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当AI不再满足于聊天，开始“思考”和“动手”，我们面对的已不是一次技术升级，而是一场席卷所有行业的生产力革命。

“我们正处在从数字世界迈向物理世界的桥梁上。” 在北京智源人工智能研究院院长王仲远看来，大模型的潜力远不止于生成文本和图片。

截至2025年7月，中国已完成备案并上线的大模型数量达到433款，全国已发布的大模型总数超过1509个，在全球已发布的模型中数量位居首位。

与此同时，一场汹涌的人才迁徙正在发生。2025年1月至10月，市场上的AI相关新发岗位量同比攀升了543%，单月同比增幅最高甚至超过11倍。

大模型已从科技巨头的实验室，狂奔至产业与就业市场的中心。

一、 技术拐点：从规模神话到务实进化

经历了参数竞赛的狂热后，2025年的大模型领域迎来了一个关键的认知拐点：Scaling Law（规模定律）的边际效益正在递减。业界不再单纯信奉“大力出奇迹”，转而追求更智能、更高效、更务实的模型能力。

技术演进正沿着三条清晰的脉络交织前进：

多模态成为新的关键赛点。数据表明，2025年大模型在多模态理解能力上提升了50%。王仲远指出，互联网文本数据逐渐枯竭，而视频数据的量级是其百倍、千倍乃至万倍，这为从视频中学习、构建理解物理世界的模型提供了前所未有的燃料。

一场“瘦身”与“强脑”并行的运动正在展开。面壁智能联合创始人刘知远提出的“密度法则”受到关注——如同芯片摩尔定律，目标是在单位参数内压缩进更高的“智能密度”。未来，算力格局可能演变为“云端负责规划，端侧负责执行”，轻量化且强大的端侧模型将成为主流。

二、 产业破局：从“玩具”到“引擎”的规模化渗透

技术拐点的背后，是产业落地的强大拉力。2025年，中国人工智能核心产业规模预计将超过1.2万亿元，大模型正从演示的“玩具”，转变为驱动各行业智能化升级的“知识引擎”。

产业渗透已无死角。在工业领域，大模型基于多源数据预测需求，有效缩短库存周期。在农业，AI模型结合卫星与气象数据，为农作物提供全生命周期指导。特别是在生产制造环节，大模型应用案例占比已从去年的19.9%增长至25.9%。

开源生态成为中国方案的重要优势。越来越多的头部企业选择开源，这打破了技术垄断，让中小企业和开发者能够便捷地运用优质基座模型，在具体场景中进行定制和微调。低成本高效能的特质，正推动大模型成为一种普惠性的融合创新基础设施。

商业化的探索正走向纵深。启明创投指出，在面向企业和消费者之间，存在一个ToP市场，即面向专业人士或超级用户的地带，目前变现效率最高。无论是AI编程助手，还是创意设计工具，都是这一模式的体现。

三、 智能体崛起：大模型落地的主要形态

如果说大模型是“大脑”，那么AI Agent（智能体）就是让大脑连接世界、执行任务的“手”与“脚”。它已成为大模型能力落地的主要形式，展现出“数字劳动力”的雏形。

智能体正从简单的“工具辅助”向承担复杂任务的“任务承接”演进。首批真正意义上的“AI员工”已开始进入企业，参与客服、销售、运营等核心流程，甚至能够协同作业、主动反馈和承担绩效目标。

技术挑战与商业前景并存。尽管前景广阔，但智能体要成为可靠的生产力工具仍面临瓶颈，包括核心推理能力不足、专业领域适应的“翘翘板效应”（提升某一能力导致其他能力下降），以及记忆和遗忘机制不完善等问题。

峰瑞资本投资合伙人陈石分析，ToB（企业侧）的落地是一场“攻坚战”，企业注重流程与合规，因此目前进展较好的是嵌入特定环节的“流程型Agent”。而在ToC（消费侧），由于能力体验尚未形成代差、且缺乏新的硬件载体，大规模商业化还需时间。

四、 未来图景：物理世界与超级应用

大模型演进的终极方向，是与物理世界互动。“具身智能”——即大模型与机器人结合，让AI拥有“身体”——成为2025年最受关注的未来赛道之一。

政策与资本正加速这一进程，2025年具身智能领域融资金额已超400亿元。王仲远指出，从视频中学习时空、因果信息，致力于预测世界下一个状态的世界模型，是通向具身智能的关键底座。

在应用层，一场交互范式的变革正在酝酿。启明创投预测，随着用户对手机屏幕依赖减弱，语音等自然交互方式的重要性将上升，这可能催生全新的AI原生超级应用。

对于创业者而言，机会在于“Go Narrow and Deep”——在大模型难以通吃的垂直行业深处，凭借深刻的行业认知，建立跨越技术迭代周期的商业结构。

五、 职业蓝海：需求爆发与技能重塑

技术的狂飙直接引爆了人才市场。脉脉高聘的报告揭示了一个火热景象：AI岗位断层领跑热招榜，AI产品经理、大模型算法、机器人算法位列岗位量增幅前三名。在技术岗中，算法工程师与大模型算法师是需求最旺的岗位，也是面向应届生招聘最多的岗位。

一个关键变化是，AI技能正从专项要求变为普遍要求。2025年，近20%的新发岗位在要求中明确提到了“AI”、“大模型”等关键词，占比较去年同期提升了约7个百分点。超过九成的职场人已在工作中使用AI工具。

面对这一趋势，脉脉创始人林凡提出了未来职场人的三项核心能力：快速掌握新工具的“学习力”、辨别AI输出真伪的“判断力”、精准提出真问题的“提问能力”。他甚至预言，未来三年，AI将重构岗位，“人人都是程序员”，用自然语言驱动Agent工作将成为常态。

投资机构也勾勒出清晰的职业前景地图。未来的商业“护城河”被描绘为一个三层金字塔：底层的算力、中层的模型能力，以及顶层的生态。这意味着，从芯片、服务器、云计算基础设施，到模型研发、训练、调优，再到行业应用、产品运营、生态构建，整条产业链都将诞生大量高价值的岗位。

从实验室的代码，到工厂的机械臂，再到写字楼里的虚拟员工，大模型的故事已翻开新篇章。它的核心不再是参数量的数字竞赛，而是如何更深地融入产业肌理，更广地赋能每个个体。

对于身处这个时代的我们而言，无论是开发者、创业者还是普通职场人，理解这场从“数字”迈向“物理”的迁徙，并主动在其中定位自己的新角色，或许是抓住未来最重要的第一步。

六、如何学习AI大模型？

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第一阶段：从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段：在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段：大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段：大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段：大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段：以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段：以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

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