本文介绍了企业进行AI转型时，在选择算力服务方面有三种方式：本地部署、使用云服务、混合服务。这三种方式分别对应私有云、公有云和混合云。文章详细分析了每种方式的特点和适用场景，并指出企业可以根据自身情况选择合适的服务方式，以降低成本、确保数据安全并提升系统稳定性。对于不懂技术的企业，建议先咨询专业人士，避免盲目投入。
“ AI转型模型可以选择三种服务方式，分别对应不同的场景。”
最近有一些企业准备上AI，但不知道该怎么做，特别是不知道该买算力服务器还是使用云服务，是不是买了之后模型就只能用一个模式，不能再换了；所以，今天我们就来普及一些简单的基础知识。
对一些传统领域或者不了解互联网技术的人来说，AI是一个很高大上的东西，就是听别人说但又不知道该怎么做，是不是要花很多钱。
其实AI转型如果确定下来之后，成本主要分在两块，一块是模型服务也就是算力问题，第二块就是系统开发成本也就是技术成本。
第二块系统开发和传统的技术开发没什么区别，唯一的区别就是使用的技术栈不同，需要技术人员懂得AI应用技术，比如说RAG，Agent开发，对纯粹的AI应用来说，不需要懂神经网络，Transformer架构等，甚至对模型训练和微调都不需要懂。
只需要知道，AI能应用于哪些场景，能解决哪些问题，然后使用现成的框架去封装业务功能即可。
所以下面我们来着重讲一下算力问题，从目前AI行业的发展现状来说，大模型的爆发式发展已经过去了，模型厂商也摸索出了具体的业务模式和商业模型，简单来说就是模型公司已经知道该怎么赚钱了。
比如说，今年上半年各大模型厂商还提供了大量的免费使用额度，但最近几个月开始慢慢变成了收费功能，当然这个并没有什么问题，毕竟企业想发展就要赚钱。只不过很多人白嫖的人就白嫖不了了。
从企业应用来说，解决算力问题有三种方式，和传统的云服务互联网服务的模型相同。
简单来说有三种方式：
- 本地部署
- 使用云服务
- 混合服务
这个对应着三种云服务，私有云，公有云和混合云。
本地部署就类似于私有云，自己买服务器或者租别人的服务器，自己部署模型自己维护，成本最高，但最安全；如果对数据安全要求比较高的行业，比如说政务，医疗，金融等领域大多会选择这种方案。
第二种云服务，就是直接使用第三方模型厂商的模型服务，比如说阿里云的千问，腾讯的混元模型，或者deepseek，kimi等国内模型服务；再或者使用gpt，claude等国外服务厂商 。
云服务的好处是，你不需要自己部署和维护模型，模型完全由第三方提供，我们只需要使用他们提供的对外接口即可，最简单，根据用量付费，成本可控。遇到不好用的模型或者模型升级，直接切换即可。
坏处就是数据安全问题，由于使用第三方服务，数据可能会存在泄漏的风险，但对一些行业来说这个完全无影响，比如说电商行业使用第三方模型服务快速生成营销文案或者设计人员使用第三方模型服务，快速生成设计稿。
混合服务其实是上面两种的结合，对一家企业来说，有一部分核心业务数据属于机密数据，但有些数据就属于公开数据；这时就可以让一些公开的AI服务使用第三方云服务，这样前期可以快速降低企业成本，验证可行性。
然后一些涉及到企业核心数据的东西，就选择本地部署的方式，这样从架构上对不同的业务做隔离，就可以大大降低企业数据泄漏的风险，并提升系统稳定性。
所以对一些企业来说，特别是非互联网行业或者成本有限的企业，前期可以使用第三方服务做技术开发，验证业务可行性；如果能确定解决业务问题，然后再根据数据安全，成本控制，以及用户量等多个方面，来判断是否需要本地部署，大概需要多少算力资源，降低企业运营成本。
总之，对企业来说如果不懂技术，又想搞AI，可以先找专业人士做个简单咨询，避免出现两眼一抹黑，投入大量资金，人力最后发现什么问题都解决不了。
大模型的知识又多又杂，到底怎么学？
做这行久了，被问最多的问题就一个：大模型的知识又多又杂，我到底先学啥？翻了一堆资料，看啥都像重点，结果啥都没学进去。今天把我自己一路摸出来的顺序捋一遍，零基础、应届生、转行的都适用。跟着走，至少方向不乱、不瞎忙，学完拿得出手。
第一阶段（10天）：初阶应用
这一阶段就一个目标：把大模型真正"玩明白"，不是只会聊天那种，而是能调教它、能用代码把大模型和业务接起来。
- 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
这阶段正式进实战，目标很实在：做出两个能拿出手的东西——一个私有知识库，一个 agent 对话机器人。
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
…
走完这 30 天，Python 或 JavaScript 背景的基本能独立做一套 RAG 应用，简历上也敢写"大模型应用开发"了。
第三阶段（约20天）：动手微调
学到这，你已经开始 “造” 模型了 —— 通过微调，搞出垂直领域的专用小模型。
- 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
- …
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。你从 “只会用” 变成 “能造” 的 AI 小子。那么你还想往下探索吗？
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第四阶段（20天）：商业闭环，部署落地
技术学完，落地才算数。这阶段带你搞明白大模型怎么真正跑起来、用起来。
- 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
- …
想要入坑大模型的朋友，给大家准备了一份2026 年最新 AI 大模型全套学习资料：
1、大模型系统化学习路线
2、大模型学习视频教程
3、大模型学习书籍&电子文档
4、AI大模型最新行业报告
5、大模型项目实战&配套源码
6、2026大模型大厂面试真题
7、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。
8、适合谁学？
- 传统后端 / Java / 前端开发，想转型 AI 应用
- 大学生、应届生，想拿更好的 offer
- 产品经理、运营，想武装职业竞争力
- 技术负责人，想给团队落地提效
学习是反人性的，但回报是真金白银。技术会更新，赛道会切换，但只要你先动手，机会就永远站在你这边。
9、这些资料真的有用吗？
这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。
资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。
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好了，就写到这。路线是死的，人是活的，卡住了随时来问我。觉得有用就点个收藏，别让它进收藏夹吃灰——动起来比啥都强。
