基础设施层的缺失，使得AI系统无法像互联网时代那样独立运行。同时，单一应用公司难以构建护城河，必须与底座模型深度整合或自研训练。此外，生成式AI应用还需要具备智能理解、自我学习和决策等功能，这超出了传统编程语言和算法的能力范围。 分析到这一背景下，咨询公司如埃森哲在生成式AI浪潮中占据先机，受益于垂直领域的专业知识和数据优势。对此，我们需要警惕，随着AI应用的不断发展，传统的咨询公司将面临巨大的竞争压力。因此，建议传统咨询公司需要更加注重技术创新，提升自身的技术实力，同时也需要积极探索新的商业模式，如云服务、数据共享等方式，以适应未来的市场竞争环境。
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随着人工智能技术的快速发展，我们已经看到了许多基于机器学习和深度学习的创新应用。然而，在这些应用的背后，我们也看到了一个深层次的问题：基础设施层的缺失，使得AI系统无法像互联网时代那样独立运行。另外，单一体裁的应用公司也面临着一定的挑战，他们很难构建出足够的护城河，以便更好地对抗其他竞争对手。此外，生成式AI应用也需要具备智能理解、自我学习和决策等功能，这些都是传统编程语言和算法所不能实现的。
这种情况下，咨询公司如埃森哲已经在这个领域取得了显著的成功。他们的成功不仅在于他们在垂直领域的专业知识和数据优势，更在于他们对于生成式AI趋势的理解和把握。他们深知，只有将AI应用与其他业务场景紧密结合，才能真正发挥其价值。
因此，我们需要警惕，随着AI应用的不断发展，传统的咨询公司将面临巨大的竞争压力。为了在这种环境下生存和发展，他们需要更加注重技术创新，提升自身的技术实力。同时，他们也需要积极探索新的商业模式，如云服务、数据共享等方式，以适应未来的市场竞争环境。
总的来说，尽管生成式AI带来了许多机遇，但同时也会带来一些挑战。无论是咨询公司还是传统企业，都需要认真对待这些问题，并积极寻求解决方案。只有这样，我们才能在未来的世界中，真正发挥AI的价值，实现更大的商业成功。