敏捷性方面 提供不同工具：评估基础模型组合，投资部署大型模型以提高生产力，利用专业模型处理特定任务，建立生成式AI全景图和模型地图。 找到最佳匹配：将生成式AI模型与合适的工作流相匹配，根据团队特点选择合适的模型。 成本方面 找到最佳平衡点：为每项任务选择适当规模的模型，培养与模型无关的思维方式，追求效率设计，削减不必要的开支。竞争力方面 让模型更高效运作：持续推动团队利用最新技术和基础架构提升模型性能，提高生成式AI的标准，打造面向未来的AI基础架构。 调查情况：该报告的分析依据是IBM商业价值研究院联合牛津经济研究院对200名美国高管的专项调查，调查时间为2024年6月。 总之，CEO们需要充分了解生成式AI的多样性，认识到模型优化的重要性，并采取相应的行动，以确保企业在生成式AI领域的竞争力