你好，我是胡明校长，熊猫同学AI创始人。

在聊到AI的时候，我们都离不开“大模型”这三个字。

AI大模型已经完全融入了各个领域，也融入了我们的生活，它好像无所不在、无所不能。

百度李彦宏说：大模型改变世界；

360周鸿祎说：大模型是新时代“发电厂”；

李开复博士说：AI大模型是不能错过的历史机遇；

……

那么，究竟什么是大模型？

今天我想和你深度聊聊，从概念到技术，从发展到未来，讲大模型剖析透彻，更好地看清未来方向。

欢迎和我链接，一起探讨大模型的更多可能性。照例，我准备了一份干货给你：

《中国AI大模型发展白皮书研究报告》

为了更快了解你的需求，请备注关键词“大模型”获取资料。

PART.01 大模型究竟是什么，它是否就是AI的代名词？

大模型究竟是什么？它是否就是AI的代名词？

简单来说，你可以理解为大模型是人工智能（AI）领域中的巨型神经网络模型。

它们的作用类似于大脑，可以处理和分析大量数据。

这些模型通过训练过程学习，以执行各种任务，让计算机获得类似人类的“思考”能力。

从而理解、生成例如自然语言处理、图像识别、游戏玩法等等。

下面这张示意图是ChatGPT写给你的，一个通俗的概念。

“投喂”→“产出”

大模型的工作原理就是这样，它接收数据、通过学习提高自身的能力，并执行各种任务以生成有用的结果。

我们都知道ChatGPT，Chat是指聊天，那GPT呢？

G代表生成性（Generative)，P代表预训练（Pretrained），T代表模型架构（Transformer）。

这就是大模型的一种，而大模型之所以大，正是因为参数量大，GPT-3的参数量1750亿，GPT-4的参数量达到1.8万亿。

有人把大模型的训练比作是“炼丹”，这个词还挺有灵性的。

我们通过预训练、微调、提示工程、泛化等等一系列动作，处理复杂的任务，用大模型助力我们实现新的突破。

PART.02 2023，大模型元年

不少人称2023年为大模型元年，不管是技术的创新和成熟，还是应用的广泛认知，都可以看出来，AI大模型行业进入了一个新的发展阶段。

从OpenAI推出搭载GPT-3.5的ChatGPT一鸣惊人开始，AI大模型就冲进了我们的生活。

GPT-4和其他高级语言模型，比如文心一言等等大模型的发布，都展示了AI在理解和生成自然语言方面的惊人能力。

这些大模型不仅推动了技术界的发展，也引起了公众的广泛关注。

AI大模型开始在各个行业中发挥越来越重要的作用，包括医疗、教育、金融、娱乐等多个领域。

比如说在我熟悉的教育领域里，AI大模型正在重塑商业模式，创造新的市场机会。

当然，大模型不是在今年才开始运作的，它的发展历程就久远了，基本可以分为三个关键时期：起始期、生长期和爆发期。

第一个是起始期。

AI领域的起始期可以追溯到上世纪50年代和60年代，当时研究人员开始尝试构建智能系统。然而，由于计算能力和数据限制，这些模型相对简单。

后来，随着计算能力的提高和大规模数据集的可用性，AI模型在20世纪末和21世纪初进入了生长期。这一时期出现了一些重要的模型，比如说，深度神经网络。

从去年到今年，可以这么说，AI模型进入了爆发期，这一时期的代表是大规模预训练模型，如GPT-3、BERT和T5等。

这些模型拥有数十亿甚至数百亿的参数，能够执行复杂的自然语言处理和计算任务。

PART.03 国内大模型产业，跟上时代快速爆发

中国也在大模型领域取得了重要进展，有多家知名公司和机构开发了自己的大模型。

从今年3月开始，国内的AI大模型如雨后春笋般涌现。

《中国人工智能大模型地图研究报告》显示，截至2023年5月底，国内10亿级参数规模以上基础大模型至少已发布79个。

不可否认的是，美国在AI大模型上还是属于领头，但中国大模型也实力不可小觑。

从2020年起，中国的大模型进入了高速发展阶段，如今，中美两国大模型的数量占全球大模型数量的近90%，中国大模型数量已进入第一梯队。

国内的一些知名大模型和应用场景可以看看撼地发布的这个数据。

可以看出，国内大模型产业是热闹非凡啊。

这个当下，几乎所有的重要企业和研发机构都在推出大模型，IDC预测，2026年中国AI大模型市场规模将达到211亿美元，人工智能将进入大规模落地应用关键期。

从投资、创业到应用，中国几乎是目前世界上最活跃的市场。

随着核心技术的突破，产业生态的持续完善，利用场景的深化，训练数据的打磨，大模型时代的序幕才刚刚拉开。

PART.04 未来已来，大模型的发展是大势所趋。

未来大模型会进一步影响整个行业。

比如我所在的IT行业里，我们浅谈一下以GPT系列为代表的大模型将如何重塑IT行业的结构。

从基础设施层，云层来说，这一层主要是提供计算能力，包括大量的GPU或XPU。这是大模型运行的基础，也是支撑整个IT行业的核心。

再到IaaS层，是构建更高层服务的基石。提供基础计算、存储、网络、数据和安全服务。

以GPT系列等大模型为代表，MaaS层提供了通用的AI能力，可以被进一步应用于各种特定领域。

而VFM层（垂直基础模型）将通用的大模型应用于特定领域，如自动驾驶、蛋白质解析、气象预报等。这些垂直模型也可以相互结合，形成新的应用。

最上层当然是软件即服务，SaaS层将各种模型和技术融合成具体的应用，如企业软件、消费者应用等。

再到边缘计算和模型部署。

在部署端，比如电话、个人电脑、物联网设备、机器人和智能汽车等，需要将AI模型部署到边缘设备上。这里的关键是模型的大小和速度。在像自动驾驶这样的应用中，模型需要小而快，以实现低延迟和高精度。

以及一些边缘计算的机会：边缘计算、边缘模型、模型交互、联邦学习和小模型的开发是当前和未来的一个重要趋势。

这些技术有助于在设备上更有效地运行AI模型，同时保护隐私和减少对中心云的依赖。

总得来说，大模型将在IT行业中发挥越来越重要的作用，不仅在基础模型层，更在垂直模型和边缘计算层。

这些技术的发展将推动IT行业的结构重塑，同时也带来了新的机会和挑战。

未来，AI大模型也会在医疗、教育、自动驾驶等领域发挥更大的作用，为人类带来更多的便利和进步。

毫无疑问，大模型赋能千行百业将是一场硬仗，自主创新才能真正实现超越，让我们一起期待更广阔的大模型之路。

无IA 不创业 不出海 就出局

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