生成式AI和决策式AI的核心区别在于：前者是“内容创造者”，擅长生成文本、图像等新内容；后者是“决策优化者”，专注于分析数据并给出预测或建议。

1. 功能定位差异
   生成式AI通过学习海量数据生成原创内容，如ChatGPT写文章、Midjourney绘图；决策式AI则通过分析历史数据提供决策支持，如金融风控评估、电商推荐系统。

2. 技术原理不同
   生成式AI依赖Transformer、GAN等模型，需TB级非结构化数据训练；决策式AI多采用逻辑回归、支持向量机等统计模型，依赖标注数据完成分类或预测任务。

3. 应用场景对比
   生成式AI适用于创意领域（广告文案、艺术设计）和跨模态生成（图文、代码）；决策式AI主导高可靠性场景（医疗诊断、工业排产），强调精准性和可解释性。

4. 硬件与数据需求
   生成式AI对算力要求极高，需GPU集群支持；决策式AI硬件需求适中，更注重数据质量和特征工程。

未来，两类AI将协同互补——生成式AI拓展创意边界，决策式AI确保决策严谨，共同推动智能化变革。