无论是通用还是垂直大模型，其核心点还是落地场景和商业化。大模型重新定义了人工智能的边界和可能性，但更需要的是，在具体的商业环境中找到了新的生存空间和增长点。
超个性化利用人工智能来分析广泛的客户数据，使金融科技企业能够提供量身定制的金融产品。这种方法通过迎合个人偏好和需求丰富了用户交互，培养了深厚的客户忠诚度。这种由人工智能洞察力驱动的定制，通过提供与每个用户产生独特共鸣的体验，重塑了金融科技的格局。
在英格兰接受放射治疗的患者很可能在其治疗的一部分中使用人工智能辅助，因为英国国家卫生与护理卓越研究所（Nice）首次推荐将其用于帮助英国国民保健服务(NHS)的临床医生。
人工智能继续主导技术领域，2023年将重点关注深度学习、自然语言处理和计算机视觉等更高级的应用。人工智能驱动的自动化、个性化和预测分析正在改变医疗保健、金融和制造等行业，提高效率和决策流程。
AI+OT，人工智能与工业自动化技术，即采用人工智能设施、设备，与工业设备进行连接，建立物理与网络连接，对工业自动化设备进行数据采集、交互与控制，实现人机互联、数据共享交换、采集与控制，智能分析。
机器学习方面的知识和技能还将帮助网络安全人士与人工智能专家沟通，后者将越来越多地出现在大企业的网络安全团队中。
