我国高度重视AI大模型发展，已出台多项政策支持技术创新和应用落地，AI大模型技术取得突破性进展，模型规模和性能不断提升，AI大模型应用场景不断拓展，涵盖办公自动化、客户服务、市场营销、研发设计等多个领域，为企业降本增效、提升竞争力提供助力。

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。

如何从零学会大模型？小白&程序员都能跟上的入门到进阶指南

当AI开始重构各行各业，你或许听过“岗位会被取代”的焦虑，但更关键的真相是：技术迭代中，“效率差”才是竞争力的核心——新岗位的生产效率远高于被替代岗位，整个社会的机会其实在增加。

但对个人而言，只有一句话算数：
“先掌握大模型的人，永远比后掌握的人，多一次职业跃迁的机会。”

回顾计算机、互联网、移动互联网的浪潮，每一次技术革命的初期，率先拥抱新技术的人，都提前拿到了“职场快车道”的门票。我在一线科技企业深耕12年，见过太多这样的案例：3年前主动学大模型的同事，如今要么成为团队技术负责人，要么薪资翻了2-3倍。

深知大模型学习中，“没人带、没方向、缺资源”是最大的拦路虎，我们联合行业专家整理出这套 《AI大模型突围资料包》，不管你是零基础小白，还是想转型的程序员，都能靠它少走90%的弯路：

• ✅ 小白友好的「从零到一学习路径图」（避开晦涩理论，先学能用的技能）
• ✅ 程序员必备的「大模型调优实战手册」（附医疗/金融大厂真实项目案例）
• ✅ 百度/阿里专家闭门录播课（拆解一线企业如何落地大模型）
• ✅ 2025最新大模型行业报告（看清各行业机会，避免盲目跟风）
• ✅ 大厂大模型面试真题（含答案解析，针对性准备offer）
• ✅ 2025大模型岗位需求图谱（明确不同岗位需要掌握的技能点）

所有资料已整理成包，想领《AI大模型入门+进阶学习资源包》的朋友，直接扫下方二维码获取~

① 全套AI大模型应用开发视频教程：从“听懂”到“会用”

不用啃复杂公式，直接学能落地的技术——不管你是想做AI应用，还是调优模型，这套视频都能覆盖：

• 小白入门：提示工程（让AI精准输出你要的结果）、RAG检索增强（解决AI“失忆”问题）
• 程序员进阶：LangChain框架实战（快速搭建AI应用）、Agent智能体开发（让AI自主完成复杂任务）
• 工程落地：模型微调与部署（把模型用到实际业务中）、DeepSeek模型实战（热门开源模型实操）

每个技术点都配“案例+代码演示”，跟着做就能上手！

课程精彩瞬间

② 大模型系统化学习路线：避免“学了就忘、越学越乱”

很多人学大模型走弯路，不是因为不努力，而是方向错了——比如小白一上来就啃深度学习理论，程序员跳过基础直接学微调，最后都卡在“用不起来”。

我们整理的这份「学习路线图」，按“基础→进阶→实战”分3个阶段，每个阶段都明确：

• 该学什么（比如基础阶段先学“AI基础概念+工具使用”）
• 不用学什么（比如小白初期不用深入研究Transformer底层数学原理）
• 学多久、用什么资料（精准匹配学习时间，避免拖延）

跟着路线走，零基础3个月能入门，有基础1个月能上手做项目！

③ 大模型学习书籍&文档：打好理论基础，走得更稳

想长期在大模型领域发展，理论基础不能少——但不用盲目买一堆书，我们精选了「小白能看懂、程序员能查漏」的核心资料：

• 入门书籍：《大模型实战指南》《AI提示工程入门》（用通俗语言讲清核心概念）
• 进阶文档：大模型调优技术白皮书、LangChain官方中文教程（附重点标注，节省阅读时间）
• 权威资料：斯坦福CS224N大模型课程笔记（整理成中文，避免语言障碍）

所有资料都是电子版，手机、电脑随时看，还能直接搜索重点！

④ AI大模型最新行业报告：看清机会，再动手

学技术的核心是“用对地方”——2025年哪些行业需要大模型人才？哪些应用场景最有前景？这份报告帮你理清：

• 行业趋势：医疗（AI辅助诊断）、金融（智能风控）、教育（个性化学习）等10大行业的大模型落地案例
• 岗位需求：大模型开发工程师、AI产品经理、提示工程师的职责差异与技能要求
• 风险提示：哪些领域目前落地难度大，避免浪费时间

不管你是想转行，还是想在现有岗位加技能，这份报告都能帮你精准定位！

⑤ 大模型大厂面试真题：针对性准备，拿offer更稳

学会技术后，如何把技能“变现”成offer？这份真题帮你避开面试坑：

• 基础题：“大模型的上下文窗口是什么？”“RAG的核心原理是什么？”（附标准答案框架）
• 实操题：“如何优化大模型的推理速度？”“用LangChain搭建一个多轮对话系统的步骤？”（含代码示例）
• 场景题：“如果大模型输出错误信息，该怎么解决？”（教你从技术+业务角度回答）

覆盖百度、阿里、腾讯、字节等大厂的最新面试题，帮你提前准备，面试时不慌！

以上资料如何领取？

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为什么现在必须学大模型？不是焦虑，是事实

最近英特尔、微软等企业宣布裁员，但大模型相关岗位却在疯狂扩招：

• 大厂招聘：百度、阿里的大模型开发岗，3-5年经验薪资能到50K×20薪，比传统开发岗高40%；
• 中小公司：甚至很多传统企业（比如制造业、医疗公司）都在招“会用大模型的人”，要求不高但薪资可观；
• 门槛变化：不出1年，“有大模型项目经验”会成为很多技术岗、产品岗的简历门槛，现在学就是抢占先机。

风口不会等任何人——与其担心“被淘汰”，不如主动学技术，把“焦虑”变成“竞争力”！

最后：全套资料再领一次，别错过这次机会

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