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ROI需要闭环能量化的场景更先赢能清晰算账的场景优先比如客服AHT下降、一次解决率提升销售线索转化率提升、跟进成本下降研发缺陷率、交付周期、测试覆盖率财务/法务审核时间、差错率、合规风险这里技术更多是“被选择”的对象不同场景对准确率、延迟、可解释性要求不同。2为什么“技术也在创造场景”而且会越来越强虽然短期落地多由场景牵引但技术进步确实在不断“发明新场景”。关键在于当能力跨过某个阈值原来不经济/不可能的事情变得可行。a. Agent与工具调用让“自动化”边界外扩从“问答/总结”到“执行任务”查系统、写SQL、发工单、改代码、跑测试、生成报表这会催生新产品形态“AI同事”式岗位替代/增强“无人值守”的运营流程但通常需要人类审阅闸门面向个人/中小企业的“轻ERP/轻CRM”自动化b. 多模态让场景从文本扩展到真实世界图像、语音、视频、传感器数据进入同一推理框架后会出现质检/巡检图像文本标准现场服务语音视觉指导教育培训口语评测、动作纠错很多企业过去没有做这些不是因为不想而是算法、成本、产品化都不成熟。c. 端侧小模型与隐私推理改变可用场景当端侧可用、成本更低、隐私更强时医疗、金融、政务等敏感场景更容易规模化大量“离线/弱网/低延迟”场景被打开3两者关系不是二选一而是“循环放大”更真实的结构是一个飞轮技术供给模型能力提升、成本下降、工具链成熟新场景可行以前做不了/不划算的任务出现场景沉淀数据与流程反馈数据、偏好、失败案例反哺技术应用更好评测、更好检索、更好微调/对齐进入下一轮企业能否赢取决于自己在飞轮里卡住哪一环。4在“无法训练LLM”的前提下公司该怎么选战略把企业分三类更清晰A类平台/模型公司少数技术创造场景权重大用新能力定义新产品范式需要持续训练/蒸馏/推理优化/生态建设B类行业龙头/数据密集型企业较少以场景牵引为主但有能力做“行业模型/中模型/蒸馏”竞争壁垒在数据治理、流程改造、合规与渠道C类绝大多数公司最多重点是把“通用大模型”变成“你的业务系统的一部分”核心能力栈通常是选型与架构多模型路由、成本控制、缓存、降级知识工程RAG、知识库、权限、更新机制工作流/Agent工具接入、动作可审计、人类审批评测与治理离线基准在线监控红队对C类公司来说“技术创造场景”也重要但更现实的做法是快速试出3–5个高ROI场景用场景收益供养持续迭代而不是赌下一代模型能力。5一个实用判断框架该让场景牵引还是让技术牵引你可以用三问决定主导权价值是否可量化且闭环清晰是 → 场景牵引先把流程打通模型只要够用否 → 可能需要技术牵引先做能力Demo找PMF失败成本是否高合规/安全/财务高 → 场景牵引 强治理人类闸门、审计、可追溯低 → 更适合技术牵引创新数据/权限/系统接口是否在你手里在 → 容易把模型变成生产力系统场景落地不在 → 容易停留在“好用但不接地气”的助手需要先补齐系统能力结论**当训练大模型成为少数人的游戏大多数公司的胜负手必然回到“场景、数据、流程与治理”。**因此当下更像“场景定义技术”。但技术进步会不断跨阈值持续创造新场景Agent、多模态、端侧、实时推理中长期“技术创造场景”的比重会上升。真正有效的路线是用可量化场景拉动落地用新技术不断扩大场景边界。如果你愿意我可以按你所在行业例如制造/零售/金融/医疗/软件研发/政务给出优先级最高的5个场景、推荐架构RAG/微调/Agent、以及一套可执行的评测与上线流程。 plaintext deepseek-v3.2-exp-thinkingthink好的用户问的是AI发展中场景定义技术还是技术创造场景的问题还提到很多公司没法训练LLM了。首先得拆解他的身份可能是创业者、产品经理或者行业观察者可能想了解怎么在竞争中找到方向。深层需求可能不只是理论讨论而是想知道公司如何应对AI浪潮特别是资源有限的情况下该怎么布局。他提到“很多公司无法训练LLM”说明担心被大厂甩开需要实用策略。接下来得平衡理论和实际。先回顾历史案例比如iPhone和互联网说明技术和场景的相互作用。不能只选一边得强调动态循环。然后联系现状LLM门槛高小公司可能更依赖场景创新。得给出具体建议比如聚焦垂直领域用现有API做应用避免硬碰硬。还要考虑用户可能没明说的焦虑怕错过技术红利又怕资源不足。所以结论要强调场景的重要性给信心说明小公司同样有机会通过场景创新逆袭。/think这是一个非常深刻且切中要害的问题它触及了当前AI产业发展的核心矛盾。你提到的“很多公司已经无法训练LLM”正是这个矛盾的直接体现。我的分析是这是一个动态演进的过程早期由“技术创造场景”主导而中长期则越来越趋向于“场景定义技术”。 两者并非对立而是一个螺旋上升的循环。下面我们展开详细分析。第一阶段技术创造场景在技术爆发的初期尤其是像LLM这样的范式转换技术出现时通常是技术本身在创造前所未有的场景。核心特征技术能力出现巨大跃迁超出了市场现有的想象力和需求范围。历史案例iPhone的诞生在iPhone出现之前没有人会明确提出“我需要一个没有物理键盘、用手指滑动、能装下所有生活应用的玻璃板”这样的需求。是iPhone这项技术重新创造了智能手机这个场景并催生了移动互联网的整个生态。互联网本身早期互联网Web 1.0是“信息高速公路”它创造了一个全球范围即时获取信息的新场景这是之前的技术如图书馆、报纸无法实现的。在LLM领域的体现ChatGPT的横空出世它向世界展示了“与机器进行自然、流畅、多轮对话”是可能的。这个场景在之前是不成熟或难以想象的。正是GPT系列模型技术的突破创造了“通用聊天机器人”这个巨大市场。代码生成GitHub Copilot基于Codex模型它创造了一个“AI结对编程”的全新工作流场景。文生图Midjourney, Stable Diffusion这些模型让“用文字描述生成高质量图像”成为普通人可及的新场景。在这个阶段拥有底层技术研发能力的公司如OpenAI、Google、 Anthropic是绝对的领导者。它们定义了什么是有可能的。第二阶段场景定义技术当技术逐渐普及和成熟进入应用深水区时重心会向 “场景定义技术” 转移。核心特征技术本身成为基础设施或“商品”。真正的价值来自于如何将它精准地应用于解决特定、棘手的实际问题。历史案例云计算早期云计算是一项神奇的技术。但现在是电商大促、在线视频、企业数字化转型这些场景在定义着云计算需要提供怎样的弹性计算、存储方案和数据库服务。移动支付技术二维码、NFC本身不稀奇但是中国庞大的线上线下消费场景定义并推动了移动支付的极致体验和普及。在LLM领域的当前趋势你提到的“很多公司已经无法训练LLM”这正是范式转向的标志。训练千亿级参数的基座模型是资本和技术的游戏绝大多数公司被排除在外。它们的出路在哪里正是在场景应用层。垂直行业的需求金融需要极高准确性、低幻觉且符合监管要求的合规报告生成和风险分析。这个场景会定义技术需要怎样的检索增强生成RAG和模型微调Fine-tuning能力。医疗需要能理解专业术语、引用权威文献并保证信息安全的辅助诊断系统。这个场景会定义技术如何与私有知识库结合并进行安全隔离。教育需要一个能因材施教、循循善诱的AI家教。这个场景会定义技术需要具备怎样的教学法和心理学知识以及如何控制对话的引导性。工具和平台的演进现在大量的创业公司和产品如各种AI Agent构建平台、RAG框架都不是在创造新模型而是在为特定场景 定义更易用、更高效的技术工具链。在这个阶段胜利属于那些深刻理解行业痛点、拥有高质量数据、并能将通用AI技术“翻译”成领域专用解决方案的公司。综合分析与结论螺旋上升的循环这是一个“技术创新 → 创造场景 → 场景提出新需求/暴露出技术短板 → 推动下一轮技术创新”的循环。例如ChatGPT创造了聊天场景但场景应用中发现它“胡言乱语”于是推动了RAG技术的快速发展应用中发现它不够“个性化”于是推动了对微调和智能体Agent技术的需求。当前的产业分工已经形成了清晰的格局基础模型层技术驱动由少数巨头把控负责探索技术的下一个边界如GPT-5更强的多模态。他们仍在“技术创造场景”。模型服务层平台驱动如Azure OpenAI百度的千帆等将技术能力标准化、服务化。应用场景层需求驱动这是绝大多数公司的战场。在这里场景是绝对的王者。成功的AI应用公司其核心竞争力不再是训练大模型而是其行业知识Domain Knowledge、产品设计、数据壁垒和对用户需求的精准把握。给公司的启示对于绝大多数公司而言纠结于“是否要自研LLM”很可能是徒劳的。正确的姿态是拥抱技术深耕场景。要问自己的核心问题不是“我的技术有多强”而是 “我的场景需要解决什么问题” 以及 “我如何利用现有的AI技术通过API、微调、RAG等方式来最好地解决这个问题并创造独特价值”总结AI发展的初期我们为技术本身的奇迹而惊叹是技术创造了场景。但当技术的光芒逐渐常态化我们回归商业的本质是场景在定义技术的最终形态和价值。未来最大的机会不在于成为下一个OpenAI而在于成为某个垂直领域的“AI应用冠军”用场景的力量去定义和驾驭这项颠覆性的技术。 plaintext claude-4.5-opus场景与技术谁定义谁我的核心观点两者是螺旋共生关系但在AI领域的不同阶段主导力量不同。阶段性分析阶段一技术创造场景2020-2023GPT系列的突破先于明确的商业需求出现。没人需要ChatGPT直到它出现涌现能力创造了之前不存在的可能性典型的供给创造需求阶段二场景筛选技术当下你提到的现象——很多公司已经无法训练LLM——恰恰说明| 能活下来的 | 被淘汰的 | |-----------|---------| | 有明确场景的垂直模型 | 通用大模型的追随者 | | 能落地收费的应用 | 技术很强但不知道卖给谁 |场景开始反向定义哪些技术值得投入。更深一层的判断技术创造场景的窗口期很短场景定义技术是常态。原因基础模型能力趋同后差异化只能来自场景理解资本回归理性先落地再融资成为主流用户从惊艳转向实用主义——能帮我做什么当下的战略含义有资源押注下一个技术跃迁如Agent、具身智能资源有限深耕场景把通用能力转化为专用壁垒技术是入场券场景才是护城河。说实话这几个答案都非常不错。 个人最欣赏gemini的答案有洞察有思路。 gpt5.2则多样维度多。deepseek-3.2也不错还有例子 claude-4.5-opus有点偷懒虽然也说的深入浅出。现在看一下他们之间的互评我们先用grok-4评估一下其他4个模型的答案grok-4给出的排名是 FINAL RANKING:gemini-3-pro-preview gpt-5.2 deepseek-v3.2-exp-thinking claude-4.5-opus最终互评得分最后的得分如下图得分越低越厉害最终的答案主席模型综合Chairman: gemini-3-pro-preview基于委员会四位模型成员的深入分析与互评针对**“在很多公司无法训练LLM的当下到底是场景定义技术还是技术创造场景”**这一核心议题现综述如下核心结论辩证的螺旋与当下的重心从宏观历史看二者并非二元对立而是**“技术爆发”与“场景落地”的螺旋上升关系**。上半场0到1技术创造场景。 如ChatGPT刚出现时不仅满足了需求更创造了“通用对话”这一前所未有的需求。下半场1到N场景定义技术。 这正是绝大多数企业目前所处的阶段。当训练基座模型的门槛高到仅剩几家巨头时场景不仅是护城河更是技术选型与工程架构的“总设计师”。对于无法训练LLM的99%的企业而言结论很明确短期内必须坚持“场景定义技术”以求生存同时保持对“技术创造场景”的敏感以防被颠覆。一、 为什么当下必须是“场景定义技术”当企业失去了“通过预训练提升模型智力”这一选项后业务场景的约束条件Constraint 就成了技术架构的唯一指挥棒。场景不再只是承载技术的容器而是反向定义了技术的组合方式1. 场景约束决定技术架构工程化视角不同的业务场景直接决定了你必须使用什么样的技术栈而不是反过来高频低延时场景如智能客服 场景要求毫秒级响应和低成本。这定义了你不能盲目用GPT-4而必须采用**“小参数模型7B 模型蒸馏 边缘计算”**。严谨专业场景如医疗/法律/金融 场景要求零幻觉和可追溯。这定义了技术重心不在模型本身的生成能力而在于**“RAG检索增强生成 知识图谱 引用溯源”**的工程深度。复杂流程场景如软件开发/ERP操作 场景要求长链路规划。这定义了你需要构建**“Multi-Agent多智能体 工作流编排 工具调用”**的架构。2. 场景数据构建核心壁垒数据视角通用大模型是“通才”也是“商品”。真正的壁垒在于私有数据Proprietary Data。只有深入场景才能获得用户的反馈数据Feedback Data。利用场景数据对开源模型进行微调SFT能让你的垂直模型在特定领域超越通用巨头。逻辑链条场景 - 产生独家数据 - 数据微调模型 - 模型反哺场景。3. 解决“最后一公里”问题商业视角很多技术在Demo阶段很惊艳技术创造场景但死在落地阶段。企业级落地往往卡在合规、权限管理、系统集成等“脏活累活”上。这些问题无法靠模型变大来解决只能靠被场景倒逼出来的工程创新如中间件、权限隔离机制、审计系统来解决。二、 不可忽视的变量技术仍在创造新场景虽然企业重心在场景但必须警惕基座厂商OpenAI, Google等仍在进行“技术创造场景”的迭代。多模态与实时性 GPT-4o的实时语音、Sora的视频生成正在创造全新的交互场景如实时AI口语陪练。Agent与自动化 随着模型推理能力的跃迁真正的“无人值守自动化”正在从构想变为可能。警示 如果你的场景完全依赖通用模型的API且没有任何数据或流程壁垒那么基座模型的一次更新如推出Canvas、GPTs可能会瞬间消灭你的场景。三、 企业的决策框架与生存法则针对无法自研大模型的企业委员会建议采用以下策略1. 决策三问判断是做应用还是等技术在立项前问自己三个问题价值是否可量化且闭环 是 - 场景牵引立即做。失败成本是否极高如医疗事故 是 - 场景牵引重投入在风控和RAG上。数据和权限是否在自己手里 否 - 慎重这可能只是一个容易被替代的“套壳”工具。2. 不同生态位的打法行业龙头/独角兽 “场景反哺技术”。 利用深厚的行业Know-how和客户群收集高质量数据微调垂直模型建立“数据-模型”飞轮。初创公司/中小企业 “场景缝合技术”。 不要迷信大模型寻找那些**“只有AI能解决且巨头看不上”**的缝隙场景Niche Market。拼的是体验、速度和对痛点的理解。四、 总结技术是入场券场景是护城河。在AI发展的现阶段对于绝大多数企业不要试图去造“水源”训练基座模型也不要拿着锤子找钉子硬推技术创造场景而应该致力于挖掘“河道”深耕业务场景。赢家不是那个拥有最强参数模型的人而是那个能最精准地拆解业务痛点并用最具性价比的模型组合RAG/微调/Agent去解决问题的人。实话实说这个答案应该能胜过很多“专家”包括“AI科学家”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】