一、什么是模型？

通俗地讲，模型是一个基于神经网络构建好的处理器，比如函数y=F(x)，它能够根据输入x，产生相应的预测y或者输出内容y。

二、什么是训练？

通过输入数据并监督输出结果来不断地调节每个神经元的参数，从而最终训练出输出结果与实际偏差最小的模型。

模型中有多层神经网络，每层神经网络有很多神经元，如同多层嵌套函数，而每个神经元，每个嵌套函数，可以理解为一个函数y=F(x)，它可以通过调整参数来控制输出。

三、什么是大模型？

大模型是使用大规模数据和强大计算能力训练出来的具有大量参数的深度学习模型。

1、训练数据大

以GPT-3为例，采用了45TB的文本数据进行训练，即便是清洗之后也有570GB。

2、架构规模大

大模型往往采用了非常深的神经网络架构，比如基于Transformer的模型，其中包含了多层编码器和解码器堆叠而成的复杂结构。

3、参数规模大

大模型拥有极其庞大的参数数量，从数亿到数千亿不等，例如GPT-3有大约1750亿个参数，而更近期的模型如阿里云的通义万相系列，参数量更是达到了万亿级别。

4、算力需求大

由于模型尺寸巨大且需要处理大量数据，因此对计算资源（如GPU、TPU）的要求极高，训练一个大型语言模型可能需要成百上千块高端图形处理器协同工作数周甚至数月的时间。AI大模型正在渗透到生活的方方面面，在DeepSeek效应的推动下，AI的发展已经从单纯的技术突破，不断向各个不同的垂直场景加快普及和沉淀。

在医疗健康领域，人工智能系统可以通过分析用户病情描述、医疗影像（如X光、CT等）来辅助医生诊断疾病。复旦大学附属中山医院引入“神农”大模型，北京儿童医院上线儿科大模型“福棠·百川”，浙江大学邵逸夫医院AI医疗矩阵 、清华人工智能医院、 蚂蚁集团与仁济医院泌尿外科智能体（RJUA）

智能辅导系统，可以根据学生的学习进度、知识掌握情况等，为学生提供个性化的学习计划和辅导，例如通过分析学生的作业和测试成绩，发现学生的薄弱环节，推荐针对性的学习资源。在制造业和工业，拓斯达通过华为云天筹求解器优化工业机器人零部件切割方案，设计时间缩短，原材料利用率倍增；明惠电子引入盘古计算机视觉大模型，实现电子元件焊缝缺陷AI质检，效率提升，2025年，企业AI大模型支出预计238亿，市场增速100%。

（数据来自ifenxi）

据IT桔子数据，国内AI赛道在一级市场有3550家公司曾获得融资，投资事件超9200起，总投资额估算超1.48万亿元，从技术层到应用层，涵盖金融、教育、医疗、办公、智能助手、娱乐购物等众多场景。2025年，AI创投更是进入了加速发展时期。1月份，AI领域共发生投融资57例，金额共计41亿元；2月份，新石器（物流场景无人驾驶）完成10亿元人民币C+轮融资；3月份，智谱AI完成18亿元战略融资。

此前在AI领域产品集中在少数种类，机会也属于少数人，如今，这些机会将面向更广泛的人群！过去3年来，人工智能领域的多个岗位持续面临人才短缺问题，AI相关岗位在互联网、电商、智能硬件、游戏等多个行业的头部公司中显著紧缺。大模型的发展可以大大提高社会生产力，国家和政府层面大力支持人工智能与大模型的发展。大模型相当于第四次工业革命，有前瞻性的企业都在抢占先机，储备大模型人才，这就是下一个就业风口。