99%的AI大模型项目会失败！这份报告，告诉你如何避开那些通往“死亡”的发展路径。

最新推荐文章于 2025-11-26 15:49:07 发布

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#人工智能 #搜索引擎 #AI编程 #面试 #机器学习 #产品经理

引言：AI大模型的价值拷问与行业变局

当阿里巴巴宣布未来三年将投入3800亿元人民币用于云和AI硬件基础设施建设，创下中国民营企业在该领域的最大投资记录时，字节跳动的豆包大模型却在2025年3月实现日均12.7万亿次Token调用量的爆发式增长，同比增幅近100倍。这种巨额投入与用户增长并存的行业现状，正引发市场对AI大模型价值的深层拷问：投资能否盈利、未来出路何在、哪类企业将最终脱颖而出？

行业转型拐点已至：2025年AI大模型行业正经历从"技术参数比拼"向"产业价值兑现"的战略转移。中国信息通信研究院数据显示，截至2025年9月，国内AI核心产业规模突破9000亿元，相关企业超5300家，但生成式AI用户规模仅5.15亿，普及率36.5%，市场仍存在结构性供需矛盾。

优快云博客《2024年中国大模型发展指数报告》揭示，2023年8月至2024年12月中国大模型综合指数年复合增长率达7.69%，呈现"爆发增长-震荡调整-韧性修复"的演进轨迹。这种波动背后，是行业从政策驱动向市场驱动的转型阵痛：一方面，国务院《关于深入实施"人工智能+“行动的意见》明确推动规模化商业化应用；另一方面，Gartner报告显示，曾占据市场"顶流"的大语言模型已滑向"泡沫破裂低谷期”，近80%的行业利润被30家头部公司垄断，大量中下游企业仍在盈亏线挣扎。

当前行业竞争已呈现新的三维格局：技术层面，混合专家架构MoE、FP8低精度训练等技术突破持续降低成本；场景层面，金融领域2025年前三季度AI大模型中标项目达358个，金额9.55亿元，医疗领域腾讯觅影将肺癌筛查准确率提升至92%；生态层面，阿里通义千问的开源策略与百度文心的业务深度绑定形成差异化路径。这种转变使得大模型从实验室工具进化为政务、制造等实体经济领域的核心生产力，竞争焦点全面转向场景适配度、商业化闭环与生态协同能力。

本报告将围绕三大核心维度展开深度分析：首先解构AI大模型的投资回报机制，揭示成本控制与盈利模式的关键变量；其次剖析技术-场景的双向迭代路径，重点关注多模态理解、智能体技术与实体经济的融合逻辑；最后解码企业竞争壁垒的构建要素，通过对比头部企业战略布局，为行业参与者提供决策参考。在这场技术革命与产业变革的交汇中，唯有精准把握价值创造的底层逻辑，才能在行业变局中占据先机。

一、行业现状：规模扩张与结构性矛盾

中国AI大模型行业正经历高速增长与深层矛盾并存的发展阶段。2024年市场规模达294.16亿元，同比增长62%，预计2026年突破700亿元，其中多模态大模型表现突出，2024年规模156.3亿元，占整体市场的53%，数字人（24%）、游戏（13%）、广告商拍（13%）成为核心应用场景。全球范围内，IDC预测2024年全球AI领域IT总投资规模达3,159亿美元，2029年将增至12,619亿美元，五年复合年增长率31.9%，生成式AI市场占比将达48.1%。中国AI产业规模2024年超过9,000亿元人民币，同比增长24%，企业数量突破5,300家，占全球总数的15%，形成涵盖基础层、模型层和应用层的完整产业链，2024年收入同比分别增长54%、18%和13%。

政策层面构建了“国家合规治理-地方场景支持”的协同矩阵。国家层面，《生成式人工智能服务管理暂行办法》《"人工智能+"行动意见》形成“创新驱动、基础强化、场景牵引、安全治理”四位一体格局，2025年“人工智能+”写入政府工作报告，国务院印发实施意见推动深度融合。地方政策聚焦算力（天津、山东）、场景（上海金融大模型语料库）、生态（广东大模型开源社区）建设。政策催化效应显著，2024年Q4备案大模型数量环比增长90%，截至2024年8月注册用户数突破6亿，2025年6月生成式AI用户规模达5.15亿人，普及率36.5%。

行业扩张过程中，结构性矛盾日益凸显。头部效应加剧资源分配失衡，“基模五强”（字节、阿里、阶跃星辰、智谱AI、DeepSeek）主导市场格局，2025年前三季度科大讯飞大模型相关项目中标金额5.45亿元，是第二名至第五名总和的近2倍。融资市场呈现极端波动，2024年4月初创企业融资额环比暴涨73倍，而中小机构受限于资源需从场景应用切入。技术投入与商业化回报存在显著错配，算力基础设施企业已实现盈利突破——工业富联2024年Q3净利润103.73亿元（同比增长62.04%），寒武纪前三季度营收同比增长2386.38%，但大模型应用层仍处探索期，AI内容工具月活用户1.28亿人，金融、教育等垂直领域商业化路径尚未完全打通。

核心矛盾总结

资源集中化：头部企业占据70%行业收入，融资波动达73倍，形成“强者恒强”格局
技术商业化断层：基础层硬件企业净利润破百亿，应用层仍依赖政策项目，2025年生成式AI市场规模仅257亿元
生态短板制约：底层架构自主性不足、国产芯片性能差距、高质量数据瓶颈构成产业发展三大障碍

全球竞争维度下，中国市场呈现独特发展路径。虽然在模型数量上占全球40%以上（1,509个），但细分领域差距明显：北美占据全球生成式AI revenue share的41%，中国AI计算力2025年预计达259亿美元（同比增长36.2%），硬件市场占比47%的全球格局下，国产替代芯片性能差距仍未突破。这种“规模领先-质量追赶”的双重特征，使得行业在高速扩张中面临技术自主性与商业化可持续性的双重考验。

二、投资回报分析：成本控制、收入模型与盈利前景

AI大模型行业的投资回报呈现显著的技术驱动特征，其核心逻辑围绕"成本优化-收入多元化-盈利分层"展开。从全球头部企业的实践来看，2023年美国五大科技巨头（微软、谷歌、Meta、苹果、亚马逊）在AI领域的资本支出已达1484亿美元，同比增幅近五成，而2025年第三季度单季该数值已攀升至1275亿美元，其中微软宣布下一财年投入将达1000亿美元，亚马逊预计全年投入1250亿美元。这种高强度资本投入下，行业正通过技术突破重构成本结构，同时探索多元化收入路径，但盈利分化现象已逐步显现。

在成本控制层面，混合专家架构（MoE）与低精度计算技术成为降本核心驱动力。字节跳动豆包采用MoE架构实现总参数量2000亿与激活参数200亿的动态平衡，推理成本较传统方案降低80%；腾讯混元大模型通过同类技术将训练成本压缩40%，推理效率提升3倍。国际巨头中，GPT-5的MoE架构配置512个专家模块，激活参数占比仅7%，配合华为盘古大模型的动态路由算法，将推理延迟控制在0.8ms/token。硬件层面，NVIDIA Blackwell架构实现令牌吞吐量25倍提升的同时，将成本降低20倍，其全栈推理平台帮助Perplexi将每月4.35亿次查询的推理成本削减66%。FP8量化技术进一步推动边缘端推理成本降至0.0003美元/千token，为大规模商业化奠定基础。

收入模型呈现To C与To B双轨并行特征，但变现能力差异显著。To C端，用户规模与付费转化率形成鲜明对比：Meta AI助手月活超10亿却未产生直接收入，谷歌Gemini月活6.5亿但iOS端年营收仅630万美元，而微软Copilot家族1.5亿月活用户中，付费版（30美元/月）贡献稳定现金流。To B领域则展现出更强的商业确定性，金融大模型2025年前三季度中标项目达358个，总金额9.55亿元，同比增长170%；Anthropic以B端API收入为主，年度经常性收入（ARR）达40亿美元，其80%营收来自30万企业客户。创新模式方面，美国AI公司Sierra推出"按结果付费"机制，依据贷款办理、客户留存等实际业务效果收费，ARR已达1200-2000万美元，验证了价值导向变现路径的可行性。

盈利前景呈现显著的场景分化与行业分层。通用大模型依赖规模效应摊薄成本，OpenAI凭借ChatGPT实现100亿美元ARR，C端收入占比超60%，2023-2025年预期年均增速达260%；垂直领域则依托行业Know-how建立壁垒，金融风控场景通过AI将信贷审核时间从10分钟压缩至30秒，风险指标降低50%以上，医疗领域如微医控股的天津人工智能总医院年收入突破50亿元，健康管理会员服务收入同比增长近7倍。产业链利润分布显示，算力硬件环节占据30%行业利润，寒武纪2025年前三季度营收46.07亿元（同比增长2386.38%），净利润16.05亿元；算力服务领域利润弹性更大，DeepSeek通过夜间折扣（25%）与批量采购优惠，实现545%成本利润率，理论日利润达346万元。

然而行业仍面临结构性风险，82%的企业虽实现运营成本节省，但Gartner调研显示仅13%的企业能清晰测算AI投资回报率。资本涌入与回报周期错配现象突出，OpenAI 2025年上半年营收43亿美元的同时，亏损达135亿美元，预计2030年运营亏损将扩大至740亿美元。这种"高投入-慢回报"特征警示投资者需警惕技术迭代与商业化落地之间的断层风险，尤其通用大模型领域仅头部3-5家能实现盈利，行业利润集中度持续攀升。未来竞争将聚焦于技术降本效率、场景适配深度与商业模式创新的综合较量，具备"成本控制+价值闭环"双重能力的企业将占据先机。

行业关键洞察：AI大模型投资回报呈现"三阶跃迁"特征——技术层通过MoE架构与专用芯片实现成本指数级下降，应用层依托"按结果付费"等模式验证商业价值，生态层通过算力-数据-场景协同构建壁垒。当前行业正处于从"规模扩张"向"质量竞争"的转型期，80%的利润将向具备全栈能力的头部企业集中。

全球顶级AI模型收入梯队已初步形成：GPT-4以15-20亿美元年收入领先，Claude 3与Gemini 1.5分别达6-8亿和5-7亿美元规模。这种分化既源于技术领先性差异，也反映商业模式选择的战略影响——API服务模式虽前期回报较低，但长期用户粘性与盈利潜力显著优于订阅制。随着阿里云AI产品连续七个季度三位数增长、京东云推理成本降低90%，中国企业正通过技术自主可控与场景深度绑定，在全球竞争中构建差异化优势。

三、技术与应用发展路径：从“可用”到“价值创造”

大模型技术正沿着“技术突破-场景渗透-价值闭环”的路径加速演进，通过效率革命与能力边界拓展，推动AI从工具属性向价值创造主体跃迁。技术层面，混合专家（MoE）架构成为效率提升的核心引擎，腾讯混元大模型通过激活“15+”专业模块实现推理效率提升3倍，字节豆包则凭借该技术将推理成本降低80%，而Transformer架构与稀疏注意力技术的结合，更使万亿级参数量模型的推理效率提升3倍以上。英伟达Blackwell平台通过NVLink域14倍于PCIe Gen 5的吞吐量，推动推理性能提升10-25倍，客户急于扩展基础设施以解锁更高级别AI能力，反映出行业对高效能推理的迫切需求。与此同时，技术民主化铁律促使模型训练成本从百亿级骤降至千万级，开源社区通过分布式训练等技术，使中小企业能在消费级GPU上微调出行业专用模型，彻底打破“算力垄断”。

能力边界的拓展体现在多模态融合与自主决策两大方向。阿里巴巴通义千问Qwen2.5-VL实现图文音视频四模态联合表征，跨模态检索准确率达91.3%；腾讯混元覆盖文本、图像、视频和3D生成等多模态，通用任务调用3-5个专家模块即可完成复杂交互。AI Agent在垂直领域实现突破，如Harvey法律AI助手可自动执行法律研究、文件起草等核心任务，Crescendo通过人机协同优化客服流程，而医疗领域的AI医生助手累计提供近40万次技术辅助，为医生节省超6万个小时工作时间。

应用场景的渗透呈现“从外围工具到核心流程”的深化趋势。金融领域已完成从文档处理到核心风控的跨越：度小满大模型每天分析约6万至7万条客户交互数据，某领先大行将复杂信贷审批报告分析时间从数小时压缩至3分钟，准确率提升超15%；蚂蚁集团风控大脑3.0基于图神经网络识别跨境洗钱多层嵌套结构，实现信贷欺诈识别准确率99.993%。医疗领域构建起“知识基石-流程优化-价值变现”闭环，杏石医疗大模型整合110万篇医学文献抑制AI幻觉，AI健康管家将用户单次问诊平均时间缩短超70%；微医医疗大模型形成1.3万条专病慢病规则，其AI健管系统让单名健管师管理人数从550名增至2000名。政务服务则实现从信息查询到政策智能匹配的升级，西湖区“西小服”AI专员整合17.6万家企业数据标签，实现政策精准匹配与诉求智能流转。

当前行业发展面临规模化复制与技术适配的双重挑战。工业领域需突破“单点试验到全厂复制”的瓶颈，关键在于对细分行业Know-how的深度理解，如三一重工工程师通过商汤LazyLLM框架，用自然语言将设备故障诊断系统开发周期从20人月缩短至72小时，但全场景落地仍需解决跨设备协同与数据标准化问题。对此，“通用模型+行业微调”成为主流路径，行业微调占比已达71%，典型如工商银行“工银智涌”大模型累计调用量突破10亿次，赋能20余类核心业务；平安银行上线超200个大模型应用场景，包括知识数据Agent、风险RiskGPT等。这种模式既降低中小企业技术门槛，又通过行业数据闭环持续优化模型效果，最终实现技术价值向商业价值的转化。

技术演进三大定律

稀疏化架构：MoE等技术使万亿参数模型推理效率提升3倍以上
具身化：Tesla Optimus Gen3通过多模态大模型实现复杂动作泛化，抓取成功率99.2%
自演进：Anthropic Constitutional AI实现模型自主价值观对齐，有害内容生成率<0.001%

行业渗透呈现“头部集中、多点开花”格局。全球范围内电信行业以70%的应用率领跑，零售、保险行业紧随其后；中国市场金融行业渗透率最高，智能客服、风险控制为核心场景；电商行业以24.8%占比位列第二，商品推荐与虚拟主播成为增长点。这种差异化渗透反映出大模型技术与行业场景的深度耦合，而随着推理成本持续下降与行业数据闭环的完善，AI将在更多领域完成从“可用”到“持续创造价值”的关键跨越。

四、国内企业竞争格局：战略分化与胜出者特征

中国AI大模型行业正呈现"巨头生态主导、垂类创新突围"的双轨竞争格局。根据Xsignal数据，2025年国内AI聊天机器人月活用户已达2.9亿，市场集中度持续提升，MaaS服务市场前五家服务商占据76%份额，解决方案市场头部厂商占比约50%。这种市场结构下，巨头企业通过差异化战略构建护城河，垂类玩家则依托场景深耕实现"小而美"突破，共同塑造出技术驱动与场景落地并重的产业生态。

1.巨头生态：差异化路径构建竞争壁垒

国内科技巨头已形成清晰的战略分化，通过技术路线与资源禀赋的差异化组合建立竞争优势。阿里巴巴以"开源基建+云服务"双轮驱动，截至2025年4月，通义千问系列开源模型全球下载量超3亿次，衍生模型数突破10万个，构建起全球最大的开源模型家族。其战略核心在于通过开源生态撬动开发者资源，与阿里云服务形成协同——2024年阿里云AI相关收入占比超20%，并计划未来三年投入3800亿元强化AI基础设施，形成"模型开源-云服务落地-数据反哺"的商业闭环。

字节跳动则凭借MoE（混合专家）架构实现规模效应，豆包日均调用量达16.4万亿次，较2024年底增长310%，在中国公有云大模型服务调用量市场以46.4%份额位居第一。这种规模优势源于其"航母级资源+创业级敏捷"的组织模式，公司将AI定位为"一把手"工程，通过短视频、电商等C端场景获取海量数据，再以极致性价比策略反哺用户增长，形成数据与产品的正向循环。百度聚焦"通用模型+业务协同"，文心一言2024年12月日均调用量达16.5亿次，在金融、医疗等场景实现深度落地，百度智能云2025年上半年以48个中标项目和5.1亿元金额成为行业解决方案"标王"。腾讯则依托社交生态进行整合，混元大模型已接入700余个内部场景及协作SaaS产品，2025年2-3月其AI助手"元宝"日活用户激增20余倍，展现出生态整合的爆发力。

2.垂类深耕："小而美"模式的场景突围

垂直领域企业通过专精化策略开辟细分市场，在医疗、金融、教育等行业展现出独特价值。医疗AI领域，微医控股构建"政府-企业-个人"协同生态，其天津人工智能总医院2024年收入跃居当地前三，通过按人头付费模式吸纳100万会员，糖尿病管理会员糖化血红蛋白达标率从17.8%提升至44.2%，带动60余家基层医院实现盈利。科大讯飞作为唯一基于全国产算力训练的主流大模型企业，2025年前三季度大模型相关项目中标金额达5.45亿元，是第二名至第五名总和的1.88倍，其教育、医疗场景的全栈自主可控能力形成差异化壁垒。

金融领域呈现分层竞争格局：工商银行、平安银行等头部机构构建企业级大模型体系，在智能客服、风险监控等场景实现突破；区域性银行则聚焦速赢场景，如蚂蚁数科为不同类型银行提供差异化解决方案。法律AI领域，Legal Mind AI通过专业化法律研究助理服务吸引3.5万名律师注册；AI编程赛道的Cursor积累36万付费用户，展现出垂类市场的商业潜力。这些案例印证了"小而美"模式的可行性——通过深度理解行业Know-how，垂类企业能够在巨头主导的市场中占据细分高地。

3.胜出者特征：技术、场景与生态的三维协同

综合分析头部企业的发展路径，可提炼出AI大模型行业胜出者的三大核心特征。在技术端，成本控制能力成为关键竞争要素，字节跳动通过MoE架构优化算力效率，使其模型训练成本较传统架构降低60%以上；工业富联、寒武纪等算力基础设施企业2025年前三季度业务同比增长分别达300%和2386.38%，印证了底层技术突破的商业价值。

场景端的行业Know-how积累决定落地成效。科大讯飞在医疗领域构建GBC协同生态，获得政府端数据支持、企业端场景落地与个人端变现的三重协同；宜人金科"智语大模型"将法律文档审查等能力集成到核心 workflows，体现出垂直场景的深度改造能力。生态端的"模型-数据-应用"闭环构建则形成持续竞争力，阿里通过开源模型吸引开发者，再以云服务实现商业转化；华为昇腾构建"芯片-算力-模型"全栈体系，2025年中标三大运营商AI服务器集采份额超30%。

行业洞察：中国AI大模型市场正从技术竞赛转向生态比拼。巨头企业凭借资源禀赋构建规模壁垒，垂类玩家依托场景深耕实现差异化突围，而技术成本控制、行业Know-how积累与生态闭环能力，将成为决定企业能否持续领跑的关键变量。这种"双轨并行"的格局，既保证了技术创新的前沿性，又推动了产业应用的规模化落地。

从发展趋势看，行业集中度将进一步提升，2025年MaaS市场前五家服务商已占据76%份额，算力、模型、应用的协同整合成为必然趋势。无论是巨头的生态扩张还是垂类企业的场景深挖，最终都需回归商业本质——通过技术创新降低服务成本，通过场景理解创造行业价值，通过生态构建实现持续增长。这一竞争逻辑将主导未来3-5年中国AI大模型行业的演化方向。

五、挑战与未来展望：风险规避与战略机遇

1.系统性风险剖析

当前AI大模型产业发展面临三重系统性风险。技术层面，边际收益递减效应显著，GPT - 5发布后市场反应平淡，新一代模型性能提升空间收窄，头部模型实际使用体验差异微乎其微。图灵奖得主杨立昆指出，通用大模型已触达天花板，商业化回报远低于投入。资源约束方面，高端芯片与电力供应构成主要瓶颈，美国限制7nm以下制程AI芯片对华出口，影响工业大模型部署，而训练GPT - 5需消耗约50GWh电力，相当于5万户家庭年用电量。监管环境日趋严格，中国《生成式人工智能服务管理暂行办法》要求服务提供者履行内容标识、投诉受理等义务，四部门联合发布的《人工智能生成合成内容标识办法》明确显隐式标识规则，欧盟《AI法案2.0》则进一步要求开源模型内置“伦理检查模块”并披露训练数据来源。

2.结构性机遇展望

尽管面临挑战，AI产业仍呈现三大结构性机遇。具身智能领域，特斯拉Optimus等案例推动机器人自主决策能力突破，中国将其列为重点发展技术，空间智能平台为多场景应用提供通用解决方案。边缘AI实现终端实时生成，如OPPO手机支持离线4K视频处理，推动智能终端生态构建。开源生态加速技术民主化，LLaMA - 3在医疗诊断任务中达到GPT - 5的92%水平，DeepSeek开源模型用户超100万，降低行业部署门槛。市场规模扩张态势明确，生成式AI市场预计从2025年的713.6亿美元激增至2032年的8905.9亿美元，中国AI大模型解决方案市场2029年将达306亿元人民币。

3.政策 - 企业协同发展建议

推动AI产业健康发展需构建政策 - 企业协同机制。企业层面，应平衡技术投入与商业化，采用“通用模型 + 行业微调”路径（行业微调占比已达71%），重点布局算力自主化、行业深耕与合规体系建设。科大讯飞新增24亿元算力平台投资，通过算力租赁模式降低海外芯片依赖，为行业提供借鉴。政策层面，需优化创新激励与风险管控，国家网信办“优化备案流程”导向降低企业合规成本，中国信通院牵头制定的《大模型开源治理白皮书》将在创新与安全间寻求平衡。地方政府如北京、上海已出台专项方案，北京目标到2025年形成3 - 5个自主可控基础大模型，上海计划2027年吸引不少于100家生态企业集聚。

4.关键数据速览

技术瓶颈：GPT - 5训练耗电50GWh，相当于5万户家庭年用电量
市场规模：中国AI大模型解决方案2029年预计达306亿元，CAGR 54.5%
政策支持：中央设立600亿元国家AI基金，地方配套约1380亿元 venture 基金
开源进展：LLaMA - 3医疗诊断性能达GPT - 5的92%，DeepSeek开源用户超100万

全球AI治理呈现美、欧、中三大体系，分别侧重创新、人权与发展。中国凭借“人工智能 +”行动与“十五五”规划支持，正推动AI从参数竞赛转向价值兑现，预计2026年市场规模突破700亿元。企业与政策制定者需把握技术演进方向，在风险规避中捕捉战略机遇，共同推动AI产业可持续发展。

六、结论：盈利路径清晰化与竞争格局定型

AI 大模型行业正处于从技术研发向商业价值转化的关键阶段，当前已形成“算力层盈利明确，应用层探索前行”的产业格局。盈利临界点的突破取决于“规模 - 成本 - 定价”的动态平衡，例如小 i 机器人通过 MaaS 模式与硬件创新组合，预计 2025 年实现盈利目标，而垂直领域数据服务凭借超 50% 的毛利率成为应用层最具潜力的盈利点。技术与场景的深度耦合正在重塑行业发展逻辑，混合专家架构（MoE）、低精度训练等技术突破，与占比达 71% 的行业微调需求相结合，形成了“通用技术基座 + 垂直场景适配”的可持续路径。

未来竞争将聚焦两类核心玩家：一类是具备“技术筑基 + 场景破壁 + 生态闭环”综合能力的平台型企业，如工业富联、寒武纪等算力基础设施厂商，依托技术垄断与规模效应构建壁垒；另一类是“专精特新”的垂直领域冠军，如医疗 AI 企业通过数据质量与行业壁垒实现精准盈利。值得注意的是，行业利润已呈现结构化分布特征，算力硬件（30%）、头部大模型研发（20%）及垂直数据服务构成主要利润池，而通用大模型需通过规模效应摊薄成本，垂直模型则依赖场景精准度实现溢价。

1.行业关键成功要素：技术层面需突破算力利用率（如 DeepSeek 的错峰调度策略）与模型效率瓶颈；商业层面需建立“AI 就绪型数据”治理能力，优先完成数据标准化的企业将获得 30% 以上的业务价值提升；生态层面则需构建从算力供给到场景落地的完整闭环。

从发展趋势看，行业正从“模型竞赛”向“智能体进化”过渡，数据质量与治理能力将取代单纯的参数规模成为核心竞争力。投资者可重点关注算力基础设施、垂直数据服务及具备 AI 就绪型数据储备的企业；从业者则需在技术架构创新（如 MoE）与行业知识沉淀两个维度构建差异化优势，方能在分化加剧的市场竞争中占据先机。

免责声明：本报告仅供参考，不构成任何投资建议。投资者应根据自身风险承受能力和投资目标做出理性决策。

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3.华商金合资产价值投资组合

华商金合资产净值以基金净值数据模式，采用基金净值走势图进行公示，以价值投资为主。目前持仓方向：数字经济。

上图是华商金合资产净值走势图。今天的净值是0.5751元。

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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