华为宣布华为开发者大会（HDC 2025）于6月20日-22日在东莞松山湖举办。此次大会，华为将发布包括盘古基础大模型、盘古行业推理大模型、昇腾AI云服务基础设施在内的最新进展。

下午中共中央政治局就加强人工智能发展和监管进行第二十次集体学习。会上强调，面对新一代人工智能技术快速演进的新形势，要充分发挥新型举国体制优势，坚持自立自强，突出应用导向，推动我国人工智能朝着有益、安全、公平方向健康有序发展。

DeepSeek在Hugging Face平台上开源了其最新研发的DeepSeek-Prover-V2-671B，一个专注于数学定理证明的大语言模型。该模型基于DeepSeek-V3架构，拥有惊人的6710亿参数，能够处理极其复杂的数学证明问题。

近期国内多家媒体称，DeepSeek可能会5月推出下一代AI大模型DeepSeek-R2。相关报道称，DeepSeek-R2大模型将会采用一种更先进的混合专家模型（MoE），预计比GPT-4成本下降97%；并且是基于华为昇腾910B（Ascend 910B）芯片集群训练的模型，全方位自主可控。

由此可见，政策层面已坚定不移的将人工智能作为国家战略核心；国内头部企业也以技术攻坚与应用落地并重，重塑大模型发展格局。政策红利与行业实践的深度协同，将加速构建从底层算力到上层应用的国产化闭环，推动大模型在医疗、制造等关键领域的规模化落地，成为全球AI竞争的重要抓手。

本文就来深度梳理AI大模型应用必须关注的6个重点领域，分享给大家共同研究。

特别声明：以下内容绝不构成任何投资建议、引导或承诺，仅供学术研讨。

领域一：算力芯片

方向概述：AI算力芯片通过专用架构大幅提升人工智能任务的效率，是推动AI落地的关键技术。随着算法复杂度的增长，未来芯片将更趋专业化、能效化，并在硬件-算法协同设计上持续突破。

关联公司：景嘉微、龙芯中科、海光信息、寒武纪、芯原股份、复旦微电、紫光国微、澜起科技、瑞芯微、中科曙光、安路科技、全志科技等

领域二：AI服务器

方向概述：AI服务器是为高效运行机器学习、深度学习等AI工作负载优化的服务器。作为AI基础设施的核心，通过软硬件协同设计推动技术创新，其发展将持续降低AI应用门槛，赋能各行业智能化转型。

关联公司：工业富联、浪潮信息、拓维信息、中科曙光、紫光股份、神州数码、软通动力、中国长城、烽火通信、同方股份、云创数据、四川长虹等

领域三：数据中心

方向概述：数据中心是数字化社会的基石，为云计算、人工智能、金融交易等关键服务提供安全、高效的数据存储、处理与传输核心基础设施，同时为AI大模型的训练与推理提供强大的算力支撑和海量数据处理能力，驱动智能应用落地。

关联公司：宝信软件、数据港、云赛智联、光环新网、科华数据、奥飞数据、润泽科技、英维克、曙光数创、城地香江、中贝通信、并行科技等

领域四：AI智能体

方向概述：AI智能体是能感知环境、自主决策并执行任务的程序，应用于自动驾驶、客服等场景，通过强化学习和实时交互提升效率。其通过自适应学习优化模型策略，推动人机协作与复杂任务自动化。

关联公司：科大讯飞、拓尔思、汉得信息、云从科技、万兴科技、彩讯股份、昆仑万维、新开普、卫宁健康、中科创达、启明星辰、恒生电子等

领域五：AI应用（B端）

方向概述：面向政企客户的人工智能解决方案，通过AI技术优化业务流程、提升效率并解决行业痛点。本质是将AI技术转化为政府、企业生产力工具，通过场景化落地推动行业数字化转型。

关联公司：用友网络、常山北明、金财互联、鼎捷数智、东方国信、赛意信息、远光软件、千方科技、神州信息、中控技术、汉得信息、拓维信息等

领域六：AI应用（C端）

方向概述：面向消费者的人工智能技术应用，通过AI算法和智能硬件提升用户体验、优化决策效率，并创造新的消费场景。其核心作用在于将AI技术融入日常生活，实现个性化服务、高效决策及场景创新。

关联公司：金山办公、汤姆猫、奥飞娱乐、实丰文化、昆仑万维、中文在线、世纪天鸿、传音控股、合合信息、福昕软件、万兴科技、果麦文化等

如何学习大模型 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：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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。

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