企业用户是从应用视角出发，分成生成类应用、决策类应用和多模态应用。受限于模型能力、应用效果等因素，当前阶段以生成类应用为主。
国产化：
从IT基础设施到上层应用软件的国产化、自主可控需求强烈。银行、大型央国企在内部明确限制员工使用ChatGPT用于内部办公、生产场景，5家银行在1年内有明确采购国产大模型服务的计划。
客群特征：
以央国企等集团型企业为主的客群，集团层面要进行大模型能力建设，有明确购买/自研通用大模型的需求。
本地部署：
从数据安全角度出发，银行、大型央国企如果将大模型用于生产，必须要进行本地部署。
根据爱分析调研，除了部分企业基于开源自研之外，绝大部分国内企业用户和应用厂商，都在等国产大模型的商业化落地，这是国产大模型最核心的驱动力。
监管要求：
C端应用短期不会放开，更多应用场景在B端。
数据安全：
大型甲方企业数据安全考虑，特定场景的SFT数据获取存在一定难度。FT数据量不大，但需要有很深的行业know-how,获取难度不低。通用大模型优先训练通用场景FT数据，特定场景积累需要时间。
市场成熟度：
很多甲方企业在23-24年有明确上线大模型需求，当前国产通用大模型能力不足。
服务支持：
中国企业客户需要端到端服务，倾向于采购行业大模型+业务应用，几乎不可能直接采购通用大模型，需要有很强的区域服务支持能力。
集团企业重点是大模型能力建设，一般企业/部门重点是应用场景探索。大模型能力建设分成三个层面：基础设施建设、大模型训练和大模型应用，当前以基础设施建设和大模型训练为主。
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