5G 的发展不是单纯技术驱动，更像是用例（Use Case）驱动，即：需要去寻找 5G 有啥应用场景，然后用技术手段去满足这个需求场景。
各种 Use Case 层出不穷，哪些商业化早一些？哪些玩一些？
OMDIA 给出其最新观点：
(1) 将 5G 商业化进程划分为三段，2022年及之前为早期；2023-2025 为中期，2025年以后算后期。
(2) 早期的几个场景，场馆是 5G eMBB 的重要场景；而其他几个（资产管理、智慧大厦、工业传感器）都是 mMTC，我认为是 LTE 版本，而不是 5G 版本；因为 5G mMTC 连相关标准的进度还待定。
(3) 2023 年起，大量 5G 大带宽的场景会路线进入商用时间。
(4) 针对实时自动化程度要求高的场景，例如：产业协作机器人。OMDIA 认为要到 2025 年后，这背后需要 5G uRLLC 技术以及对 TSN 等的支持。
GSMA 认为当前到 2027 年，智能手机采用率和视频观看量将保持上升趋势，推动大部分地区的移动数据流量增长三倍以上。
中国每用户的流量（DOU）平均可达 50GB/月，这就意味着先锋用户可能会有 100~200GB/月 甚至更高的移动流量需求。
200GB 以上的月均流量会诞生什么应用呢？我们可大胆猜想。
小提示：(1) 抖音崛起过程的背后，是中国移动月均流量从 1.4GB 猛增到 12.6GB 的五年；(2) 再看一下目前抖音短视频的平均画面质量。
人类对清晰度体验的追求是不可逆的，曾经我认为 DVD 是非常之清晰的。
IoT Analytics 对 700 家物联网领域的专业服务结构进行汇总，看这些机构的服务分别覆盖哪些垂直行业。
可以看到，制造业、交通、能源及水电气位列前三位。
行业覆盖侧面也映射了行业的市场空间。
大模型目前的商业化，除了开发一个自有应用外，更多是希望通过能力开放的方式，由第三方企业或个人开发者来调用能力，根据使用能力的 API 用量来进行收费。此商业模式也基本沿用了云计算平台的做法。
以 OpenAI GPT 模型为例，假设 80% 的 Token 用于输入，20% 的 Token 用于 输出，2023 年 3 月 1M Token 的 GPT-4 能力消费需要 36 美元，而 2023 年 11 月则为 14 美元。同样 1M Token 2024 年 5 月为 7 美元，8 月则进一步下降为 4 美元。
通过低价策略来保持性价比，是互联网科技行业的典型手法。但如何让自己能提供 “低价” 并量大的产品服务呢？
以 OpenAI 为例，留意 GPT-4、GPT-4-Turbo、GPT-4o 这几款细分产品的成本差别。
