AI大模型学习宝典：技术趋势、企业应用与一站式解决方案（建议收藏）

原创于 2025-12-11 09:59:05 发布 · 580 阅读

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AI大模型在中国加速落地，市场规模约20亿元，已在多行业覆盖但应用深度受限。未来将向自动化演进，呈现多元化、定制化、生态化趋势。企业落地面临数据安全、人才短缺、标准不统一等挑战。多数企业采用私有化部署开源模型，重点在上层应用定制开发。百川智能提供一站式解决方案，帮助企业"多、快、好、省"落地大模型，实现高达96%的多场景可用率。

1、国内大模型加速落地

量子位智库《大模型落地与前沿趋势研究报告》显示，目前中国大模型行业的市场规模约20亿元，主要由B端交付类项目、模型API以及应用开发平台构成。其中B端交付类项目占据大部分市场份额且偏好云上部署，模型API和应用搭建平台的市场规模较小。从客户分布角度来看，政企类客户占据主导，主要由政策导向和资源置换等因素驱动，市场化需求较少，未来随着市场进一步成熟，市场化需求将逐渐增加。

报告认为，大模型已经在多个行业实现覆盖，应用广度较好，但应用深度依然受到模型能力限制。大模型未来将按照从Copolit/智能助手阶段，到Agent/半自动化阶段，再到Co-worker/自动化的方向演进，目前的大模型处于智能助手阶段，难以完成自动化任务，需要等待模型能力和产品形态的突破。

过去一年，国内不同大模型厂商在通用场景的模型能力缺乏辨识度，同时其他的细分技术方向众多，例如多模态（图像、视频生成、原生语音交互）、超长文本、深度推理、深度搜索、Agent等，单一模型厂商难以在所有场景下达到最优秀水平。未来更多的模型厂商可以减少在通用场景的投入，更多聚焦在容易落地的垂直场景，提供相应的产品和解决方案。

在政策驱动、技术突破、应用场景丰富等多方面因素的影响下，AI大模型正在加速落地。

亿欧智库《2024年企业AI大模型应用落地白皮书》显示，AI大模型应用的发展呈现几大趋势：

多元化：AI大模型应用将更加多元化，不再局限于特定行业或领域，而是渗透到各个行业和企业的各个环节，例如人力资源管理、财务管理、供应链管理等。
定制化：AI大模型将更加注重个性化定制，根据不同企业的需求和场景，开发定制化的AI应用解决方案，例如针对特定行业数据的模型训练、特定业务场景的模型优化等。
生态化：AI大模型应用将更加注重生态建设，构建开放的AI应用生态，促进产业链上下游企业协同合作，例如AI大模型平台与行业应用软件的集成、AI大模型与云计算、大数据等技术的融合等。

不过，当下AI大模型应用落地也面临不小的挑战。在数据安全与隐私方面，AI大模型应用需要大量数据训练，数据安全和隐私保护成为重要挑战，需要建立完善的数据安全管理制度和技术保障措施。同时，AI大模型应用需要专业的技术人才进行开发和维护，人才短缺成为制约应用落地的瓶颈，需要加强人才培养和引进。此外，AI大模型技术标准不统一，导致不同平台和模型之间的兼容性差，不利于应用推广和普及，需要建立统一的AI大模型技术标准。

2、企业如何拥抱大模型？

目前，AI大模型应用落地已进入关键期，将为企业带来巨大的机遇和挑战。企业应抓住机遇，应对挑战，积极拥抱AI大模型技术，推动AI大模型应用落地，实现数字化转型和智能化升级。

爱分析联合创始人&首席分析师张扬介绍，爱分析基于与100多家大型企业的持续沟通和交流，认为目前大模型在企业内部已经普遍进入落地阶段。去年，绝大部分企业还在观望，而今年基本上2/3的企业已经投入实际探索甚至是进入试点速赢阶段。

在落地手段上，绝大部分企业采用私有化部署的开源模型，重点还是在上层应用的定制开发上。

落地目的方面，核心问题在于利润。在这个过程中，并非仅仅是简单的减员、降本增效，尤其是对于很多央企而言，更多的是在新业务或者老业务翻新的过程中重塑业务模式，从而提高业务本身的人效。因为在央企的评估指标中，如国资委给出的指标里确实存在全员劳动生产率这一项。所以降低成本、提高运营利润，主要是指在创新的新业务中是否有更好的人效，这可能是央企比较关注的一个要点。

而围绕落地场景，从通用角度来讲，大部分落地的项目为知识库项目和ChatBI项目。从职能部门角度来讲，最早通常是从营销跟销售开始，基本是以客服或者营销素材生成为起点。但在进一步推进的过程中，还存在明显的门槛。

从行业角度来讲，主要围绕央企和国企，重心集中在能源行业和金融行业。

3、一站式解决方案，助力企业

“多、快、好、省”落地大模型

尽管大模型具备良好的泛化能力，但由于每个企业都有自身独特的专业知识和应用场景，直接应用通用模型无法达到理想效果，必须对模型进行定制化优化使其适应特定领域和场景需求，而优化后模型在多场景下的可用率是评估其价值的关键标准。

此前行业的主流做法是将企业专有数据和通用数据混合定向调优、增强通用模型。但受限于诸多因素，企业很难获得与原模型高度匹配的通用训练数据，因此即便经过调优，模型也有很大概率会失去通用性，变成无法应对多个场景的专用模型。

为解决这一关键难题，百川智能将自用的优质预训练数据、SFT微调数据、强化学习中的通用训练数据，以及自研的超参自动化搜索和调优技术、数据动态自适应配比技术等统一封装，打造了一套全链路优质通用训练数据方案。

这是一套“工具丰富、响应快速、效果显著、成本低廉”的一站式解决方案，包含了全链路优质通用训练数据、Baichuan4-Turbo和Baichuan4-Air两款模型，以及全链路领域增强工具链。该方案能够帮助企业以最低的成本实现效果最佳的私有化部署。

此外，解决方案还支持企业将专有数据与百川智能的全链路优质通用训练数据混合使用，对Baichuan4-Turbo和Baichuan4-Air两款模型进行调优和性能增强，从而实现了高达96%的多场景可用率。

除了效果之外，企业在应用大模型的过程中考虑的另一个重要因素便是成本，其中既有部署成本，又有推理成本。并且不同场景阶段，企业对模型性能和成本的要求各不相同。为更好满足行业用户的多样化需求，百川智能对两个模型进行了差异化定位。

Baichuan4-Turbo——探索复杂场景：

文本生成、知识问答、多语言处理、数据分聚类等核心能力均有显著提升，其中信息摘要总结能力大幅提升了50%
只需2卡4090的算力即可完成部署
推理成本只有Baichuan 4的15%
相较Baichuan 4首Token速度提升51%、Token流速提升73%

Baichuan4-Air——经过验证的较大规模流量的场景：

效果与Baichuan 4基本持平
推理成本仅为Baichuan 4的1%
百万Token只需0.98元
相较Baichuan 4首Token速度提升77%、Token流速提升93%

目前百川智能已经服务了数千家客户，包括各行业的领军企业，并且与多家行业生态伙伴以及硬件厂商、运营商达成合作，携手构建百川大模型生态。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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