五大关键要素解锁生成式AI全新机遇执行概要从基础模型到落地的生成式AI应用，需要经过模型训练、模型定制、模型部署、模型推理等环节。各个环节上的行业参与者均面临着不同程度的基础设施、数据集成、应用场景选择、安全与隐私以及负责任AI方面的挑战：大模型提供商在训练基础模型的过程中，数据准备工作复杂而耗时，训练基础设施的管理与优化有较高的门槛，且算力成本高昂。对于生成式AI应用开发者而言，需要为应用场景选择最为适配的模型，也需要集成来自不同存储库、不同格式的数据，还需要保障用户数据隐私、模型安全以及生成内容的安全。对于生成式AI应用使用方而言，识别应用场景、利用自有数据与大模型进行交互的过程中如何保证数据安全，如何确保模型生成内容所问即所答，都是其挑战所在。整体来看，能够...