• AI 大模型的四个发展方向

• 审视自身，是否适合切入？

AI 大模型的四个发展方向

目前AI大模型发展的方向总共有4个方向：

基础通用大模型

基础通用大模型堪称 AI 领域的 “超级大脑”，以 ChatGPT、DeepSeek 为典型代表。它们通过对海量数据的深度学习，具备了强大的语言理解、生成和逻辑推理能力，能够在多个领域展现出卓越的智能表现，从日常对话到专业知识解答，从文案创作到代码编写，几乎无所不能。

然而，要在基础通用大模型这个赛道崭露头角，难度堪称 “地狱级别”。一方面，技术门槛高耸入云，需要顶尖的 AI 科学家和工程师团队，他们不仅要精通深度学习、自然语言处理等复杂技术，还得具备深厚的数学、统计学功底，才能在模型架构设计、算法优化等核心环节实现突破。另一方面，资金需求更是天文数字，训练一个大规模的基础通用大模型，需要耗费大量的计算资源，像英伟达的 A100、H100 等高算力 GPU 芯片，采购成本高昂，而且训练过程中的电力消耗也是持续不断的 “烧钱黑洞” 。所以，普通玩家想要涉足这个方向，成功的概率微乎其微，就像在没有任何装备的情况下攀登珠穆朗玛峰，困难重重。

通用大模型与硬件结合

通用大模型与硬件结合的方向，是将 AI 的 “智慧” 融入到具体的硬件设备中，实现更智能、更高效的交互与应用，其中自动驾驶和机器人领域是最为典型的代表。

在自动驾驶领域，大模型就像是车辆的 “智能驾驶员”，通过对摄像头、雷达等传感器收集到的海量数据进行实时分析，实现对路况的精准感知、路径规划以及车辆的智能控制。比如特斯拉的 Autopilot 和 FSD 系统，不断引入深度学习和大模型技术，使其车辆能够在复杂的道路环境中实现自动辅助驾驶，甚至朝着完全自动驾驶的目标迈进；国内的小鹏汽车也在积极探索大模型在自动驾驶中的应用，其 XNGP 全场景智能辅助驾驶系统，借助大模型的强大算力和算法，不断提升自动驾驶的安全性和可靠性。在机器人领域，大模型赋予机器人更灵活的行动能力和更强大的任务执行能力，从工业制造中的协作机器人，到家庭服务中的扫地机器人、陪伴机器人，大模型让它们能够更好地理解人类指令，适应复杂多变的环境 。

但这个方向也绝非坦途，需要长期的技术积累和持续的资金投入。技术上，要实现通用大模型与硬件设备的无缝对接，需要攻克诸多难题，像传感器与模型的融合、实时计算与响应速度的优化等。资金方面，从硬件研发、生产制造到软件算法的持续优化，每一个环节都需要大量资金支持。研发一款先进的自动驾驶汽车或高性能机器人，动辄数亿甚至数十亿的投入，只有那些在该领域深耕多年、拥有雄厚技术实力和资金储备的企业，才有足够的底气在这个赛道上竞争，比如特斯拉、谷歌旗下的 Waymo、波士顿动力等行业巨头。

专有大/小模型赛道

专有大模型或者专有小模型，也被称为行业模型，是专门针对特定行业或领域开发的大/小模型，旨在满足该领域的独特需求，提供更精准、更专业的服务。与基础通用大模型的 “广而全” 不同，专有大模型追求的是 “专而精” 。

以医疗行业为例，医疗大模型可以对患者的病历、影像等数据进行分析，辅助医生进行疾病诊断、治疗方案制定；在金融领域，大模型可以用于风险评估、投资决策、智能客服等。像医联的 MedGPT，专注于医疗领域，通过对海量医疗知识和临床数据的学习，能够为医生提供专业的诊疗建议；百度的金融大模型，基于金融行业的大数据，为金融机构提供风险预测、客户信用评估等服务 。

切入专有大模型赛道，虽然也面临挑战，但相对其他赛道，具有一定的优势。其中，行业数据的积累是关键的 “敲门砖”。如果在某个行业已经深耕多年，积累了丰富的数据资源，就相当于掌握了开启这个赛道大门的钥匙。因为这些数据是专有大模型训练的核心 “养料”，能够让模型更好地理解行业特点、业务流程和专业知识，从而提升模型的性能和准确性。当然，除了数据，还需要具备一定的技术实力和行业理解能力，能够将数据与算法、模型相结合，开发出真正满足行业需求的专有大模型。不过，总体而言，对于有行业背景和数据积累的企业或个人来说，专有大模型赛道是一个更具可行性的选择。

AI agent 方向

AI agent（人工智能体）简单来说，AI agent 就像是一个智能助手，你只需要告诉它目标，它就能自主思考并利用各种工具来完成任务。比如，在办公场景中，你可以让 AI agent 帮你整理文档、制作报表、安排会议；在生活中，它可以帮你规划旅行路线、预订酒店、购买机票等 。

AI agent 方向之所以被认为适合大部分人切入，主要有两个显著优势。其一，投入相对较少。与前面几个方向相比，不需要巨额的资金投入用于硬件设备购置、大规模数据中心建设或顶尖人才团队组建。一台普通的电脑和一些开源的 AI 框架、工具，就可以作为起步的基础。其二，行业背景要求相对宽松。不像某些专业领域，需要深厚的行业知识和多年的经验积累才能入门。即使你是从其他行业跨界而来，只要对 AI 技术有一定的学习和了解，掌握基本的编程技能，就可以尝试在 AI agent 领域探索创新。这就为广大的创业者、开发者提供了一个低门槛进入 AI 领域的机会，让更多人能够参与到这场 AI 技术变革的浪潮中。

垂直大模型的机会

在 AI 大模型的发展版图中，垂直大模型，也就是我们前面提到的专有大模型，正逐渐崭露头角，成为各方关注的焦点。当下，除了金融和医疗这两个行业已经涌现出较多的垂直大模型，在其他众多行业中，垂直大模型的发展还相对滞后，仍处于一片亟待开垦的 “蓝海” 状态 。以下是垂直医疗垂直大模型。

在金融领域，像蚂蚁集团的智能风控大模型，依托海量的金融交易数据和先进的算法，能够实时监测和分析交易行为，精准识别潜在的风险，有效降低金融欺诈事件的发生概率，为金融机构的稳健运营保驾护航；在医疗行业，科大讯飞的医疗影像辅助诊断大模型，可以快速、准确地分析 X 光、CT 等医学影像，帮助医生更及时、更精准地发现疾病隐患，提高诊断效率和准确性 。

但其他行业的垂直大模型发展却相对缓慢。以制造业为例，虽然制造业拥有丰富的生产数据，涵盖设备运行参数、产品质量检测数据、供应链信息等，但由于数据分散在各个生产环节和不同的企业系统中，缺乏有效的整合和管理，导致难以形成大规模、高质量的数据集用于训练垂直大模型。还有一个行业就是政务行业大模型，我国超 80%数据来自政府，尚处于未被开发的状态，具有极大经济潜力；对比美国超 80%数据来自头部大厂，在大模型训练过程中已经被相当程度转化为经济效应。

审视自身，是否适合切入？

在对 AI 大模型的各个发展方向以及垂直大模型的机会有了深入了解之后，相信很多人已经跃跃欲试，想要投身到 AI 的浪潮之中。但在迈出这关键一步之前，一定要冷静下来，认真审视自身的条件，判断自己是否真的适合切入这个领域。接下来，我将从三个重要的参考指标出发，为大家提供一些思考方向。

参考指标一：成功案例与资本支持

当考虑进入一个新的方向时，如果这个方向已经有企业已经有成功案例和资本支持，那么规模化复制就是非常容易的事情，如果一个新的企业从0开始要慢很多，这个也不建议去追赶了，可能赶不上了。

参考指标二：巨头战略目标

在当今的互联网时代，互联网巨头凭借其强大的技术实力、海量的数据资源和雄厚的资金储备，在各个领域都有着巨大的影响力。当我们考虑切入 AI 领域的某个方向时，必须要关注这个方向是否是互联网巨头的战略目标中的一个板块 。如果是，那机会也是很渺茫了。

参考指标三：专业业务知识储备

AI 领域是一个高度技术化的领域，也是一个业务化背景很强的领域，比如做一个工业的AI助手，如果助手产出的工业知识，自身都无法辨别它是对的还是错的，如何去调优了。如果你本身具备这些专业知识，或者有足够的时间和精力去学习和掌握这些知识，那么在切入 AI 领域时就会更有优势。相反，如果对这些专业知识一窍不通，又没有学习的计划和决心，那么贸然进入 AI 领域可能会面临重重困难，甚至难以在这个领域立足 。