AI，特别是生成式AI在春节期间因为中国的DeepSeek引发关注之后，领导人的关注，投资人的热捧，媒体的火爆，让朋友见面，除了聊AI，貌似已经没有什么话题了，《哪吒2》都盖不住了。这也带来了很多人的焦虑。这波AI的热潮，普及了AI的热潮，也让很多企业家认识到，如果不拥抱AI，就不能顺应时代发展，被时代淘汰了。

面对AI的快速发展和普及应用，对企业来讲，不应用就会被淘汰，为什么呢？因为AI赋能的是企业大脑，长脑子这个事儿，企业是不能不面对的，因为聪明的企业一定会干过傻傻的企业的。对于如何在AI里面真正用起来创造价值，是很多企业采取行动的时候必须要考虑的，光说不练是不行的。

首先分享几个观点，然后给大家分享五个行动建议。

观点一、AI对个人是提效工具，对企业就是智慧工具。

AI作为个人生活还是工作的助理，已经非常实用了，给我们带来了很多的便利。处理很多事情，高效了很多，在工作当中，也会有大量的场景节省我们的时间和精力，甚至在某些领域做得更好。对企业来讲，赋能企业管理和业务决策，带来的是“智力水平”的问题。

观点二、企业所有的个人都必须提效才能应对这波AI卷。

你的企业员工用AI用得好，效率高，就能够提高人效，提高企业竞争力，给企业带来可见效益。不要觉得你的员工用AI工作就认为员工工作“偷工减料”或者“投机取巧”，只有不使用AI的人，才是笨拙的员工。企业要加速用AI武装你的员工，鼓励员工使用AI，甚至要求员工使用AI，推动员工用AI来提高效率。

观点三、企业级应用有两类，一种是普通AI应用，一个是专项AI应用。只有专项应用才能提升竞争力。

普通应用大家都会使用，即使今天不用的，明天也会用，可以说大家在一个相差不大的水平线上；只有专项应用才能让企业在AI红利中脱颖而出。

普通AI应用让企业不落后，而专项AI应用才能让企业有差异化。所以，普适性的AI，企业要用起来的同时，要考虑专项业务场景的应用。

为此，我给那些想知道企业怎么拥抱AI，利用AI为企业创造价值的人提供五点建议，以开启企业AI行动方案。

第一、全员AI应用提效。

只有企业全员都用AI武装起来，提升效率了，企业的员工才是更优秀的员工，组织才会是先进的组织。因此，企业要以企业级的行动来推动员工用AI，一方面宣传，鼓励员工用AI提效；第二，给予员工足够的培训，让他们在自己的业务领域内能够用得更好，更专业；第三、为企业内员工用AI搭建相关环境，必要的时候搭建自己企业内部的AI智能体，从而为员工使用AI能够更好地提高专业领域的效率，甚至是个性化的效率。

第二、梳理业务场景，所有的场景都需要用AI的方式来重构。

企业要组建一个团队，或者建设一个组织，专门推进AI场景，可以引进外部专家，系统梳理企业内部的各个业务场景，包括每一项业务活动，梳理出用AI提效的方法，然后做专项AI场景应用治理，改变过去的业务活动的SOP，在原有的SOP上增加AI方法。

之所以建议大家专门地系统地做这个场景AI应用梳理，就是避免因为员工的个性化，或者AI能力、AI意识薄弱导致的效率问题；避免出现别人提效了，市场表现不好了，反过头来，原来人家是用AI赋能的，早知道我也该这样。由更专业的人来梳理场景，教会一线用AI武装工作方法，提效每个业务环节。

第三、构建自己的内部智能体，完成内部专项工作。

公司内各个专业领域、业务领域，将历史数据投喂AI，训练自己的智能体，从而在专业领域内给专业岗位提效。

比如说，有个制造业企业维修团队，将公司设备过去的维修记录，进行整理，然后构建了设备维保的智库，作为AI投喂的自有数据，在自己的AI环境中，训练一个设备维保智能体，一线员工一旦发现设备故障，精准识别故障，给出维修方案，然后由AI派单给维修工、给仓库，快速响应设备维修，从而减少故障停机时间，提高产线稼动率。

比如说法务合同审查和审批，根据历史法务审查合同、修订合同和相关商业条款的内容，将历史数据投喂给AI，构建企业内部的合同审查和修订的智能体，任何商业合同，都由AI给出合同审查和修订建议，从而提效法务部的工作。

类似的内部智能体，会有很多，都是自己的数据，自己的智能体，自己的AI，创造自己的价值。

第四、系统梳理企业AI应用场景，评估后在专项领域立项推进。

在研发设计、生产制造、供应链、营销销售、财务、人力等领域内系统梳理AI应用场景，将大数据、算法模型和AI应用场景系统梳理之后，根据轻重缓急、价值高低、难以程度等要素，进行体系化评估，制定一个三年行动计划。

第五、开启数据工程，包括数据治理。

数据是企业AI未来应用的基础，现在的数据基础不好的企业更要关心自己目前的数据基础，通过数据治理，提升数据质量，让AI更好消化，从而为企业将来AI应用奠基。

AI在企业端的价值公式 = 数据 x 算法 x 算力，在这个公式当中，企业可以在自有数据中，让AI价值创造无法模仿，你自己的数据是你企业应用AI，竞争对手学习不去的，这个时候就会让我们领先。

普通人如何抓住AI大模型的风口？

=领取方式在文末==

为什么要学习大模型？

目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 ， 大模型作为其中的重要组成部分 ， 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力， 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 ，为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。

目前，开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景，其中，应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过 30%。

随着AI大模型技术的迅速发展，相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业：

人工智能大潮已来，不加入就可能被淘汰。如果你是技术人，尤其是互联网从业者，现在就开始学习AI大模型技术，真的是给你的人生一个重要建议！

大模型目前在人工智能领域可以说正处于一种“炙手可热”的状态，吸引了很多人的关注和兴趣，也有很多新人小白想要学习入门大模型，那么，如何入门大模型呢？

下面给大家分享一份2025最新版的大模型学习路线，帮助新人小白更系统、更快速的学习大模型！

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一、2025最新大模型学习路线

一个明确的学习路线可以帮助新人了解从哪里开始，按照什么顺序学习，以及需要掌握哪些知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛，没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫，不知道应该专注于哪些内容。

我们把学习路线分成L1到L4四个阶段，一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。

L1级别:AI大模型时代的华丽登场

L1阶段：我们会去了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析；学习理解大模型的核心原理，关键技术，以及大模型应用场景；通过理论原理结合多个项目实战，从提示工程基础到提示工程进阶，掌握Prompt提示工程。

L2级别：AI大模型RAG应用开发工程

L2阶段是我们的AI大模型RAG应用开发工程，我们会去学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3级别：大模型Agent应用架构进阶实践

L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，我们会去学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造我们自己的Agent智能体；同时还可以学习到包括Coze、Dify在内的可视化工具的使用。

L4级别：大模型微调与私有化部署

L4阶段：大模型的微调和私有化部署，我们会更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调；并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。

整个大模型学习路线L1主要是对大模型的理论基础、生态以及提示词他的一个学习掌握；而L3 L4更多的是通过项目实战来掌握大模型的应用开发，针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程，和配套的学习资料。

二、大模型经典PDF书籍

书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的，我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档，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。（书籍含电子版PDF）

三、大模型视频教程

对于很多自学或者没有基础的同学来说，书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解，因此，我们提供了丰富的大模型视频教程，以动态、形象的方式展示技术概念，帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。

四、大模型项目实战

学以致用 ，当你的理论知识积累到一定程度，就需要通过项目实战，在实际操作中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。

五、大模型面试题

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，我们将提供精心整理的大模型面试题库，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。

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