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近日，布拉德·皮特的電影《F1：狂飆飛車》在全球熱映引發大眾對于F1賽事的熱議。與此同時，另一則與F1相關的新聞則引發了AI產業界對于AI商業化的討論。

就在7月30日，曼聯的官網發布了一則人事任命：曼聯從F1勁旅梅賽德斯車隊里，挖來了擁有11年經驗的數據分析專家邁克·桑索尼，他將正式擔任曼聯球隊的數據總監一職。雖然同在體育領域，但F1賽車與足球似乎風馬牛不相及。一個分析了11年賽車數據的專家，真的能做好足球隊的數據分析嗎？

（《F1：狂飆飛車》劇照）

不過，據外媒分析，桑索尼在曼聯將更多地參與數據與AI的結合。利用AI，幫助球隊、教練和球員更科學地做出決策。例如，通過AI對球員市場的數據進行整合分析，幫助球隊招募及選拔球員；利用AI整理球員比賽及運動數據，教練提供戰術洞察力。

真正讓AI界為之振奮的是，桑索尼的跳槽讓AI從業者意識到，他們工作領域可以“跨度如此之大”。尤其是在GPT-5發布后，隨著多模態大模型已經成為趨勢，業界對AI商用化已經有了更多的想法。

有媒體分析，當前市場中的主流大模型基本上都是燒錢運營商業化變現一直很困難，但如今已經有了變化。首先，在AI編程寫代碼方面基本已經決出勝負。AI編程企業Anthropic正迎來一塊極具誘惑力的“蛋糕”——程序員與軟件企業的付費意愿和能力，遠非普通付費用戶可比。因此，只要能在代碼編寫領域穩居行業榜首，就能穩穩拿下這塊最豐厚的市場紅利，這也正是其估值在近一個月內飆升十倍的關鍵所在；

其次，在視頻及圖片生成上，谷歌在多模態場景生成領域已構筑起顯著優勢，其表現超過OpenAI的Sora。谷歌未來極有可能進軍游戲或電影行業，而這無疑是一片充滿潛力的藍海。而對于AI在這一領域的發展，米哈游創始人蔡浩宇在近期接受采訪時曾表示，因為AI生成發展太過迅速，不建議年輕人再進入游戲圖像設計領域。這也從側面反映出AI在圖像、視頻領域的發展勢不可擋。

另外，可盈利的應用領域則是在醫療健康領域。分析認為，OpenAI憑借其產品的低幻覺和嚴謹的輸出能力，雖然當前不可能做出診斷或者出治療方案，但起碼在醫院里的會議記錄、病歷的記錄結構化、醫學數據的整理和質量控制上都可以參與。

針對大模型商業化，從2023年初GPT-4的發布，業界就在討論。如今不過兩年，大模型在商業化已經找到了突破口。正如未來學家雷·庫茲韋爾講到的“加速回報定律”很多技術之間是相互關聯的，一個技術爆發，也會帶動周邊的技術發展。這就形成了彼此促進的加速度，因此新技術的發展往往比我們想象中更快。同樣，有時對新技術的需求，也往往會來得比想象中更迫切。