大模型产业呈现四层价值链架构，当前超60%价值集中于基础设施层，未来将向MaaS服务及应用层传递。应用层分为软件平台(轻量化高毛利)和硬件载体(重投资长周期)。大模型厂商可选择开源、闭源或混合策略。基础设施层整合IDC承载、硬件算力、系统集成及软件调度四大环节。综合型DCF企业凭借端到端能力在中国市场占据主导地位，三家巨头份额合计60%。
核心观点:
- 大模型产业价值链四层架构中，当前超60%的价值集中于基础设施层，未来随着大模型技术与应用越发成熟，价值将向MaaS服务及多元化应用场景传递，
- 应用层分为软件平台与硬件载体两大方向，软件平台凭借轻量化和高手利短平快快速创造收益，硬件载体依据长周期重投资构筑实体壁垒，最终目标形成长期稳固的行业地位优势。
- 大模型厂商依据自身目标，或选择以开源路径追求流量生态与技术共进，或选择以闭源路径保护核心优势并实现更直接的商业化，或采取混合策略试图平衡生态拓展与商业价值。
- 大模型产业基础设施层整合了IDC的物理承载、核心硬件的算力基石、[集成商的系统构建以及软件平台的管理调度这四大环节，通过它们的紧密协同，共同支撑起上层大模型的训练与应用。
- 综合型DCF企业凭借端到端的产品与服务能力，能够更好地满足客户复杂需求，从而在中国市场占据主导地位，三家巨头市场份额合计高达60%。
大模型产业链全景图谱
大模型产业价值链条
大模型产业价值链四层架构中，当前超60%的价值集中于基础设施层，未来随着大模型技术与应用越发成熟，价值将向MaaS服务及多元化应用场景传递。
大模型产业展现出清晰的四层价值链结构。底层DCF层为整个产业提供稳定运行的物理基座；向上延伸的基础设施层，整合了核心IT硬件与系统软件平台，是算力、存储及网络资源的直接提供者，模型层则聚焦于研发和供给核心AI智能；最终的应用层基于模型能力，面向终端用户开发产品与服务，实现场景化价值。
价值捕获高度集中于基础设施层，其约占66%的份额，这主要归因于高性能人工智能硬件的高昂成本以及支撑其运行的软件平台的关键价值。
展望未来，随着技术演进和应用生态的成熟，价值有望逐渐向模型即服务(MaaS)创新以及应用层的多元化商业模式迁移。
大模型产业应用层核心参与者
应用层分为软件平台与硬件载体两大方向，软件平台凭借轻量化和高毛利短平快，快速创造收益，件载体依据长周期重投资构筑实体壁垒，最终目标形成长期稳固的行业地位优势。
大模型应用层主要参与者与核心能力优势
- 软件驱动型厂商包括阿里云、腾讯云、等平台企业，以及聚焦垂直场景的独立开发团队。前者依托雄厚资本、基础模型自研能力 。
- 海量数据与超大规模基础设施定位一站式平台与全栈服务商在规模与生态整合上占优。 但庞大组织结构易削弱细分创新的敏捷性。
- 后者凭借对行业痛点的深度理解与快速迭代能力，能提供贴近业务的敏捷方案，不过受限于资源与技术栈，复制与规模化难度较高。
- 硬件驱动型厂商涵盖宇树科技等机器人企业，以及 Meta、科大讯飞等布局智能终端的公司。
- 其核心在于将大模型深度嵌入机器，实现软人、AR眼镜等物理载体，硬件协同与边缘计算优化，并通过传感器采集专属数据构筑实体与数据壁垒，为用户带来更沉浸的物理交互体验。
然而，该路线普遍面临研发周期长、成本高、供应链复杂及市场教育成本大的挑战。
大模型产业模型层核心参与者
大模型厂商依据自身目标，或选择以开源路径追求流量生态与技术共进，或选择以闭源路径保护核心优势并实现更直接的商业化，或采取混合策略试图平衡生态拓展与商业价值。
大模型模型层主要参与者与核心能力优势
- 开源策略厂商(如Meta、零一万物)主要通过开放模型快速构建开发者生态、激发社区创新力以扩大影响力。其核心优势在于用户获取成本低、社区参与度高但主要挑战在于难以直接通过模型本身获利。
- 混合策略厂商(如Google、阿里云、名智谱AI)试图平衡开放与封闭。利用开源模型吸引用户、构建生态，同时以闭源旗舰模型保持技术领先并获取商业收入。优势在于市场覆盖灵活、收入来源多元，挑战在于管理复杂度和产品定位的平衡。
- 闭源策略厂商(如OpenAl、百度、华为云)则聚焦于打造性能顶尖的专有模型，通过API或云服务直接商业变现。优势在于商业模式清晰、对技术和安全有强控制力但其成败高度依赖于持续投入维持技术领先，且面临信任门槛和开源替代品的竞争压力。
大模型产业基础设施层核心参与者
大模型产业基础设施层整合了IDC的物理承载、核心硬件的算力基石、IT集成商的系统构建以及软件平台的管理调度这四大环节通过它们的紧密协同，共同支撑起上层大模型的训练与应用。
大模型基础设施层主要参与者与核心能力
- 基础设施软件平台企业旨在通过综合性的软件平台，实现对底层异构硬件资源的统一管理、智能调度与性能优化，为上层人工智能应用提供稳定高效的运行环境。
- 基础设施硬件企业负责研发、制造并提供构成智算中心核心物理能力的硬件部件或专用系统，主要包括高性能人工智能芯片、中央处理器、高带宽内存、服务器内存及高速网络设备等基础元器件或专用系统。
- 第三方数据中心环节专注于建设和运营高标准的数据中心物理设施，为服务器、存储、网络等信息技术设备提供包括空间、电力、基础网络接入在内的物理托管环境及服务。
- 信息技术基础设施集成商环节的核心是将来自不同厂商的硬件和必要的软件集成为功能完整的服务器、存储系统或整体信息技术解决方案，并负责交付、部署及后续技术服务。
大模型产业DCF层核心参与者
综合型DCF企业凭借端到端的产品与服务能力，能够更好地满足客户复杂需求，从而在中国市场占据主导地位，三家巨头市场份额合计高达60%。
大模型DCF层主要参与者与核心能力
从大模型产业DCF层的分析来看，市场参与者呈现清晰的两类格局:
- 一类是深耕于供电(如科士达、华、易事特)或制冷(如英维克、佳力图)中特定领域的专业厂商。
- 二类则是提供全面解决方案的综合型企业。
其中综合型DCF企业在这个赛道竞争力较强，三家综合型DCF层巨头企业整体在中国的市场份额占比达60%。
这些企业均具备覆盖从供配电系统、多样化制冷技术(涵盖风冷与液冷)机柜、预制化模块化方案到DCIM监控管理软件的端到端产品与服务能力。
这种全面的产品组合是它们能够满足客户复杂需求、赢得市场信任并占据主导地位的核心基础。
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。
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第一阶段（10天）：初阶应用
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- 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
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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。
![BUUCTF-[ACTF2020 新生赛]Upload](http://pic.xiahunao.cn/BUUCTF-[ACTF2020 新生赛]Upload)
