“你永远赚不到认知以外的钱。”

这句话放在AI席卷各行各业的今天，更是戳中了无数人的痛点——认知差，正在成为拉开人与人、企业与企业差距的核心壁垒。

当不少人还在纠结“大模型是不是噱头”“我用不上”“学了没用”时，一批先行者早已把大模型搬进核心业务：巨头用它优化供应链效率，中小企业靠它降低获客成本，甚至程序员仅凭提示词工程就能承接副业订单。

总有人说，大模型的红利只属于大厂和精英，离普通人、中小团队太遥远。但沈抖的《大模型浪潮》一书，恰恰打破了这种偏见：随着技术门槛快速降低、产品化能力持续提升，这场生产力革命早已从塔尖下沉，席卷到更广阔的产业腹地，普通人的机会，就藏在这场浪潮里。

一、认知鸿沟，就是红利边界：看懂大模型，才能抓住机会

如今，人工智能、大模型常被称作“第四次工业革命”，但在我看来，它更像一场不可阻挡的智能海啸，正在重构所有行业的生产逻辑。我们早已没有“要不要用大模型”的选择，只有“如何适应、如何用好它”的命题。

市面上讲AI、大模型的书五花八门，但如果要给程序员、想入局大模型的小白推荐一本“认知启蒙+实操指引”双在线的书，《大模型浪潮》绝对是首选。

作者沈抖的履历无需多言——现任百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁，是产业智能化浪潮的核心推动者，亲身参与了大模型从技术研发到商业落地的全流程。这本书最核心的价值，就是以亲历者的视角，把大模型的“底层逻辑+落地路径”讲得明明白白。

从大模型的底层原理、架构选择，到不同行业的商业落地场景、组织适配方法，再到真实可复用的实操案例，全是干货且深入浅出。无论是零基础小白想建立大模型认知，还是程序员想寻找技术落地方向，都能通过这本书搭建起“看得懂、用得上、用得好”的知识体系，找到属于自己的行动指南。

二、技术平权时代：大模型不是“神坛科技”，是人人可用的生产力底座

现在的大模型，早已不是实验室里的“黑科技”，而是像电力、互联网一样的通用基础设施，正快速嵌入电商、制造、医疗、智驾等各类核心业务场景。

《大模型浪潮》最打动我的一点，就是它没有沉迷于“大模型有多聪明”的技术炫技，而是直击核心：大模型能为谁服务？能解决什么具体问题？能带来多大实际收益？它直接带我们走进真实的“生产力市场”，让我们看到大模型的实用价值——既有机器人、智驾这样的高端场景，也有电商经营、手机助手、客服优化这样接地气的应用。

书中给出了大量可参考的典型案例，让我们清晰看到：大模型的能力，早已不是大厂的专属，而是中小企业、个体创业者实现“技术自持”的起点。比如传统企业用大模型优化客户响应效率，程序员用大模型提升代码编写与调试速度，创业者用大模型搭建轻量化服务平台，这些都是普通人能抓住的机会。

三、掌握大模型，不止是决策者的事：程序员&小白都能借势突围

大模型带来的“技术平权”，正在以史无前例的力度打开机遇之门，降低创新门槛、放大个体潜能——对程序员来说，掌握提示词工程、大模型微调、行业智能体开发，能快速提升工作效率，甚至开辟副业新赛道；对小白来说，借助大模型做知识梳理、内容创作、业务优化，能以极低成本调用智能生产力，实现弯道超车。

无论是化身“一人企业”承接AI相关服务，还是通过大模型实现知识跃迁、提升核心竞争力，亦或是用“小步快跑”的试错精神将自身经验封装为智能资产，这场变革的本质，都是让每个人都能调用过去只有巨头才能掌控的智能生产力，把自己的积累转化为实实在在的价值。

正如沈抖在书中所说：“所有的技术，用起来，才是王道；用到好处，才是正道。” AI时代的竞争规则已经改写：不再是“谁懂技术谁赢”，而是“谁能把技术用到位谁赢”。谁能率先把大模型内化为自己的“智能杠杆”，谁就能从技术红利的旁观者，变成价值创造的领航者。

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。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

为什么要学习大模型？

我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着AI技术飞速发展，预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。

大模型入门到实战全套学习大礼包

1、大模型系统化学习路线

作为学习AI大模型技术的新手，方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间，少走弯路；方向不对，努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划，带你从零基础入门到精通！

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2、大模型学习书籍&文档

学习AI大模型离不开书籍文档，我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档（电子版），它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。

3、AI大模型最新行业报告

2025最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

4、大模型项目实战&配套源码

学以致用，在项目实战中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。

5、大模型大厂面试真题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我精心整理了一份大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

适用人群

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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