大模型浪潮：商业机遇、产业变革与未来趋势

本书可以作为《2049：未来10000天的可能》AI实现路径的技术细节延展阅读。其特质是在中文语境下贴合国情的AI实战案例。从中观到微观的技术践行路径，细节满满。内容虽围绕着百度AI部署，但不妨碍笔者对于如何训练大模型成为具有行业专家能力的智能体，以及关于DeepSeek的技术细节等等知识的汲取。作者沈抖先生是清华大学硕士、香港科技大学博士，现任百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁。 本书第一章讲述了人工智能的百年发展史，以及大模型在应用层面所带来的拐点和突破。第二章的“有监督微调”，这是兼顾大模型优势，又谨防满嘴跑火车，可以应用到具有行业专家能力的“垂直模型”的有效途径之一。作者在本章试图回答“大模型靠什么能力为各行各业、多个场景的业务带来显著提升并展现商业价值？” “在大模型时代，高效参数微调是目前采用的主要方法。其中，LoRA（大语言模型的低秩适应）又是最受欢迎的高效参数微调技术。”例如，比如，在医疗场景下进行微调，大模型就可以通过学习医学术语、病症描述等特定数据，从而更准确地回答医疗问题。微调既可以充分发挥大模型原有的能力，又可以针对用户所在的特定领域进行更有针对性的提升，开发更专属的能力。 第二章第四节的“检索增强生成（RAG）：发挥企业专有数据的优势”，即大模型达到“懂业务”。让大模型快速“懂业务”的一个有效方式就是把海量的企业数据和行业知识做成“外挂”知识库，给到大模型，即RAG技术。该技术可以提高时效性、专业性，确保安全性。其应用场景有智能客服系统、新闻机构的媒资管理、在线教育领域、文本摘要领域等。总之，如果业务场景是数据不断动态更新的环境，或者数据具有私密性、非公域性，抑或是业务场景具有很强的专业性，那么使用RAG技术辅助大模型落地，会具有良好的可行性和经济性，而且企业部署、使用RAG技术也会越来越方便。 “智能体=大模型+规划+记忆+工具+行动”。混合专家模型可以有效提高模型的容量和效率，让大模型面对复杂问题时，不仅能胜任专业领域工作，而且需要的资源和全领域训练相比也大幅减少。可以说是“既跑得快，又吃得少”。其核心在于稀疏性。DeepSeek的混合专家模型有256个独立专家和一个共享专家，模型每次推理时，会激活一个共享专家，并由路由模型判断激活8个专家模型参与计算，实现更精准的知识分配。DS为代表的慢思考推理型大模型输出精度高，处理复杂任务表现出色，有较高的可控性和透明性。缺点在于响应速度较慢，资源消耗较高，过度复杂化的风险，且依赖预设的逻辑架构。 从第三章到第四章，本书的内容进入“生产力场景”，细致而具体地对大模型赋能千行百业的实践进行了描述。作者“常年在一线作战，绝大多数的案例来自实操，因而显得非常鲜活且有借鉴性。同时，作为中国大模型产业的领军人物，他对行业的系统性思考和战略洞察，也在叙述之中展露无遗”。关于大模型的微调优化，给予了作文点评、角色扮演和病历撰写等；DS与提示词的应用案例，例如小红书笔记、业务决策类场景和任务执行类场景等；RAG开发实战案例，例如政务咨询和媒资管理等；智能体的开发实战案例，例如AI手机应用、车险销售等。关于“增收、降本、提效、合规”的大模型应用案例有旅游、金融、餐饮等的智能客服，教育等领域的虚拟数字人，高效编码，重构企业知识全链条。 第五章进入产业变革章节，即大模型如何赋能千行百业。作者以百度AI能力为核心，分享了众多解决案例。例如手机如何在大模型帮助下成为智能私人助理；汽车如何成为更智能、更舒适的第三空间；大模型如何与物理AI即机器人协同发展；智能体数字员工在金融领域的崛起；能源行业如何借助大模型加速形成新质生产力；教育产业如何在大模型促进下的产教融合新范式；电商使用大模型让营销更快捷。

《大模型浪潮》——智能革命的产业宣言与行动指南。 沈抖以百度智能云实战经验为基底，将大模型从技术神话还原为生产力工具，揭示其本质是“技术平权”下的普惠革命——如同电力重塑工业社会，大模型正以“算法基建”身份重构千行百业。书中三大核心命题直指时代痛点： 1. 从实验室到车间的技术民主化：预训练、RAG、智能体等技术不再是科技巨头的专利，书中以“动画片案例”拆解混合专家模型（MoE），让中小企业也能理解如何将大模型转化为“超级业务管家”； 2. 产业重构的辩证法：金融业“数字员工”、教育界“AI教师”的案例证明，大模型并非简单替代人力，而是通过“人机协同”催生新岗位（如智能体训练师），倒逼组织形态从金字塔转向“公章型”结构； 3. 危机中的跃迁机遇：当传统企业担忧AI成本时，作者断言“大模型已是现货”，并以能源、医疗领域15%的能效提升和90%的电子病历准确率，验证其“投入即收益”的产业逻辑。 此书最颠覆之处，在于将技术哲学融入商业实践。当多数人沉迷于ChatGPT的对话魔术时，沈抖揭示大模型的真正价值是成为“业务的操作系统”——正如书中所言：“未来的竞争，不是拥有AI，而是成为AI原生企业”。对决策者而言，这是避开“技术泡沫”的路线图；对普通人，则是握住时代船舵的生存手册。

大模型浪潮，正在催生新的商业范式 在数字经济与实体经济深度融合的今天，智能化转型正成为各行业高质量发展的核心驱动力。从金融到能源，从汽车到电商，大模型技术如同“新质生产力”的关键引擎，持续重塑产业格局。 正如现任百度集团执行副总裁，百度智能云事业群总裁沈抖在他的新书《大模型浪潮》一书所揭示的，大模型正在催生全新的商业范式。 书中收录了多个行业案例，并结合了作者多年从业经验予以阐释。对于想要抓住AI机遇的从业者来说，这就是一本实用的行动手册：既能把复杂的技术原理讲清楚，又能直接教你制定可行的方案。在AI改变各行各业的今天，谁先搞懂大模型，谁就能在未来的竞争中快人一步。 大模型在各行各业中的应用，不胜枚举。所有实践案例，都有几个显著特点。第一，实施方案“可大可小”，要结合用户所需。既可以从算力底层开始，重构以大模型为核心的数智化体系，也可以直接部署一些成熟的人工智能应用。第二，大模型可以和现有技术、应用相结合，也可以基于大模型重构，而重构往往会带来更高效率。第三，针对一些重复的、流程化的业务，应用大模型开发智能体的效果非常好。 另外，大模型在各行各业的应用，不仅需要有领先的技术，更需要“挽起裤腿、踩到泥地”，真实了解行业需求。百度会持续深耕一线场景，提供端到端的大模型解决方案落地服务，包括咨询、方案设计、应用梳理定制、模型调优，以及以效果为导向的运营和能力培训等。 对于读者而言，无论处于什么行业，都可以用开放的心态来使用大模型。既可以在一些小场景里应用，建立对大模型的熟悉度和信任度，也可以从顶层设计开始，思考以大模型为中心的业务重构。无论何种方式，相信带来的都一定是新体验。 拥抱AI原生思维，驾驭浪潮而非被其裹挟，我们迎来的将不仅是个体命运的转折点，更是一个由万千普通人共舞、共创、共享的智能文明新纪元——这，正是《大模型浪潮》赋予每位读者的时代宣言与行动号角。

《大模型浪潮：商业机遇、产业变革与未来趋势》围绕“大模型如何重塑商业与社会”这一主题，系统地展开论述： 1. ​​书写背景与目的​​ • 作者沈抖希望在大模型技术快速迭代、但实践落地仍显碎片化的阶段，提供一本既能纵览历史又能指导实战的权威读物，帮助企业和个人把握“普惠式生产力革命”的窗口期。 2. ​​整体框架​​ • 书中以“技术—产业—社会”三维视角为主线，按照“历史脉络→技术内核→行业赋能→未来图景”的结构，逐步展开对大模型的全面解析。 3. ​​主要内容​​ • 回顾人工智能的发展历程，解释大模型为何被视为继蒸汽机、电气革命后最具颠覆性的技术跃迁。 • 深入阐释大模型的核心能力（通用性强、涌现能力等），并指出其正在从“尝鲜”走向“生产级”应用，成为新的基础设施。 • 通过能源电力、教育等行业的案例，展示大模型在巡检、缺陷识别、个性化学习等场景中的实际价值，强调“业务逻辑重构”而非单纯流程优化。 • 针对企业落地，提出从数据、算力、算法、组织到治理的完整实践路径，并讨论智能体、数据飞轮等新兴范式。 • 展望未来趋势：模型能力持续增强、智能体驱动服务市场扩张、更多企业级应用爆发、组织结构与创新门槛重塑等。 4. ​​读者收获​​ • 读者可以全面理解大模型的技术原理与商业逻辑，借鉴跨行业案例，把握政策与产业生态的变化节奏，从而在组织内部制定更有效的落地策略。 ​​一句话概括​​：本书是一份面向企业与个人的“大模型时代行动指南”，既解释技术，更聚焦如何利用大模型创造商业机遇、推动产业变革并洞察未来趋势。

最近刚刚读完沈抖博士的《大模型浪潮》，让我对第四次工业革命有了一个系统全面的认识。其中最让我印象深刻的是两个字：规律 1、量变质变规律 有意思的是AI的两大特点——智能涌现以及能力泛化，十分符合量变质变规律。当大模型参数规模到达十亿百亿千亿级别时，会出现智能涌现，也就是当一个系统达到一定规模或复杂度时，会出现一些较小规模或简单系统中不可见的新特性或能力，俗称“跳跃式拐点”。我们无法从中知道到底为什么，但是就是物理世界里的黑箱子，我们不管箱子里面发生了什么，观察输入输出即可。通常设置一个大模型，需要万卡集群，一个万卡集群占地面积相当于14个足球场。连接显卡、机器之间的网线，加起来有1.4万千米，相当于北京到上海的距离的四倍。其运行一天的耗电量，相当于北京东城区一天的耗电量。 这事细细一想，只能说马克思诚不欺我，万事万物都有其本质，再新的东西，在哲学领域上都有其相通性，说白了，这也是科学，有的时候我总是过于急躁想要拿结果，其实是不对的，我的努力让我还没有到达拐点，遇到困难的时候就想一想，我这才设置了几张显卡啊，所以要坚持每天的修炼，迟早有一天，会有翻天覆地的新局面，我也能建成我自己的万卡集群！ 2、高德纳技术成熟度曲线 AI是一项新技术，任何新技术的出现，都有发展曲线。我们既不要对一项新技术过度乐观，以至于形成非理性泡沫，也无须对新技术的波动过度悲观，以至于错过了真正的浪潮而被时代抛弃。作者介绍到，生成式人工智能的市场正在从“第一幕”向“第二幕”过渡，“第一幕”回答的大模型到底能做什么的问题，“第二幕”会从解决人类问题出发，把新技术作为更全面解决方案的一部分为人类创造价值。 因此，我们要客观认识规律，把握规律做事，我们正处于这一关键时期，紧紧追随时事，君子顺势而为。 3、减少复杂性，就是增加创造性。 简简单单十二个字，却概括了我最近工作上的追求，最近一直在摸着石头过河，看了很多有关效率的书籍，以及大脑认知科学的书籍，读完GTD之后觉得清空大脑真的很重要，于是我花时间整理了GTD清单。当我脑子里一次只干一件事情的时候，就更容易进入心流状态，积累到一定程度就更容易有天马行空的想象，同时这种专注状态也会让我发挥更高的水平。 4、以下摘抄一些本书对我有用的技术性术语 1、AI三大要素：算法、算力、数据（也是我现在业务的三大模块，很开心自己的工作与时代发展相适应） 2、大模型训练三步：预训练、监督微调STF、人类反馈学习RLHF 3、黄仁勋在英伟AI达峰会表示，未来有两种人工智能会非常受欢迎：数字人工智能工作者（智能体）和物理人工智能（机器人技术） 4、智能体=大模型+规划+记忆+工具+行动 。 5、智能体工作流程可以分为三个步骤：感知、规划、执行 6、DeepSeek关于混合专家架构的创新点：1细粒度专家模型，专家更多，组合更灵活2隔离共享专家，提供通用知识，降低专家间知识冗余 7、大模型为企业带来的价值：增收、降本、提效、合规 8、大模型评估的四个维度：能力、性能、伦理、安全 9、有意思的是一定要对大模型进行对齐评估，其中包括合规性评估、幻觉评估、包容性评估，这就是常说的，要成为有用的人，首先得是品德好的人，然后再提高其能力 10、大模型发展的几个趋势 模型能力仍会持续增强 智能体驱动应用，从软件市场扩张到服务市场； 更多能真正激活数据飞轮的企业级应用将迎来大爆发； 企业的人工智能战略会重塑企业组织结构（金字塔型——公章型）； 未来创新成本和门槛会持续降低，企业为了创新要“算总账”。

油盐酱醋吃喝拉撒也很重要，这是人类社会生存与发展的长期趋势。

内容面挺广的，但感觉都是泛泛而谈，不管这本书的定位是什么，设定的读者角色是什么，个人认为内容都不太好。另外，作者是百度高管，因此内容难免塞了很多百度的内容，当然这本身无可厚非，但同时缺少了业界其他企业的同类型产品作为对比，难免有夹带私货的嫌疑，毕竟你这本书是《大模型浪潮》，而不是百度的大模型发展之路。

大模型必读书目 希望微信阅读可以上架 去某宝搜才发现作者百度公司的，百度是真牛，为什么那么多人才，不乏大拿，那么多资金投入，百度结果啥都搞了，也啥都没搞成

《大模型浪潮》认为，大模型已从“尝鲜”走向“生产力”，正掀起一场普惠式的技术-产业革命，其核心观点可归纳为七点：1. ​​技术拐点到来​​：Transformer、RAG、智能体等技术突破，使大模型具备通用人工智能曙光，成为继蒸汽机、电气革命后最大的生产力飞跃。2. ​​大模型即生产力​​：2023 年起，大模型开始大规模进入生产环境，帮助企业降本、提效、创收；算力、模型、数据的组合正形成新的基础设施。3. ​​技术-产业-社会三维联动​​：作者以“技术平权”为锚点，阐述大模型如何重构产业链、重塑商业模式，并对教育、能源、制造等千行百业进行深度赋能。4. ​​产业落地框架​​：书中提出“决策者框架”，覆盖从算力选型、模型选择到业务重构的全链路落地路径，强调真实场景中的工程实现与商业闭环。5. ​​行业案例与机会​​：在能源电力、教育、金融、制造等领域，大模型已在自动巡检、个性化学习、智能排产等业务中验证价值，预示更广泛的渗透前景。6. ​​机遇与风险并存​​：大模型带来增收、降本、提效的同时，也需关注数据隐私、算法偏见、伦理治理等风险，需要产业界与政府共同建立评估与监管体系。7. ​​行动号召​​：作者呼吁企业与个人主动构建 AI 知识体系、抓住窗口期，将技术势能转化为高质量发展的新动能，共同迎接“智能体共生时代”。

兼具技术深度与产业视野的权威著作，系统梳理了大模型从技术突破到商业落地的完整路径。书中以“技术—产业—社会”三维视角，构建了清晰的认知框架，既解析了Transformer、RAG、智能体等核心技术，又通过金融、汽车、能源等行业的鲜活案例，揭示了大模型如何重构千行百业。作者作为百度智能云负责人，将学术理论与实战经验无缝结合，为决策者提供战略参考，为开发者提供技术指南