降价潮背后：大模型落地门槛真的降了吗？

主要观点总结

本文探讨了AI大模型的应用门槛问题，指出除了价格因素外，应用门槛是更难以跨越的挑战。文章介绍了低代码平台结合AI大模型在实际业务场景中的应用，如环世物流使用低代码和大模型优化业务流程和数据分析，深圳航空使用AI销售帮手解决销售系统难题等案例。文章还探讨了低代码和大模型的相互促进关系，认为两者结合可以实现AI技术的普惠，加速B端产业的数字化转型。

关键观点总结

关键观点1: AI大模型的应用门槛

除了价格因素外，应用门槛是跨越AI大模型应用的关键挑战。需要解决B端业务场景中的复杂问题，如信息同步、数据分析等。

关键观点2: 低代码平台与AI大模型的结合

低代码平台通过提供开箱即用的低代码工具，降低了企业数字化门槛。引入AI大模型后，进一步降低了企业应用AI的智能化门槛，实现了机械工具到智能助手的升级。

关键观点3: 实际业务场景的应用案例

文章通过环世物流、深圳航空等案例，展示了低代码平台和大模型在实际业务场景中的应用，解决了传统应用数智化改造的难题。

关键观点4: 低代码和大模型的相互促进关系

低代码平台为大模型提供了落地渠道和数据土壤，大模型为低代码平台提供了更深度的智能支持。两者结合可以实现AI技术的普惠，加速B端产业的数字化转型。

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