一、架构分层：6 层逻辑，看懂大模型 “从哪来，到哪去”

AI 大模型技术架构从下到上，分为 6 大核心层级：硬件设施→数据资源→AI 算力基础→AI 模型生产工具→技术层→能力层→应用层→用户层。每一层都为上一层提供 “支撑”，最终服务不同用户。

二、逐层拆解：每一层的核心价值

1. 硬件设施：大模型的 “物理基础”

• 核心组成

  ：算力资源（GPU/CPU 等计算芯片）、储存资源（存储数据的服务器、数据库）、网络资源（数据传输的带宽、网络架构）、安全资源（数据加密、隐私保护技术）。

• 作用

  ：为大模型训练、推理提供 “计算力、存储空间、传输效率、安全保障”。比如训练千亿参数大模型，需要海量 GPU 算力和高速网络传输数据。

2. 数据资源：大模型的 “养料”

• 核心组成

  ：数据整合（把分散的数据集中、清洗）、第三方合规数据（购买或合作的合法数据）、外部合规数据（公开且合法的外部数据）、数据标注结构化（给数据打标签，让模型能 “理解”）。

• 作用

  ：大模型 “学习” 的素材。比如训练 “金融大模型”，需要整合金融文档、合规金融数据，并标注 “术语、业务逻辑”，模型才能学会金融领域知识。

3. AI 算力基础：大模型的 “动力引擎”

• 核心组成

  ：AI 芯片（专门为 AI 计算设计的芯片，如 GPU、TPU）、云计算与云服务（提供弹性算力，支持模型训练 / 推理）、智能计算平台（整合算力的平台，简化 AI 开发）、智能服务器（为 AI 任务优化的服务器）。

• 作用

  ：让大模型 “算得快、算得稳”。比如用云计算，小团队也能租用算力训练模型，不用自己买昂贵硬件。

4. AI 模型生产工具：大模型的 “生产车间”

• 核心组成

  ：深度学习框架 / 开源模型（如 TensorFlow、PyTorch，或开源大模型如 Llama）、预训练大模型（已经训练好的基础大模型，可基于此微调）、模型训练 / AI 开发平台（一站式平台，支持模型训练、调优、部署）。

• 作用

  ：降低大模型开发门槛。AI 产品经理不用从 0 训练模型，可基于 “预训练大模型” 微调，快速做出行业模型（如医疗大模型）。

5. 技术层：大模型的 “核心能力源”

• 核心模块

• NLP 大模型

  ：处理自然语言，能做 “多语言理解、开放对话、代码生成” 等。比如让模型生成文案、回答法律问题。

• CV 大模型

  ：处理图像 / 视频，能做 “图像生成、物体检测、视频生成” 等。比如让模型生成商品图、识别工业缺陷。

• 多模态大模型

  ：融合 “语言、图像、语音” 等，能做 “图文对话、多模态生成” 等。比如让模型根据文字描述生成视频。

• 人工智能基础技术

  ：机器学习（模型学习逻辑）、计算机视觉（让模型 “看”）、智能语音（让模型 “听 / 说”）、知识图谱（结构化知识，辅助模型推理）、自然语言理解（让模型 “懂” 语言）。

• 作用

  ：大模型的 “能力底座”。AI 产品经理要基于这些技术，设计 “能解决具体问题” 的产品功能。

6. 能力层：大模型的 “应用能力包”

• 核心能力

  ：文学生成（写文章、故事）、音频生成（合成语音、音乐）、图像生成（画图、设计）、视频生成（做短视频、动画）、虚拟人 / 场景生成（造虚拟主播、虚拟场景）、代码生成（写程序代码）、策略生成（出运营策略、决策建议）、多模态生成（图文音结合生成内容）。

• 作用

  ：直接支撑上层 “应用”。比如做 “AI 绘画产品”，就依赖 “图像生成” 能力；做 “AI 写方案产品”，依赖 “文学生成 + 策略生成” 能力。

7. 应用层：大模型的 “行业落脚点”

• 覆盖领域

  ：企业服务（如 AI 办公助手）、金融服务（如智能投顾）、零售电商（如 AI 客服、商品推荐）、传媒 / 影视（如 AI 剧本生成、视频剪辑）、教育 / 科研（如 AI 助教、论文润色）、游戏（如 AI NPC、关卡生成）、工业（如 AI 质检、产线优化）、医疗（如 AI 诊断、病历分析）、政务（如智能政务问答）等。

• 作用

  ：大模型 “创造价值” 的地方。AI 产品经理要结合行业需求，选择 “能力层” 的能力，落地行业应用。

8. 用户层：大模型的 “服务对象”

• 类型

  ：企业级用户（公司用 AI 提效）、政府机构用户（政务智能化）、大众消费者用户（个人用 AI 工具）。

• 作用

  ：明确产品 “为谁服务”，让 AI 产品经理聚焦用户需求。

三、AI 产品经理的 “知识应用”：如何基于架构做产品？

1. 需求匹配

   ：接到 “做 AI 绘画产品” 需求，就知道要依赖 “能力层 - 图像生成”+“技术层 - CV 大模型”，再结合 “应用层 - 零售电商（用于商品设计）” 等场景。

2. 技术沟通

   ：和研发沟通时，能说清 “需要调用‘图像生成’能力，底层依赖 CV 大模型，算力要用 GPU 云服务”，提升协作效率。

3. 竞品分析

   ：分析竞品时，能从 “能力层（用了什么生成能力）→技术层（基于什么模型）→资源层（算力 / 数据来源）” 拆解，找到差异化机会。

四、新手入门建议：从 “了解” 到 “应用”

1. 先抓核心层

   ：重点了解 “技术层（NLP/CV/ 多模态）” 和 “能力层（生成类能力）”，这是 AI 产品的 “核心武器”。

2. 结合行业场景

   ：选一个领域（如零售电商），研究 “该领域需要什么 AI 能力”，比如电商需要 “商品图生成、智能客服（NLP）”。

3. 实践工具

   ：用 “开源模型（如 Stable Diffusion 做图像生成）、AI 开发平台（如 Hugging Face）” 动手做小 Demo，感受技术落地过程。

掌握这套架构，AI 产品经理就能从 “技术小白” 变成 “懂技术、能落地” 的核心角色。无论是设计 AI 产品，还是和技术团队协作，都能更 “有底气、有效率”～

五、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。

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01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生

2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

国内大模型相关岗位缺口达47万

初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）

70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点

真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！

02.如何学习大模型 AI ？

🔥AI取代的不是人类，而是不会用AI的人！麦肯锡最新报告显示：掌握AI工具的从业者生产效率提升47%，薪资溢价达34%！🚀

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。

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1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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