“学会分工，是人类社会进步的根本原因”

学习一项新的技术，首先要对它有一个清晰的认识，也就是我们常说的3W原则方法论，what——是什么，why——为什么，how——怎么做。

人工智能技术是一项多学科交叉的技术，其涉及领域非常广泛，如果你对人工智能技术产业链没有一个清晰的认识，那么你就会觉得很迷茫，并且会有很多问题。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

今天，我们就从产业链的各个角度来对人工智能有一个清晰的认识。‍‍‍

人工智能全产业链分析

人工智能是一门多学科交叉的技术，并且从集成技术到最终应用有多个环节，涉及到硬件，软件，数据，算法，应用等多个方面。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

以下是对人工智能产业链的详细分析：

基础层

基础层可以说是人工智能技术的地基，也就是底座；因为人工智能技术依靠的是强大的硬件设施以及庞大的数据基础，还有相应的算法与框架。‍‍‍‍

计算硬件

计算硬件是计算机技术的基础，而随着大模型的出现对算力有了更加庞大的需求，特别是最近一年多GPU公司英伟达市值一度破纪录，最终成为全球市值最大的企业。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

计算硬件除了我们常说的CPU(中央处理单元)，GPU(图像处理单元)之外，还有TPU(张量处理单元)，FPGA(现场可编程门列阵)，ASIC(专用集成电路)等多种计算资源。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

数据存储与管理

人工智能技术涉及到庞大的数据量，不论是模型参数还是训练数据，都远超传统互联网技术；因此，数据存储与管理就成为了人工智能技术的底层支撑。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

基础算法与框架

在技术领域有句话叫，不要重复造轮子；因此，互联网巨头纷纷推出自己的人工智能开放框架，如果TensorFlow，PyTorch，Keras等。我们就可以依靠这些框架快速的构建自身的大模型系统，而不用全部从头开始。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

云计算‍‍‍

云计算起源于之前的IAAS，PAAS，SAAS等三种云服务；而大模型由于其体型庞大，传统的基础架构无法支撑其庞大的运算量；因此，大模型的训练，微调和部署都需要依靠云计算平台才可能实现。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

技术层

技术层属于人工智能技术的核心，包括算法，模型开发与训练。‍‍‍‍‍‍

算法与模型‍‍‍‍‍

包括机器学习，深度学习，强化学习等多种AI算法，以及基于这些算法开发等模型，包括图像分类模型，自然语言处理模型等。‍‍‍‍

开发平台与工具‍

提供大模型等开发，训练和模型部署的工具，如Jupyter Notebook, Colab，docker等；还有MLOps(机器学习运维)工具(与其类似的有DevOps)，如Kubeflow，MLFlow等。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

数据处理与标注

包括数据来源(如互联网，物联网等)，数据的清洗，预处理，标注等流程‍‍‍

应用层

这是AI技术与具体应用场景相结合的部分，也是AI产业中最贴近用户的一环。‍‍‍‍‍‍

行业解决方案‍

AI在各行各业中的应用，如自动驾驶，医疗诊断，金融风控，智能制造等；各行业都需要AI服务商开发符合特定行业和需求的AI产品与服务。

消费级应用‍‍‍‍‍‍

消费级应用也是面向普罗大众的应用方向，比如AI助手，智能家居，内容推荐，游戏等。‍‍‍‍

_支持与服务层_‍‍

大模型等发展并不是一帆风顺的，所以需要解决各种各样的问题；包括技术支持，技术咨询与培训，标准化服务等。‍‍‍‍‍

咨询与培训

包括AI项目咨询，技术培训，人才培养等服务‍

法律与伦理‍‍

AI技术的发展，相关的法律法规还不健全，甚至会带来一些伦理性的问题，如AI会不会控制人类， 人还是人吗的问题。‍‍‍‍‍‍‍‍

_AI技术前沿_‍‍

AI技术需要不断的发展与创新，因此AI技术的前沿研究是推动AI产业链进步的重要一环。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

主要表现在深度学习，强化学习，多模态大模型，量子计算与AI结合等方面；而研究等主体主要是一些学术机构和企业，如国内外顶尖的大学，研究机构如MIT，openAI，以及具体企业如谷歌，微软，脸书，国内的阿里，腾讯等。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

还有一些科技公司成立的创新实验室和孵化器，如国内具体企业纷纷加大对AI公司的资金投入。‍‍‍

人工智能技术应用场景之一，人工智能机器人：

总结

总之，AI技术的发展并不是一个一蹴而就的结果，而是一个循序渐进的过程；技术的发展促进AI的应用，而AI的应用又会反馈到技术的研究。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

而推动整个AI产业链的进步，绝对不是一两家企业或机构所能完成的；而是需要产业链上所有的环节一起努力，才能推动AI技术的进步与发展。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

而我们每个人都可以成为这个产业链中的一个点或一环，这也是人类社会进步的根本原因——分工。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

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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