李开复说：AI Agent最大的价值在to B。不是C端不重要，是B端更值钱。

---

01 一个残酷的现实

2026年，你打开手机，发现：

• 微信集成了AI助手
• 淘宝客服全是AI
• 抖音能自动剪视频
• 连美团外卖都在用AI写推荐

C端的AI战争，已经结束了。

不是技术不够好，是大厂的动作太快了。李开复说得直白：“如今国内没有任何一家大厂不掌握大模型技术。”（《中国企业家杂志》，2026年1月7日）

你还在想做个AI社交应用？
抱歉，微信已经做了。
你想做个AI购物助手？
淘宝比你快三步。

C端的AI创业，就像在泰坦尼克号上抢座位——船都要沉了，你抢到座位有什么用？

---

02 B端的秘密：企业愿意等，也愿意付钱

为什么B端是金矿？因为企业对时间更宽容，对价值更敏感。

C端用户：

• 等3秒：“太慢了”
• 每月花30块：“太贵了”
• 要的是即时满足

B端企业：

• 等10分钟生成一份战略报告：“可以接受”
• 花10万买套系统：“只要它能带来100万增长”
• 要的是业务结果

李开复举了个例子：通用AI Agent Manus每月收费300美元，个人用户觉得贵，但对企业来说，“如果一个‘超级员工’真能帮公司解决实际问题，企业会愿意付费。”

这就是区别。
个人为体验付费。
企业为增长付费。

---

03 多智能体上岗：不是工具，是“数字部门”

2026年被李开复定义为“企业多智能体上岗元年”。

这不是一个AI工具，这是一套数字管理系统。

想象一下：

• 销售Agent自动分析客户数据
• 市场Agent实时监控竞品动态
• 财务Agent预警现金流风险
• 它们之间还会开会、协作、互相学习

这不是科幻。这是2026年正在发生的事。

李开复说，这“不仅是技术的跃迁，更是管理学和组织行为学的革新”。

你的公司，还在用Excel管理业务？
别人的公司，已经用AI系统管理AI员工了。

---

04 零一万物的打法：不做供应商，做“变革合伙人”

李开复的零一万物，在B端市场有一套独特的打法——“一把手工程”。

传统模式：
卖软件 → 部署 → 培训 → 再见

零一万物模式：

1. 李开复或高管亲自见客户CEO
2. 深度访谈，梳理业务痛点
3. FDE（前线部署工程师）团队入驻企业
4. 与企业一起重塑业务流程
5. 共同实现增长目标

这不是卖产品，这是陪客户打一场变革之战。

FDE团队是什么人？“既懂技术又懂业务，且能够与高管和一线员工坐在一起工作的先锋队。”

他们不是程序员，是商业变革专家。

---

05 硬件的下一个机会：AI-First设备

李开复有个大胆判断：智能手机不是AI时代的最优终端。

为什么？
因为用手机和AI交互，太麻烦了。

“用户仍需经历解锁屏幕、打开豆包、点击按钮再讲话，这一连串操作下来已经过去六七秒了。”

真正的AI终端，应该是：

• 眼镜：看一眼就知道你在想什么
• 戒指：动动手指就能发指令
• 永远在线，即时响应

而且，李开复认为，这个机会属于中国。

“一款AI眼镜，在中国可能三四个月就能完成多次迭代，最多五六个月即可落地；在海外，如Meta推出一款新款眼镜往往需要很长的周期。”

中国速度，在硬件创新上，是降维打击。

---

06 中美大模型：两条路，都能赢

李开复用了个精妙的比喻：

• 美国是“iOS”

  闭源、高利润、技术领先

• 中国是“安卓”

  开源、生态广、普及快

“最终双方都会胜出。”

这不是零和游戏。
就像手机市场，既有用iPhone的，也有用安卓的。
各有各的活法，各有各的赚钱方式。

美国的OpenAI们，赚技术领先的钱。
中国的开源生态，赚规模和应用的钱。

---

07 给创业者的三句话

李开复给了三个建议：

1. to B领域一定要找到蓝海
别去卷红海。深耕一个行业，做深做透。企业要为独特价值付费，不为通用功能买单。

2. 走to C路线要避开大厂
找大厂“看不到、看不起”的细分市场。今日头条当年就是这么起来的。

3. 布局AI终端要快速迭代
硬件创业，速度就是生命。用中国供应链的优势，小步快跑，快速试错。

---

08 最后

2026年的AI世界，规则已经变了。

C端的战争，是大厂的战争。
B端的机遇，是实干者的机遇。

李开复说，零一万物的目标是“打破AI 1.0难以盈利的‘魔咒’”。

怎么打破？
不追风口，追价值。
不做玩具，做工具。
不讨好个人，服务企业。

AI最大的价值，不是让生活更有趣。
是让商业更高效。

这个道理，2026年，大家都懂了。

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。

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】