大模型学习必看：AI竞争焦点转向落地与商业化，一篇收藏就够了

一、前言

GPT-3出来后，AI浪潮已经席卷而至。反馈速度慢、内容更新不及时、胡说八道等问题，也在多次更新后得到改善。

如果满分100分，通用大模型给出的答卷应该有70分了。而且从chatbot逐渐转变成了真·Agent形式，质量和siri差不多=堪忧 （无法唤醒，执行不了指令）

二、方法论

结合我近期的一些研究，后续逐步将国内外AI产业链上下游的关键细分赛道及相关上市龙头/接触过的创业公司，研究透彻，带着放大镜去找行业核心驱动因素和痛点，并写下行业及个别公司的发展。

因为我个人经验的缘故，一级股权投资的视角会更多（personal，需要和创始人和行业专家聊出来的），也会结合二级的行研内容（券商研报，公开信息能搜到的），针对性写出客观市场及标的，和我自己的意见看法。

三、研究范围

在经济学中，我们学到过“comparative advantage”的概念，即使在现下国际脱钩形势严峻的情况下，只要没有完全断绝外交贸易往来，这一概念依然适用。每个国家的“相对优势”是什么？

应该清楚地认识到，全球AI是处于“美国引领技术研究+中国实现工程化落地”的阶段性分工。

相对优势简单来说，老美是软，老中是硬。这也是为什么国外的很多AI硬件公司，都有华人联创的影子。总的来说，还是要形成生态闭环，将“技术想法”快速转化成“商业价值”。

鉴于老美在AI的优势依旧不减，同时我司有外服 ，有将墙外发展写进来的打算。

四、AI产业链

进入正文，后续的文章还会将各个分支单独列举。

From Andrew Ng

若将产业链简单分为上、中、下的话：

（一）上游：基础层

角色定位：为中游提供 “算力、算法框架、数据” 三大基础要素，是 AI 产业的 “基础设施供应商”。俗称“卖铲子”的公司。

主要赛道：

1）算例基础设施：如 NVIDIA、华为海思等芯片厂商生产 GPU/TPU 芯片，搭载服务器组成数据中心，为模型训练 / 推理提供算力支持。包括网络通信硬件和芯片存储等

2）算法框架：谷歌 TensorFlow、百度 MindSpore 等开源框架，提供模型开发的基础代码模板，简化中游研发流程

3）数据服务：通过 “采集 - 标注 - 清洗” 流程，将原始数据加工为高质量训练数据（如医疗影像标注、文本分类），保障模型效果。各种具身智能和自动驾驶中也有合成、仿真数据的需求。比如Surge AI、Cruise等

（二）中游：模型/平台层

角色定位：包括模型和云平台。基于上游基础要素进行 “模型研发与平台化”，连接上游技术与下游需求。

主要赛道：

1）大模型：OpenAI、Deepseek等企业利用上游算力和数据，进行大模型训练（如 ChatGPT）及垂直场景微调（如医疗专用模型）。各种大模型

2）AI云平台：以 PaaS/SaaS等模式提供服务（例：微软 Azure OpenAI 将模型封装为 API 接口，企业可直接调用生成内容），降低下游使用门槛，商业模式包括 API 收费、订阅制等。包括微软Azure、AWS、科大讯飞等

3）其他：该层面的其他技术，如NLP、推理及Agentic Orchestration Layer等

（三）下游：应用层

角色定位：技术落地转化为解决方案或产品，实现商业价值。而且以后场景中，也会有很多AI垂类应用存在。

主要赛道：

1）2B：AI客服、数据、供应链管理、药物研发等

2）2C：AI陪伴、AI教育、智能硬件（耳机眼镜）

3）2P（针对professionals）：AI编程等

五、未来趋势和痛点简述

1）大模型

在模型层中，下游很多应用都接入大模型API。那么，未来大模型的收费模式应该是怎么样，如何实现变现？通过API？订阅？授权？还是Token consumption？这一块已经有在做大模型的计价计费公司，而且以后App也会有这方面需求。否则简单的订阅收费，超量使用模型，会造成毛利的侵蚀。

对大模型的预测，这个行业本就是“赢家通吃”，只会剩下“极少数巨头”，投资和创业难度高，除非有差异化。国产的谁谁和谁，不就在掉队嘛。

2）具身

具身智能=agent大脑+本体执行。现在本体和大脑分离的趋势越发明晰。国内公司本体+大脑的不多，智元是在讲这方面故事，连宇树都是专做本体。

在本体公司已经初具规模和排名的现在，也可以去关注下做大脑的公司了。

具身中，大家也不再被春晚的机械狗跳舞买单了，而是处于我国特色主义的商业化（应用场景）和规模化的初期阶段。有讲物流、养老、工厂场景故事的。大家不妨再去做一做研究，从经济性和稀缺性的角度上去考虑，之后我也会再发文章出来细说。

3）AI陪伴/教育

AI陪伴和AI教育是大家认为目前最接近商业化的赛道了。

为啥？有没有想过这不就是和我们之前投的消费一样嘛？

软硬结合，AI套壳！成熟的产品，成熟的市场，讨论下TAM和单价、复购、直播ROI就完啦！

消费 yesterday once more！又行了！

我对陪伴不是那么看好其实。不是不看好，是没那么看好。

有个回避不了的问题，就是模型调用费用。订阅费转移给消费者，国内愿意买单吗？如果自行承担，一个产品上千块，一年几百的调动费用担得起吗？现在大部分还都是送一年订阅的模式，都在看消费者的反应。自研大模型，然后买卡租卡？对初创企业是不是成本太高，杀鸡焉用牛刀。这个我还没想好，很多创始人也是。

那陪伴为啥这么火？现在谁看泡泡玛特不眼馋？一猛子早点扎进去，百倍收益就是你的，网上飘得到处都是你作为早期投资人慧眼识珠投中泡泡马特的消息，采访到你腿软。

普通人如何抓住AI大模型的风口？

领取方式在文末

为什么要学习大模型？

目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 ， 大模型作为其中的重要组成部分 ， 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力， 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 ，为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。

目前，开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景，其中，应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过 30%。

随着AI大模型技术的迅速发展，相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业：

人工智能大潮已来，不加入就可能被淘汰。如果你是技术人，尤其是互联网从业者，现在就开始学习AI大模型技术，真的是给你的人生一个重要建议！

最后

只要你真心想学习AI大模型技术，这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你，但是想学技术去乱搞的人别来找我！

在当前这个人工智能高速发展的时代，AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长，真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料，能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。

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