杂，或者可能需要一个严格的合规资质的应用而言。
在这种的垂直领域，我们会认为在这种的领域，大模型不仅不会成为一个威胁，它反而是会成为巩固这些领域的一个核心优势的关键工具。
记得点赞关注哦！基金经理简介：何文逸女士，西南财经大学金融学专业硕士。曾任东海基金管理有限责任公司研究开发部研究员、高级研究员。2017年3月进入本公司工作，历任分析师、高级分析师、基金经理助理兼高级分析师，现任基金经理。2022年2月至今任中海消费主题精选混合型证券投资基金基金经理，2024年9月至今任中海沪港深多策略灵活配置混合型证券投资基金基金经理，2025年9月至今任中海进取收益灵活配置混合型证券投资基金基金经理。
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基金经理简介：何文逸女士，西南财经大学金融学专业硕士。曾任东海基金管理有限责任公司研究开发部研究员、高级研究员。