近段时间以来，据不完全统计，包括华为、联想等大企业在内，已有超过60家企业基于DeepSeek推出大模型一体机。大模型一体机，通过将计算硬件和AI大模型及相关支持软件，紧耦合封装在一起，方便客户使用大模型来实现AI应用，可以看作是AI版的“卖盒子”，它是一种好的商业模式吗？让我们听听大模型们怎么说？

1、DeepSeek

图源：DeepSeek截图

DeepSeek总结：大模型一体机是一种符合当前中国市场需求的有效商业模式。其核心价值在于平衡技术门槛、数据安全与成本效益，尤其适合政务、金融等强合规行业。尽管存在硬件更新和市场竞争压力，但通过分层服务、行业定制化和开源生态建设，其长期商业潜力仍然可观。未来，厂商需进一步强化软硬协同能力，并在垂直场景中深化落地，方能持续领跑市场。

2、豆包

图源：豆包截图

豆包总结：大模型一体机是一种具有潜力但好坏难断的商业模式。它优势显著，能满足企业定制化需求，为对数据安全要求严苛的政府、金融等行业提供本地化部署以保障数据隐私；应用场景广泛，涵盖教育、医疗、政务、制造等多领域，市场规模增长迅猛，还降低了中小企业使用大模型的门槛，以集成化优势提升训练效率。然而，其面临诸多挑战，技术上受硬件限制性能、优化困难，市场中面临华为等大企业及API接入等替代模式的激烈竞争。总体而言，虽有发展潜力，但最终成效取决于技术发展、市场竞争态势及企业运营策略。

3、Kimi

图源：Kimi截图

Kimi总结：大模型一体机是一种阶段性的解决方案，它通过软硬件结合的方式降低了企业使用大模型的门槛，满足了数据安全和快速部署的需求，尤其在政企市场和特定行业中具有优势。然而，其高昂的硬件成本、市场扩展的局限性以及技术迭代风险是不可忽视的问题。未来，大模型一体机需要从“卖盒子”向“卖能力”转变，通过灵活的订阅模式、持续的软件和服务创新，以及降低硬件成本来扩大市场覆盖范围，从而在技术与商业之间找到更可持续的平衡。

4、文心 X1

图源：文心X1截图

文心X1总结：大模型一体机在数据敏感、边缘计算等垂直场景中具备差异化价值，其“硬件+行业模型+服务”的闭环模式可简化部署并满足合规需求，但高昂成本、技术迭代压力及云服务竞争构成挑战。通过聚焦医疗、工业等细分领域，结合订阅服务和生态合作，该模式有望成为特定场景的补充性解决方案，而非主流替代方案。

5、腾讯元宝

图源：腾讯元宝截图

腾讯元宝总结：大模型一体机作为新兴商业模式，在政策支持与技术突破下展现出显著潜力，其核心优势在于通过“硬件+开源软件”模式降低95%训练成本和75%推理成本，同时支持私有化部署满足政务、金融等数据敏感型行业需求。该模式灵活适配多场景，如三一重工通过一体机将设备故障率降低40%，深圳福田区政务系统响应效率提升50%。然而，市场竞争激烈（超百家厂商涌入）、应用效果待验证（部分用户倾向低成本尝鲜）及技术迭代压力（需持续优化软硬协同能力）仍是主要挑战。当前市场呈现爆发式增长，预计2025-2027年央国企需求量将达15万至72万台，三年市场空间或超5000亿元。综合来看，一体机在数据安全与成本敏感场景具备明确价值，但需平衡性能、成本与生态协同以维持竞争力。

6、ChatGPT

图源:ChatGPT截图

ChatGPT总结：大模型一体机作为商业模式在特定市场具有潜力，特别是企业级客户、数据安全要求高的行业和AI内容生产者，但受众相对有限。其优势在于本地部署的隐私性、长期成本可控，以及特定场景的高效性，但面临云服务竞争、技术研发门槛高、供应链管理复杂等挑战。要提升竞争力，可探索软硬件优化、云端+本地混合模式、垂直领域应用或订阅制等方式，以降低用户进入门槛并提高市场接受度。

7、通义千问

图源:通义千问截图

通义千问总结：大模型一体机是一种当前阶段的优质商业模式，其核心优势在于满足政府、金融、能源等数据敏感行业对私有化部署、数据安全及低成本AI应用的需求，通过开箱即用、软硬协同优化（如国产芯片适配）和灵活的产品线（从五万元轻量级到定制化方案），快速渗透政企及中小企业市场，预计2025-2027年央国企市场空间将达千亿元级。然而，其长期发展需应对价格战、技术路径选择（如本地化与云端协同的平衡）、国产芯片产能及政策合规风险，厂商需通过生态合作（如华为昇腾、神州数码OpenLab）、垂直场景深耕（如交通、医疗定制化方案）及订阅制服务转型巩固竞争力，短期内仍是受益于政策与需求爆发的高增长赛道，但需持续创新以应对技术迭代与市场竞争。

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。

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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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