全球AI市场预计2029年达1.26万亿美元，年复合增长率31.9%，生成式AI引领增长。技术从"能力"向"可用性"进化，GPT-5等模型实现突破性进展。投资聚焦AI Agent、垂直应用和基础设施。中美呈现"闭源vs开源"路线分化，美国追求通用能力，中国注重垂直行业应用。中国AI核心产业规模超9000亿元，在智能制造、金融、医疗等领域取得显著成效。
第一章：全球 AI 大模型发展现状与趋势
进入 2025 年，人工智能（AI）的发展浪潮以前所未有的速度和深度重塑着全球科技格局与产业生态。以大模型为核心的生成式 AI 技术，在经历了 2023年的爆发式增长和 2024 年的技术沉淀与应用探索后，于 2025 年展现出更加成熟和体系化的发展态势。
技术迭代的步伐从未放缓，模型能力的天花板被不断捅破；商业应用的边界持续拓宽，从数字世界向物理世界加速渗透；全球范围内的竞争与合作交织演进，中美两极的技术路线分化与生态博弈日趋明显。
本章节将立足于 2024 年 6 月至 2025 年 9 月的最新动态，从全球市场概览、中美技术路线分化和关键技术突破三个维度，深度剖析 AI 大模型发展的宏观现状与未来趋势，为中国的 AI 开发者和行业从业者提供一幅清晰、权威且具前瞻性的全景图。
报告以极为乐观的预期指出，这一数字将在 2029 年增至12,619 亿美元，五年复合年增长率（CAGR）高达 31.9% 。
- 这一预测标志着 AI正从一个前沿技术领域，稳步成长为驱动全球数字经济的核心引擎，一个万亿美元级的庞大产业赛道已然形成。
- 这种增长并非空中楼阁，而是建立在企业数字化转型加速、AI 原生应用涌现以及消费者对智能化产品和服务需求不断增长的坚实基础之上。
- 在整体 AI 市场中，生成式 AI（Generative AI）的增长尤为迅猛，成为引领本轮 AI 浪潮的绝对主力。数据显示，到 2029 年，全球生成式 AI 市场的投资规模预计将达到 6,071 亿美元，占届时 AI 市场投资总规模的 48.1%，其五年复合增长率更是高达惊人的 56.3% 。
- 这一方面得益于以 GPT-5 为代表的基础模型能力的持续突破，另一方面也源于企业端和消费端应用场景的快速成熟。从代码生成、内容创作到客户服务、科学研究，生成式 AI 正在以前所未有的深度和广度渗透到经济活动的方方面面。
各大研究机构的预测也印证了这一趋势，尽管由于统计口径和预测模型的不同，具体数值存在差异，但对市场将维持超高速增长的判断高度一致。这种共识本身就构成了市场信心的重要来源。
表 1-1 不同机构对全球 AI 市场规模的预测（2025 年视角）
2.中国市场的战略地位与增长潜力
在全球 AI 版图的扩张中，中国市场的角色日益凸显，成为推动全球增长的关键力量。
根据中国信息通信研究院（CAICT）的数据，截至 2025 年 9 月，中国 AI 核心产业规模已突破 9000 亿元人民币，约占全球核心产业规模的 10%，相关企业数量超过 5300 家 。
3.区域发展格局：多极化趋势显现
虽然美国和中国目前是全球 AI 发展的“两极”，但 2025 年的市场格局也呈现出更加多元化和多极化的趋势。
1.1.2 技术迭代加速：从“能力”到“可用性”的进化
如果说市场规模的增长是 AI 发展的“量”的积累，那么技术性能的迭代则是“质”的飞跃，是驱动整个生态发展的根本动力。2025 年，AI 大模型的技术迭代呈现出明显的加速态势，其核心特征是从单纯追求基准测试分数的“能力”（Capability）提升，转向更加注重模型在真实世界中的可靠性、安全性和实用性的“可用性”（Usability）进化。这一转变的标志性事件便是 OpenAI 于 2025年 8 月 7 日正式发布的 GPT-5 模型 。
GPT-5 的“智能涌现”：重新定义性能天花板GPT-5 的发布，距离其前代 GPT-4 的问世（2023 年 3 月）已近 900 天。漫长的等待换来的是一次能力的巨大飞跃，其性能提升不再是线性的、渐进式的增长，而是在多个被认为代表高阶“智能”的严苛基准测试中实现了“涌现”（Emergence）级别的突破。
这种“涌现”指的是当模型规模或数据量跨越某个临界点后，模型会突然获得之前完全不具备的、全新的、更复杂的能力，这是通往通用人工智能（AGI）路径上的关键信号。
根据斯坦福大学发布的《2025 年人工智能指数报告》（AI Index Report 2025），新一代模型（以 GPT-5 为代表）在多个关键基准上相较于前一年实现了惊人的性能提升 ：
在 MMMU（大规模多学科多模态理解）、GPQA（博士级科学问题）和SWE-bench（软件工程）等基准测试中，AI 表现在短短一年内分别提高了 18.8、48.9 和 67.3 个百分点，部分任务甚至超越了人类水平。
这种非线性的增长速度，是过去任何技术发展史上都未曾见过的。GPT-5 的官方发布数据更为具体地展示了这种飞跃。这些基准测试的设计，旨在评估模型在真实世界中解决复杂问题的能力，而非简单的模式匹配。
表 1-2 GPT-5 与 GPT-4 在部分关键基准上的性能对比（部分数据为估算）
从“能力”到“可用性”的进化：更可靠的 AI尽管在基准测试上的“屠榜”令人印象深刻，但 2025 年技术迭代更核心的趋势，是各大模型厂商将研发重点从单纯提升理论性能，转向解决实际应用中的核心痛点。
OpenAI 在发布 GPT-5 时就反复强调，其在“减少幻觉、提升指令遵循能力、减少阿谀奉承”等实用性方面取得了重大进展 。
这种从“能力”到“可用性”的进化，预示着大模型正从一个充满惊喜但时常犯错的“天才少年”，向一个知识渊博、逻辑严谨、态度诚恳的“专家助手”转变。
这为大模型在各行各业的规模化、关键性业务中的落地应用，扫清了最核心的障碍，也为开发者基于大模型构建可靠、可信的商业应用提供了坚实的基础。
1.1.3 投资热潮回归与结构变迁
经历了 2024 年对大模型商业化路径的短暂疑虑和市场观望后，全球 AI 领域的投资热潮在 2025 年以更强劲、更理性的姿态强势回归。
资本不再像初期那样盲目追逐参数规模的“军备竞赛”和基准测试的“刷分游戏”，而是展现出高度的战略聚焦，将目光锁定在技术的实际应用价值、清晰的商业模式和可持续的商业闭环构建能力上。这标志着 AI 投资进入了“下半场”——一个由“价值驱动”取代“概念驱动”的新阶段。
根据最新数据，2025 年上半年，全球生成式 AI 领域的初创企业融资总金额达到惊人的 450 亿美元，较 2024 年同期增长近三倍，甚至超过了 2023 年同期的峰值。这一方面显示出资本市场对 AI 长期价值的坚定信心，另一方面也反映出经过一轮洗牌后，资金正在向更具潜力和确定性的头部项目和赛道集中。
投资的重点领域也发生了显著的结构性变迁，呈现出三大清晰的趋势：AI Agent（智能体）的爆发、垂直行业应用的深化，以及 AI 基础设施与工具链的持续火热。
趋势一：AI Agent（智能体）成为最大风口
如果说大模型是 AI 的“大脑”，那么 AI Agent 就是连接这个“大脑”与数字世界乃至物理世界的“手和脚”。具备自主理解、规划、记忆和工具调用能力的 AI Agent，被普遍认为是将大模型的潜力从“对话框”中彻底释放出来、实现其全部价值的关键。因此，AI Agent 在 2025 年当之无愧地成为了全球资本追逐的最大风口。
资本之所以狂热追捧 AI Agent，是因为它看到了一个清晰的商业模式演进路径：从提供基础能力的 PaaS（平台即服务），走向提供完整解决方案的 SaaS（软件即服务），最终实现按效果付费的“结果即服务”（Outcome-as-a-Service）。
趋势二：垂直行业应用与“模型+应用”一体化
随着通用大模型能力的普及，单纯提供基础模型 API 的商业模式面临着日益激烈的同质化竞争和价格压力。因此，资本和创业者的注意力开始转向能够解决特定行业痛点的垂直应用。这些应用通常基于通用大模型进行深度微调和优化，并与行业知识、业务流程深度绑定，从而建立起更高的竞争壁垒和客户价值。
以智谱 GLM、月之暗面、MiniMax 等为代表的 AI 独角兽，从创立之初就坚持自己研发底层大模型，并直接面向 C 端或 B 端用户推出创新的应用产品。
这种模式的优势在于：
月之暗面在 2025 年完成了由阿里巴巴和腾讯联合领投的新一轮融资，估值超过 50 亿美元。其产品 Kimi 凭借在长文本处理（率先支持 200 万字上下文）上的独特优势，在知识工作者、研究人员和学生群体中获得了极高的用户粘性，成为“模型+应用”一体化策略成功的典范。
趋势三：AI 基础设施（AI Infra）与工具链持续火热
随着模型规模的指数级扩大和应用的多样化，对高效、低成本、易于使用的AI基础设施和工具链的需求日益增长。
AI Infra是支撑上层模型和应用创新的“底座”，其重要性愈发凸明，成为投资的另一大热点。
这个领域的投资可以细分为几个层面：
企业 AI 投资的全面复苏
除了风险投资市场的火热，企业自身的 AI 投资也呈现出强劲的反弹。麦肯锡在 2025 年初对全球企业高管的调研显示，在其组织中至少有一个业务环节用上 AI 的比例已从 2023 年的 55%跃升至 78% 。更重要的是，企业正在从“实验性采用”转向“规模化部署”，并将 AI 整合到核心业务流程中以创造实际的财务回报。调研显示，已经看到 AI 带来显著收入增长或成本下降的企业比例，从2023 年的 20%上升到了 2025 年的 45%。
这表明，AI 不再是少数科技巨头的专利或研发部门的“玩具”，而是正在成为各行各业提升效率、驱动创新的“标配”生产力工具。这种广泛而深入的企业需求，为整个 AI 产业链的健康发展提供了最坚实的商业基础，也为投资机构的乐观预期提供了最有力的支撑。
1.2 中美技术路线分化：博弈、共存与未来
作为全球 AI 发展的两极，中国和美国在 2025 年展现出日益清晰且深刻的技术路线和生态策略分化。这种分化并非简单的技术选择差异，而是植根于两国不同的市场环境、产业基础、政策导向乃至地缘政治格局的必然结果。
它不仅体现在模型开源与闭源的战略抉择上，也深入到开发者生态、技术特色、产业应用乃至算力自主等多个层面。深刻理解这种分化，对于把握全球 AI 竞争格局、预判未来技术趋势以及定位中国自身的发展路径，具有至关重要的战略意义。
1.2.1 开源 vs. 闭源：两种生态的战略博弈
2025 年，中美在基础大模型上的核心战略差异，最鲜明地体现在“开源”与“闭源”的路线选择上。这不仅是技术策略的差异，更是商业模式、生态构建、人才培养乃至地缘政治影响力的深层次博弈。美国头部厂商构建的“闭源长城”与中国厂商引领的“开源浪潮”，正在塑造两种截然不同但又相互影响的 AI 未来。
美国的“闭源长城”与 API 经济霸权
美国头部厂商，包括 OpenAI (GPT 系列)、Google (Gemini 系列)、Anthropic(Claude 系列)以及苹果（在 iOS/macOS 中集成的模型），坚定地选择了闭源或严格受控的模式。它们将训练好的、能力最强的旗舰模型视为其最核心的知识产权和商业资产，通过提供 API 服务的形式，向全球开发者和企业输出其 AI 能力。
这种策略的本质，是在 AI 时代延续美国在传统软件和互联网时代的平台霸权，通过掌控最核心的“智能”生产资料，在全球 AI 产业链中占据高附加值的顶端。
中国的“开源浪潮”与生态突围战略
与美国的策略形成鲜明对比，中国几乎所有头部的 AI 厂商和研究机构，包括阿里巴巴（通义千问 Qwen 系列）、DeepSeek（深度求索）、智谱 AI（GLM系列）、零一万物（Yi 系列）、月之暗面（kimi 系列）、腾讯（混元系列）、华为（盘古系列）、元象（Llama 中文社区版）等，都在 2025 年坚定地拥抱了“开放权重”（Open Weights）的开源策略。
它们不仅发布详细的技术报告，更将训练好的、性能强大的模型权重向学术界和产业界开放，允许全球的开发者和企业免费下载、在本地部署、进行二次开发和微调。
这一策略的背后，是基于中国当前市场环境、技术发展阶段和国际竞争格局的深思熟虑，是一场旨在实现“非对称优势”和“换道超车”的战略抉择。
著名 AI 学者吴恩达在 2025 年的一次公开演讲中明确指出，中国凭借其充满活力的开放权重模型生态系统，已经找到了一条有别于美国、具备超越潜力的发展路径 。
这场开源与闭源的路线之争，本质上是两种不同发展哲学和商业模式的博弈。闭源生态追求的是深度、控制和利润最大化，而开源生态追求的是广度、活力和生态共荣。
短期内，最顶尖的闭源模型在通用能力上仍可能保持微弱的领先；但从长远看，开源生态的快速迭代、群体智慧和更广泛的应用渗透，可能催生出更具韧性和多样性的创新，最终在整体上形成更强的产业竞争力。
对于开发者而言，开源意味着更高的自主性、更低的成本和更灵活的定制空间，但也需要更强的技术能力来驾驭和优化模型，这对中国的 AI 人才培养提出了新的要求。
1.2.2 开发者生态对比：全球化社区 vs. 本土化平台
开发者社区是 AI 生态的灵魂和活水之源，是技术传播、知识分享、项目协作和人才成长的核心载体。2025 年，中美两国也形成了风格迥异但同样充满活力的开发者生态。
Hugging Face：AI 民主化的“模型广场”如果说 GitHub 是 AI 的“代码库”，那么 Hugging Face 就是 AI 的“模型库”、“数据集市”和“应用展示空间”。它极大地降低了开发者获取、使用、训练和分享模型的门槛，是近年来推动 AI技术民主化的最大功臣。
其社区文化开放、活跃，以分享和协作为主导，核心价值在于：
- 海量模型与数据集：托管了超过 100 万个预训练模型和 20 万个数据集，覆盖了自然语言处理、计算机视觉、音频处理等几乎所有领域。
- 标准化工具链：其Transformers库已成为加载和使用预训练模型的事实标准，Diffusers 库统一了文生图模型的接口，极大地简化了开发流程。
- 在线演示与部署：通过 Spaces 功能，开发者可以轻松地为自己的模型构建一个可交互的在线演示应用（Demo），并与全球用户分享。
Hugging Face 还提供推理端点（Inference Endpoints）服务，简化了模型的生产部署。
中国崛起的本土化平台：以魔搭（ModelScope）和昇思（MindSpore）为代表，以及算泥社区（Suani）面对美国主导的全球社区，中国 AI 产业也积极构建符合自身国情和开发者需求的本土化平台，其中最具代表性的是阿里巴巴的“魔搭”和华为的“昇思”，以及来自中科算网的“算泥社区”。
- 魔搭（ModelScope）：中国开发者的“模型超级市场”由阿里巴巴达摩院牵头推出的 ModelScope 社区，在短短几年内迅速成长为中国规模最大、最活跃的AI 模型社区。其核心定位是“模型即服务”，致力于为中国开发者提供一站式的模型发现、体验、开发和部署服务。相比 Hugging Face，魔搭社区的特点更加“接地气”，更侧重于模型的“应用性”和“易用性”：
- 国产模型大本营：社区不仅汇集了通义千问系列等阿里自家的王牌模型，也吸引了几乎所有国内主流 AI 公司（如智谱 AI、零一万物、百川智能等）和顶尖研究机构的模型入驻，形成了国内最全的中文模型库。
- 极致的中文友好体验：平台提供全中文的界面、详尽的中文文档、丰富的入门教程和教学视频，极大地降低了国内初级开发者的学习门槛。
- 完善的工具链与云服务集成：魔搭社区提供了从模型在线体验（Playground）、代码在线运行（Notebook）到一键部署到阿里云 PAI 平台的完整工具链。开发者可以在一个平台上完成从模型选型到应用上线的全过程，实现了与云计算服务的无缝衔接。
昇思（MindSpore）：由华为推出的昇思社区，则是一个战略意图更加清晰的平台，其核心目标是为基于华为昇腾（Ascend）AI 硬件生态的开发提供全栈式的软件框架、模型库和工具链。昇思社区的最大特点是“软硬协同”，旨在通过框架、编译器和模型的联合优化，将昇腾芯片的硬件性能发挥到极致，为开发者提供一个在国产算力上进行高效 AI 开发和部署的最优解。
- 其生态价值在于：为国产算力“造魂”：昇思 AI 框架针对昇腾硬件的架构特点（如达芬奇架构的矩阵计算单元）进行了深度优化，能够最大化硬件利用率。
- 构建自主可控的技术体系：在昇思社区，从底层的 AI 框架（MindSpore）、AI 编译器（CANN），到上层的模型库和开发套件（MindKit），构成了一套完全自主可控的全栈 AI 技术体系，这对于保障国家 AI 产业安全具有重要的战略意义。
表 1-3 全球与中国主流 AI 开发者社区对比（2025 年）
总而言之，中美开发者生态呈现出互补与竞争并存的格局。GitHub 和Hugging Face 定义了全球 AI 开发的基础设施和通用范式，而魔搭、昇思和算泥社区等本土平台则在应用落地、服务本土开发者和构建自主算力生态方面，展现出强大的生命力和不可替代的价值。
对于中国开发者而言，既要积极拥抱全球社区，站在巨人的肩膀上；也要充分利用本土平台的优势，将先进技术与中国独特的市场需求和产业场景相结合，创造出真正的价值。
1.2.3 技术特色对比：通用与垂直的殊途同归
2025年，这一差异愈发明显：美国头部模型在追求“通用人工智能”（AGI）的道路上越走越远，致力于打造一个无所不能的“超级大脑”；而中国的 AI 大模型发展则呈现出更强的“实用主义”和“场景驱动”色彩，通过在垂直行业的深度耕耘，走出了一条“自下而上”、与实体经济深度融合的特色路径。尽管起点和路径不同，但两者都在以自己的方式，探索着通往更高级别人工智能的未来，可谓“殊途同归”。
美国的技术路径：追求通用能力的“自上而下”
中国的技术路径：场景驱动的“自下而上”
相比之下，中国的 AI 大模型发展呈现出更强的“实用主义”和“场景驱动”色彩，走的是一条“自下而上”的道路。除了在通用能力上奋力追赶，中国厂商将大量资源投入到金融、医疗、制造、电商、教育等具体垂直行业的应用开发中，强调模型与产业知识、业务流程的深度融合。
代表模型：阿里的通义千问、智谱 GLM、百度的文心一言、腾讯的混元、华为的盘古等。
- 核心理念：AI 的价值最终体现在解决真实世界的问题上。从具体的应用场景出发，利用场景中产生的真实数据和反馈，来倒逼和牵引底层模型能力的迭代和优化。
- 生态打法：将大模型与其在各自优势领域的产业生态深度绑定。例如，阿里的通义千问与其电商和办公生态（钉钉）深度融合；百度的文心大模型与其在自动驾驶、工业质检等领域的积累相结合，形成了独特的“云智一体”优势。
这种路径的优势在于商业模式更清晰，更容易在短期内创造可衡量的经济价值，并且能够构建起基于行业 Know-how 和专有数据的护城河。
其挑战在于如何避免应用过于“碎片化”，并在深耕垂直领域的同时，保持对通用能力前沿的跟进。
中国 AI 的垂直行业深度赋能案例（2025 年）
中国的“自下而上”策略，在多个关乎国计民生的关键垂直行业取得了显著成效，展现出 AI 技术与实体经济深度融合的巨大潜力。这些案例不仅是技术的展示，更是商业价值的证明。
- 智能制造：从“中国制造”到“中国智造”
- 智慧金融：安全、效率与普惠的革命
- 普惠医疗：缓解资源不均，提升诊疗水平
- 自动驾驶：大模型驱动的“端到端”革命
中国复杂多变的交通路况和海量的驾驶数据，为自动驾驶技术的快速迭代提供了全球独一无二的“训练场”。2025 年，中国自动驾驶技术路线正在经历一场由大模型驱动的范式革命。
如何系统的学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
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01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生
2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：
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初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）
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02.大模型 AI 学习和面试资料
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第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
