从大模型到 AI 应用，一共需要几步？

从 AIGC 到 AIGS

在探讨从大模型到 AI 应用的步骤之前，我们需要先了解两个重要的概念：AIGC 和 AIGS。

AIGC，即人工智能生成内容（Artificial Intelligence Generated Content），其核心思想是利用人工智能模型，根据给定的主题、关键词、格式和风格等条件，自动创建各种类型的文本、图像、音频和视频等内容。AIGC 的优势在于能够突破人类创作的限制，实现无限的内容创造。根据用户的需求和喜好，它可以生成符合用户期望的内容，提高用户的满意度和忠诚度。同时，它能够节省人力和时间成本，提高内容生产的效率和规模。AIGC 可广泛应用于媒体、教育、娱乐、营销和科研等领域，为用户提供高品质、高效率和高个性化的内容服务。例如，在媒体领域，AIGC 可以快速生成新闻稿件、撰写评论文章；在教育领域，它能够根据学生的学习情况生成个性化的学习资料；在娱乐领域，AIGC 甚至可以创作音乐、绘画和小说等作品。

而AIGS，即人工智能生成服务（Artificial Intelligence Generated Service），标志着 AI 技术从单一的内容生产领域向系统性服务重构的重要演进。与聚焦于文本、代码、图像等内容生成的 AIGC 不同，AIGS 的核心在于将 AI 深度嵌入软件系统的底层架构。通过实现大模型能力与业务逻辑的深度融合，AIGS 致力于实现传统系统服务的智能化升级。其本质是运用 AI 技术重新定义软件系统的交互方式、数据处理逻辑以及业务流程，使各类软件系统具备自然语言理解、智能决策和跨系统协同等能力，进而推动 “所有系统服务被 AI 重塑” 的产业变革。例如，在企业资源规划（ERP）系统中，AIGS 可以通过自然语言交互，让员工更便捷地查询和操作数据；在客户关系管理（CRM）系统中，AIGS 能够根据客户的历史数据和行为，自动生成个性化的营销策略。

而从大模型到AI应用，实际上就是从AIGC走向AIGS。大模型首先通过 AIGC 的方式生成各种内容，然后这些内容进一步被整合和优化，形成能够为用户提供系统性服务的 AIGS，最终落地为具体的 AI 应用。

构建 AI 应用的步骤

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