大模型回归实业，少谈梦，多赚钱

前言

大家都知道美国现在AI很火，但是现在火到已经有点看不懂的地步了。

苹果前脚在WWDC24上公布了自己在AI上的新进展，隔天市值就上涨了2142亿美元。而以微软为首的美股“Big 7”的市值更是达到史无前例的14万亿，占据标普500的32%。

冷静下来想想，疯涨的背后有多少泡沫？

也难怪Gartner在最新发布的AI技术成熟度曲线，把「生成式 AI」和「基础模型」放在期望膨胀期的巅峰，同时也提示大家，任何繁荣之下都可能掩盖巨大的潜在风险。著名投资人朱啸虎就说，他信仰AGI，但他信仰能马上商业化的。

就是少谈梦，多赚钱呗！

没错！因此在国内，以政府、金融和央国企为代表的大型政企客户已经成为了AI落地的重要战场。

要知道，这类客户资金实力雄厚，自身积累也丰富，在利好政策的推动下，企业的智改数转已经形成了明显的趋势。他们明白，只要找准合适场景，大模型降本增效的作用可是十分明显。

有资金、有实力、有场景，怪不得政企市场成为大家追捧的对象。

但秋香深入了解发现，政企的大模型落地之路看起来并不容易，主要的难点有三个：

首先是大模型建设路线的选择。大模型要怎么建？从0开发不仅时间周期长、投入资金大、人员要求高，还不一定能达到预期效果。所以，在成熟的、工程化能力强的商用基础大模型的基础上，开发和微调出适合自身特性的行业专属大模型对政企来说才是优选。

其次是数据安全的考虑。行业专属大模型想要好用，企业自身的私有数据就需要参与训练。

投喂的数据越专业，模型自然就越懂行。但是大型政企因为自身的特殊性，不光对模型的安全性要求很高，而且更倾向于将数据留在本地，确保“数据不出域”。

最后就是算力挑战。除了提高单点的性能，更重要的是，如何把有限的算力用好。尤其是把CPU、GPU、NPU等各种算力资源都能协同调度起来，并且自上而下考虑算子、存储、网络等多方面软硬协同创新，是突破算力瓶颈的必然之路。

由此看出，政企这门生意，不仅要求高、挑战大、还十分看重自主创新！虽然谁都想做，但真正做起来确实是困难重重，能做好的实属凤毛麟角。于是，在一众解题思路里，大模型混合云不乏是一个绝佳选择。

为啥这么说？比如，基于混合云构建的大模型，可以直接部署在本地，解决数据不出域的安全问题；其次混合云还能让行业大模型在公有云上训练，充分利用云上充沛的算力资源，在混合云上结合企业本地数据微调，最后推送到边缘云进行推理。总的来说，就是既能满足业务创新的诉求，也能缓解企业对数据安全的担忧。

察觉到这点，华为云在去年就推出业界首个大模型混合云华为云Stack，在今年的华为开发者大会上，华为云还发布了大模型混合云十大创新技术，包括多样性算力调度、云边协同、大模型训练断点续训等等，瞄准大模型在政企落地的难点和堵点，从系统性创新的角度，解决这些业界难题甚至世界级难题。

不得不说，帮助政企把AI真正转化为生产力，华为有一套自己的解法，而且是真的解到了政企的心坎里。比如从22年开始，山东能源集团携手华为云基于混合云打造全球首个矿山大模型，已在煤矿领域9个专业40多个场景应用实践。

不难看出，尽管现在大模型在技术和价格上卷得如火如荼，但真正的赛点在落地。不盲目追求堆算力、堆参数量，踏踏实实积累工程化能力，帮助行业大模型落地才是关键。可以说，华为云真正帮助政企实现了大模型的落地应用，赋能千行万业的发展。

坦白地说，现在的大模型离全面提高生产效率，改变千千万万行业，还有很长的路。而这条路充满挑战，算力受限、也没有算法优势，但好在咱工业门类最全，场景最多，行业数据最全，行业大模型大有可为。这需要产业上下游各方的共同努力。幸好有越来越多像华为云这样专注技术创新，致力于行业创新应用的厂商，正在一步一个脚印地，走出属于我们自己路。

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三、AI大模型经典PDF籍

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四、AI大模型商业化落地方案

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.2.1 什么是Prompt
- L2.2.2 Prompt框架应用现状
- L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
- L2.2.4 Prompt框架与Thought
- L2.2.5 Prompt框架与提示词
- L2.3 流水线工程
- L2.3.1 流水线工程的概念
- L2.3.2 流水线工程的优点
- L2.3.3 流水线工程的应用
- L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
内容：
- L3.1 Agent模型框架
- L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
- L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
- L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
- L3.2 MetaGPT
- L3.2.1 MetaGPT的基本概念
- L3.2.2 MetaGPT的工作原理
- L3.2.3 MetaGPT的应用场景
- L3.3 ChatGLM
- L3.3.1 ChatGLM的特点
- L3.3.2 ChatGLM的开发环境
- L3.3.3 ChatGLM的使用示例
- L3.4 LLAMA
- L3.4.1 LLAMA的特点
- L3.4.2 LLAMA的开发环境
- L3.4.3 LLAMA的使用示例
- L3.5 其他大模型介绍