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2026/1/10 3:40:42
1月9日，A股市场持续火爆，沪指时隔十年重新登上4100点。商业航天、可控核聚变、有色金属、机器人等热点板块延续强势；AI应用概念板块领涨全市。
传媒股纷纷大涨
午后，A股市场，AI应用端侧的概念股更是全面爆发。东方财富数据显示，多个涉及Kimi、Sora、快手、AI语料、短剧互动游戏、智谱AI、AI智能体等AI应用端侧的概念股大涨，尤其是传媒股表现亮眼。
成份股中，截至当日收盘，易点天下“20CM”涨停。此外，博瑞传媒、浙文互联、引力传媒、吉视传媒等多只传媒股“10CM”涨停，传媒ETF(512980）更是涨近7%。
为何今日AI应用板块全面爆发？中国电子商务专家服务中心副主任郭涛在接受《证券日报》记者采访时表示，1月9日，A股市场AI应用板块呈现出全面爆发的态势，这一现象或与智谱华章和MiniMax两家大模型公司相继登陆港股市场紧密相关。
消息面上，1月8日，AI大模型公司智谱（02513.HK）在港交所挂牌交易；1月9日AI大模型公司MiniMax（0100.HK）也正式登陆港股市场，开盘后其股价迅速拉升，截至当日13时40分MiniMax股价涨幅冲高至90%。
“智谱、MiniMax 接连港股上市是今日A股市场AI应用板块走强的核心催化之一”，陕西巨丰投资资讯有限责任公司高级投资顾问丁臻宇对《证券日报》记者表示，另外OpenAI发布ChatGPT健康平台，也是重要的激励因素。
AI应用商业化落地有望提速
郭涛认为，这两家大模型企业成功进入资本市场，对AI行业产生了多方面的深远影响。
“一方面，它们的上市标志着AI产业正式从技术探索阶段迈向了规模化、商业化发展的新征程。”郭涛谈道，“资本市场的支持为AI行业的发展提供了充足的资金，有助于推动技术研发成果向商业应用加速转化，加速整个行业的发展进程。另一方面，这会促使产业链加速优胜劣汰与整合。随着大模型能力的不断外溢，将为AI软件、消费终端等领域带来新一轮的创新机遇，激发更多企业的创新活力。”
丁臻宇表示，上述两家企业登陆资本市场，意味着大模型资本闭环打通，技术投入将更加稳定，有望加速API成本下行，加速商业化；而应用端则是最直接的受益方，这也有利于AI应用端侧的估值重估。
而今日传媒方向表现更加活跃，则是因为传媒是AI内容生成、营销、IP变现最易见效的场景，业绩弹性强。
“大模型的算力普惠和能力提升，降低了应用端的开发成本和门槛，使得应用厂商能够更好地将AI技术与自身业务结合，提升产品和服务质量。”郭涛表示，传媒方向对内容创作效率和质量有较高需求，大模型在文本生成、视频生成等方面的能力，能够有效满足传媒行业的需求，例如智谱的智能体有望升级短剧、游戏操作模式，MiniMax的多模态技术也与传媒内容创作紧密相关。
此外，政策层面，近日AI应用方面也迎来利好。1月7日，工业和信息化部等八部门印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》提出，到2027年推动3-5个通用大模型在制造业深度应用，推出1000个高水平工业智能体，打造100个工业领域高质量数据集，推广500个典型应用场景。
在政策、市场等多项利好推动之下，市场机构认为，2026年是AI应用商业化兑现之年。如国联民生证券认为，2026年不仅是资本支出投入大年，更是AI商业化兑现业绩的检验之年，行业需要通过实质性的投资回报率来证明高估值的合理性。
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。