大模型后续投入需要更大的算力支出，更低的模型价格，更高的技术门槛。这意味着，淘汰赛已经开始了大模型竞争正在加剧。2023年之前，1万枚AI（人工智能）芯片的数据中心是基础大模型的入场券。2024年以后，基础大模型有朝着10万枚AI芯片为基础的方向演进的趋势。在这一背景下，微软、亚马逊、谷歌、阿里等拥有云计算业务的科技公司都在加大投入力度。大模型是“吞金兽”。硬件层面，它需要巨额资本支出用于采购芯片

当前国内外厂商加速布局大模型，同步带动算力需求爆发式增长，驱动AI服务器行业高景气。根据TrendForce数据，2023年AI服务器出货量近120万台，占据服务器总出货量的近9%，年增长达38.4%；预计2026年AI服务器出货量为237万台，占比达15%，2024-2026年复合年增长率约25.50%。价格方面，通用服务器价格一般为几千美金/台，而主流AI服务器价格多在10-15万美金/台，单

LLM 技术图谱（LLM Tech Map）是将 LLM 相关技术进行系统化和图形化的呈现，此图谱主要特点是“专注于技术人视角”，不求从 LLM 产业角度汇聚信息，而是希望让从事相关工作或是想了解 LLM 的技术人有一个快速感知。LLM 技术图谱（LLM Tech Map）从基础设施、大模型、Agent、AI 编程、工具和平台，以及算力几个方面，为开发者整理了当前 LLM 中最为热门和硬核的技术领

AI大模型是“大数据+大算力+强算法”结合的产物，是一种能够利用大数据和神经网络来模拟人类思维和创造力的人工智能算法。它利用海量的数据和深度学习技术来理解、生成和预测新内容，通常情况下有数百亿乃至数万亿个参数，可以在不同的领域和任务中表现出智能。

2026年的网络安全行业已从 “被动防御” 迈入 “主动对抗” 的全新阶段，三大核心驱动力让行业持续保持高速增长。政策层面，《网络安全法》《数据安全法》的刚性约束下，从政务、金融到医疗、教育，全行业的安全合规投入年均增长超 25%。技术层面，云原生、AI、物联网的普及催生了云安全、AI 攻防、工业控制系统安全等新场景，漏洞数量年均新增 30% 以上。人才层面，国内网络安全人才缺口已突破 300 万

人工智能的发展如火如荼，也让越来越多的人了解到人工智能；而对大部分人来说使用的都是第三方提供的客户端，不论是网页版，还是PC端或移动端。那么，我们怎么在本地部署一款大模型呢？下面就来介绍三种工具。

Prompt 本质上是一种注入式指令，它"指挥"AI 按照你预设的思路去思考问题、输出内容。熟练编写 Prompt，你就能充分利用 AI 的能力为你解决问题。

最近做的一个视频，讲了DeepSeek的本地部署，在全网取得了600万+的播放量，大家对DeepSeek的本地部署很热情。视频发出后，看到评论区还有一些疑问，我整理了一下文字版本，补充了更多细节。把大模型部署在自己的电脑上，有很多好处，但我要先泼一盆冷水。如果你之前没用过AI产品，或者平时用AI也不多，不推荐搞本地部署。有更简单的方法，可以让你用上AI。想用DeepSeek，可以直接在手机的软件商

与传统应用不同，模型的输出是不确定的，即使多次问它一样的问题，给出的结果也可能不一样。这种特性对于日常应用业务OK，但是如果要在企业内用来处理具体业务问题，就必须提高这个稳定性，否则影响生产经营，例如产线操作人员通过模型获取操作步骤或者参数，如果步骤或者数据不对可能会导致产品出现质量问题等等。模型一旦训练好，就无法再补充数据，因此模型不会了解你自己组织内部的年假规定，注意事项。如何让大模型掌握这些

1.MaxKBMaxKB = Max Knowledge Base，是一款基于 LLM 大语言模型的开源知识库问答系统，旨在成为企业的最强大脑。它能够帮助企业高效地管理知识，并提供智能问答功能。想象一下，你有一个虚拟助手，可以回答各种关于公司内部知识的问题，无论是政策、流程，还是技术文档，MaxKB 都能快速准确地给出答案:比如公司内网如何访问、如何提交视觉设计需求等等1.1 简介开箱即用：支持直