随着生成式AI的不断演进，大模型在图片、音视频等多模态领域的表现展露了其在产业端应用的巨大潜能；尤其在“效率提升”与“解决可预测性”方面，大模型已将其广泛的应用领域与强大的行业渗透性展露于世人眼前；据红杉美国发布的研究报告显示，以大模型为代表的生成式AI仅仅在出现的一年间，就创造了近30亿美元的总收入，是传统SaaS行业需要花费10年时间创造的总量。但与之相随的便是算力、数据处理与存储需求的指数级

什么？炼个大模型还嫌贵？到底哪里贵了！？？争先恐后训练大模型，搞得现在“算力慌”“一卡难求”，算力当然水涨船高了!“特供版”GPU又贵又缩水，大家自己愿意当“冤大头”囤卡，还好意思埋怨贵了？这么多年有没有认真工作？为什么这么多算力还依赖进口!自己为什么不能制造芯片?有没有在自主化上想想办法？数据需要存，接入AI模型需要网，部署AI模型需要终端。哪个不需要投入了!任何一个地方出现短板，就会出现木桶效

1) 模型碎片化，大模型提供预训练方案04大模型训练框架MindSpore官方资料。

智能算力，是数字经济发展的重要基础性资源。由于美国的科技禁运政策与国内人工智能技术差距，我国在实现智算资源完全国产化的道路上仍需努力。为了谋求可用算力资源在物理空间的释放和高效利用，国家层面持续推进“东数西算”工程，智算产业的相关布局已提升到国家未来科技发展的战略性高度。本报告旨在分析中国智能算力市场的现状、应用前景、技术动向及发展趋势，并识别智能算力市场竞争态势，反映该细分市场领袖梯队企业的差异

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核心价值企业敏感数据100%离线处理个人知识库智能问答本地模型快速响应支持PDF/Word/网页等多格式文档工具链Ollama：开源模型托管平台（支持150+模型）：深度求索开源的16K长文本大模型：中文语义向量模型：AI应用可视化客户端本方案在Intel i7-12700H + RTX 4070设备上实测，可流畅处理200页以内的技术文档问答。通过本地化部署既保障了数据安全，又充分发挥了Deep

1.1 大模型技术的发展历程 …51.2 大模型技术的生态发展 …91.3 大模型技术的风险与挑战 …11。

原始、混乱的银行流水文件 ➡️。

可以明显看出，基于相同的deepseek大模型，使用不同的模型应用工具（包括解析模型)，对话时判若两人。AnythingLLM明显思考更简单，回答十分简洁，回答速度很快。deepseek+RAGflow像一个普通的成年人。deepseek+AnythingLLM像一个普通的小学生。

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