拥抱AI革命：企业的大模型应用指南

目录 大模型发展与中国力量01 大模型基础原理与技术架构02 大模型的实战应用三板斧 商业价值释放的三层金字塔 个人进化论：AI时代的生存法则 结语：决胜大模型时代的“三原力” 目录 大模型发展与中国力量 大模型基础原理与技术架构02 大模型的实战应用三板斧 商业价值释放的三层金字塔 个人进化论：AI时代的生存法则 结语：决胜大模型时代的“三原力” 从ChatGPT到DeepSeek：技术普惠化的中国答卷 ChatGPT引领变革：从AI1.0到AI2.0 中国速度：开源战略在全球赛道弯道超车 ◼AI 1.0时代：单一数据集，解决特定任务 ◼AI 2.0时代：海量数据训练，大模型“涌现”通用智能 DeepSeek全民瞩目：国产高性能大模型激发科技自信 效果强：实现与世界顶级模型如GPT-O1相当的性能表现 ◼两个按钮、四种组合，为大多数国人开启「推理类」大模型初体验 成本低：训练成本仅为同等级模型十分之一，创造极致性价比 大模型热潮之下，企业应用面临三重拷问：选型、适配、落地 目录 大模型发展与中国力量01 大模型基础原理与技术架构02 大模型的实战应用三板斧 商业价值释放的三层金字塔 个人进化论：AI时代的生存法则 结语：决胜大模型时代的“三原力” 大模型能力形成的核心三要素：数据、算法、算力 数据 •数据质量>数据规模•观点：Scaling Law失效的本质是低质量数据的边际收益趋近于零•未来竞争核心：谁掌握垂直场景的高密度数据，谁定义模型能力边界 算法 •训练范式转变：从预训练为主转向后训练技术崛起•MoE（混合专家）架构革命•针对性的算法优化可以大幅降低成本 •从"算力决定一切"到"算力效率比决定竞争力”•算力自主可控上升到国家安全层面•国产GPU建设获政策强力驱动 •高质量数据驱动算法突破，先进算法优化算力效能，强大算力挖掘数据潜能，三者形成自增强的「AI飞轮」 在算法层面，根据侧重环节不同，可以将大模型训练范式分为两个时代 预训练时代：Scaling Law的辉煌与局限 面临问题 预训练(Pre-training)与Scaling Law ◼预训练是在海量无标注数据上训练模型学习语言规律和知识，遵循“Scaling Law”规模法则。◼Scaling Law指的是大模型的性能与三个关键因素呈对数线性关系：模型参数量、训练数据量和计算量。◼是OpenAI的GPT系列成功的关键因素。 研究估计，当前公开的人类生成文本数据将在2026年至2032年间被完全利用 后训练时代：突破大模型发展瓶颈的新路径 后训练技术详解可阅读相关文章 后训练(Post-training) ◼后训练在预训练基础上进行针对性优化，主要包括监督式微调(SFT)、强化学习算法(RLHF)、测试时拓展（TTS）等技术。◼后训练阶段的效率显著高于预训练。◼DeepSeek等模型证明，精细化的后训练策略比简单扩大预训练规模更具价值。 案例：DeepSeek强调后训练技术，通过RL强化大模型的推理能力 从技术认知出发，明确企业大模型选型思路 目录 大模型发展与中国力量01 大模型基础原理与技术架构02 大模型的实战应用三板斧 商业价值释放的三层金字塔04 个人进化论：AI时代的生存法则 结语：决胜大模型时代的“三原力” Prompt工程：从简单对话到结构化模板，是企业低成本高回报的入场策略 典型应用形态 ◼通过设计提示词模板，引导模型进行更准确的理解和表达，满足简单场景特定回答要求 大模型+不同提示词=企业多样场景BOT RAG增强：使企业能够加入内部知识，让大模型读懂业务、“为我所用” ◼通过“检索→增强→生成”的三步闭环，让大模型读懂企业业务知识 高阶形态：搜索增强型RAG Agent智能体：初级阶段通过搭建Workflow工作流，驱动智能化业务流程 ◼初期阶段，Agent智能体通过搭建预定义的工作流，将复杂业务流程拆解为可执行的标准化环节 企业应用Agent可以从RPA场景升级入手 随着技术不断进步，高级阶段的Agent将成为迈向AGI的重要里程碑 当前阶段：处在L2-L3之间 Manus：「通用型Agent」出圈案例 ◼预设工作流数量：0 ◼通用型智能体：像聪明大脑，能自主调用各种工具，解决各种场景问题，而不是工具的堆砌 目录 大模型发展与中国力量01 大模型基础原理与技术架构02 大模型的实战应用三板斧03 商业价值释放的三层金字塔 个人进化论：AI时代的生存法则 结语：决胜大模型时代的“三原力” 嵌入—辅助—颠覆，企业应用大模型释放商业价值的三层金字塔 金字塔演进逻辑 ◼技术成熟度：单点工具→复杂协作→认知驱动（AGENT智能体）◼组织适配度：工具级应用（IT部门主导）→系统级改造（CEO工程）→生态级融合（战略投资）◼商业想象力：成本中心优化→利润中心赋能→创新中心裂变 嵌入型：选择“高痛点、低改造”场景，建立大模型价值信心 嵌入型应用特点：将大模型能力嵌入到现有业务流程中，释放基础生产力 辅助型：在复杂决策中突破员工个体能力边界，人机协作效率倍增 辅助型应用特点：将大模型作为员工协作者，在复杂流程中提供实时辅助 •代码修改与补全、自然语言开发、辅助写作、数据分析与可视化 颠覆型：布局AI数字员工与商业模式创新 颠覆型应用特点：创造以前不可能实现的业务模式，替代部分岗位 案例2：未来=？大模型决策 案例1：AI数字员工 从AI主持人、AI数字人直播到未来的机器人，大模型融合多模态和数字人等技术将创造无限可能 零售、电商、金融等行业的现有AI体系，都可以用大模型实现升级 •大模型驱动的AI员工可以24小时不间断工作 •大模型可以从技术算法方面提供新的思路，整合并提升现有AI体系 主要能力 主要能力 •释放前所未有的商业价值与创新潜力，率先布局的企业有望构建竞争壁垒 •实现部分岗位替代，推动革命性商业模式创新 价值 目录 大模型发展与中国力量01 大模型基础原理与技术架构02 大模型的实战应用三板斧 商业价值释放的三层金字塔04 个人进化论：AI时代的生存法则 结语：决胜大模型时代的“三原力” 大模型时代，个人的机会在哪里？ AI不是取代人，而是增强最会用AI的人 输入增强：大模型让普通人具备专业级信息获取能力 示例：利用大模型查找最新财报并进行关键信息总结 但同时，也要警惕“幻觉”陷阱 沉淀增强：大模型帮助知识整理与深度理解 输出增强：将大模型辅助转化为实际价值 目录 大模型发展与中国力量01 大模型基础原理与技术架构02 大模型的实战应用三板斧 商业价值释放的三层金字塔04 个人进化论：AI时代的生存法则 结语：决胜大模型时代的“三原力” 决胜大模型时代的“三原力”：场景力、组织力、人才力