CIC灼识咨询执行董事柴代旋进行了“中国AI行业的发展与应用前景”的主题分享，通过对首家以AIGC为概念在港交所交表的公司的介绍，指出AIGC在内容创作上对创作者工作效率提升和内容质量提升有着非常大的价值潜力；而后又以视觉质检为例，提出相比C端的应用，AIGC对B端万亿级产业端（如：医疗器械、精密器件等）有着更大的颠覆性变革。

圆桌主持人楼韧敏首先向国际创投总经理张曙东抛出问题：“作为国有投资机构的负责人，您在投资人工智能领域时，您会优先考虑哪些应用场景和商业模式？”他指出，AI在数字化基础好、能解决某些具体问题、付费能力与意愿强的一些场景中会率先得到应用。当ChatGPT带来越来越多信息安全与伦理问题时，促进人工智能安全发展成为了当下一个重要命题。他建议，投资人工智能需要有远见，更需要有耐心。

在面对“AIGC未来会不会对金融投资构成影响”的提问时，上海仪电人工智能创新有限公司刘津恺回答道，AIGC如需实现深度融合，首先要与不同行业场景与个人兴趣结合。大模型是AIGC一种升级化工具，含有巨大的的参数量和更多神经元以更好地处理更复杂更庞大的任务，更好地表现生成的结果。

浦舵科技执行董事李磊则提出另一个思路，财政经济下行的当下，对推动AIGC应该是一个巨大机会，利用大数据、人工智能降低征纳成本，提升企业合规度，拓展互信数字空间。从技术发展的角度来乐观地看待未来。

上实投资战略投资部助理总经理刘逸逸同样表达了对AI行业的期待，他先分享了对未来医疗健康、智能科技行业客户构成的看法，同时他指出AIGC和以前文字识别与图像识别很大的不同是：后者根据既有模型得出既有结果，而前者AI大数据具有创造性，根据底层逻辑生成多样结果捕捉新的策略。

为克服在推动人工智能创新和研究方面的困难和挑战，云印技术董事长兼CEO孙晓民分享了在当下自己行动的两个方向，其一是深挖行业数据，通过“存数据喂模型”，在未来某个时刻通过模型得到客户的个性化方案；第二个是做实应用层级的小模型。

浦舵科技公司财务顾问赵芹简要说明了自己对AI领域TO B端口的看法，并提出了“如果大家不愿意去共享数据，那么应该如何更好地训练AIGC”的疑惑。科瓴医疗CEO刘凯从慢性医疗角度提出自己的一些看法，AIGC在当前中国的临床医学领域，无论是对B端还是C端，都很难去做严肃医疗或寻找到合理的商业模式。而AIGC在医疗服务领域遇到的困难与压力之一来自于医疗服务数据不透明这一特性，将各个医疗服务领域数据连接起来的设想在会议上被提出。