本报告由36氪氪研究院发布，主题为《2025年中国大模型行业发展研究报告》，旨在全面分析中国大模型行业的发展现状、生态格局、企业竞争力和未来趋势。报告指出，大模型已成为中国科技创新与产业安全的战略支点，政策体系正加速升级，形成“创新驱动、基础强化、场景牵引、安全治理”四位一体的发展格局。中国大模型行业正从技术竞速转向生态竞合，依托消费者、企业、设备和政府四大维度构成的CBDG四维生态模型，成为新范式。企业竞争从单点对决转向全方位的体系化竞争，核心是生态构建、技术研发、行业赋能、商业变现和创新拓展五大能力的较量。未来，大模型将推动人工智能从多模态认知迈向具身化智能，并加速通向超级智能的演进。报告还通过典型案例分析，深入探讨了科大讯飞、字节跳动和阿里等企业的战略路径，并对技术、产业和治理趋势进行了展望。

1、大模型已成为中国科技创新与产业安全的战略支点，政策体系正加速升级

中国将大模型视作科技自立自强和产业体系重塑的重要支点。目前，中国大模型产业政策正在形成“创新驱动、基础强化、场景牵引、安全治理”四位一体的发展格局。一方面，通过顶层设计与政策协同，为大模型提供了持续演进的制度环境；另一方面，通过算力、算法、数据、安全等要素的系统推进，建立创新驱动与责任治理并重的发展路径。

2、CBDG四维生态成为中国大模型发展新范式，中国大模型企业正在转向全方位的体系化竞争

依托中国市场特点与国家政策导向，消费者、企业、设备、政府（CBDG）四大维度构成中国大模型发展新范式。四大维度形成高效运转的飞轮效应，理解CBDG是把握中国大模型市场增长逻辑的关键。以CBDG分析可知，中国大模型企业的竞争格局正在发生深刻转变，从技术和产品单点对决转向全方位的体系化竞争，核心是生态构建、技术研发、行业赋能、商业变现、创新拓展五大能力的全面较量。五大能力共同界定了大模型企业在当前市场的战略地位和未来发展潜力。

3、大模型第一梯队

已经形成并逐渐稳定

当前，中国大模型领域已进入体系化竞争阶段，市场呈现出多元且复杂的竞争态势。市场参与者主要可划分为以下五类主体：以全栈布局构建护城河的互联网/科技巨头、以技术锐度著称的专注于模型的新贵、以行业纵深创造价值的垂直领域深耕者、在转型中寻求突破的AI 1.0转型者，以及作为创新源头的科研机构。其中，部分企业通过多维度能力建设取得跨越式发展，如科大讯飞凭借其百万量级的开发者生态、在语音与多语种技术领域的持续突破、政企市场的规模化落地能力以及在具身智能等前沿领域的创新布局，构建了全面的综合竞争优势，位居行业玩家第一梯队。

本报告重点研究问题如下：

• 中国大模型的战略支点定位，如何通过政策体系塑造出区别于全球其他市场的独特发展基因？
• 什么是CBDG四维生态？CBDG为何能成为破解中国大模型产业增长逻辑的关键范式？其背后的深层原因是什么？
• 大模型企业从技术单点比拼转向体系化能力较量，主要围绕哪些核心维度展开竞争？
• 具身智能作为大模型领域的前沿新赛道，对企业争夺生态位具有怎样的战略意义？
• 中国大模型行业竞争格局呈现何种特征？头部企业的差异化战略路径是怎样的？
• 未来大模型行业将迎来哪些关键技术趋势与产业变革？
• 中国大模型治理如何在创新活力与安全底线间实现平衡，进而形成全球可借鉴的治理方案？

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• 小白：想学大模型，却分不清 LLM、微调、部署，不知道从哪下手？
• 传统程序员：想转型，担心基础不够，找不到适配的学习路径？
• 求职党：备考大厂 AI 岗，资料零散杂乱，面试真题刷不完？

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部分资料展示

一、 AI大模型学习路线图，厘清要学哪些

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:大模型核心原理与Prompt

L1阶段： 将全面介绍大语言模型的基本概念、发展历程、核心原理及行业应用。从A11.0到A12.0的变迁,深入解析大模型与通用人工智能的关系。同时,详解OpenAl模型、国产大模型等,并探讨大模型的未来趋势与挑战。此外,还涵盖Pvthon基础、提示工程等内容。
目标与收益:掌握大语言模型的核心知识,了解行业应用与趋势;熟练Python编程,提升提示工程技能,为AI应用开发打下坚实基础。

L2级别：RAG应用开发工程

L2阶段： 将深入讲解AI大模型RAG应用开发工程,涵盖Naive RAGPipeline构建、AdvancedRAG前治技术解读、商业化分析与优化方案,以及项目评估与热门项目精讲。通过实战项目，提升RAG应用开发能力。

目标与收益: 掌握RAG应用开发全流程,理解前沿技术,提升商业化分析与优化能力,通过实战项目加深理解与应用。

L3级别：Agent应用架构进阶实践

L3阶段： 将 深入探索大模型Agent技术的进阶实践,从Langchain框架的核心组件到Agents的关键技术分析,再到funcation calling与Agent认知框架的深入探讨。同时,通过多个实战项目,如企业知识库、命理Agent机器人、多智能体协同代码生成应用等,以及可视化开发框架与IDE的介绍,全面展示大模型Agent技术的应用与构建。

目标与收益:掌握大模型Agent技术的核心原理与实践应用,能够独立完成Agent系统的设计与开发,提升多智能体协同与复杂任务处理的能力,为AI产品的创新与优化提供有力支持。

L4级别:模型微调与私有化大模型

L4级别： 将聚焦大模型微调技术与私有化部署,涵盖开源模型评估、微调方法、PEFT主流技术、LORA及其扩展、模型量化技术、大模型应用引警以及多模态模型。通过chatGlM与Lama3的实战案例,深化理论与实践结合。

目标与收益:掌握大模型微调与私有化部署技能,提升模型优化与部署能力,为大模型项目落地打下坚实基础。

二、 全套AI大模型应用开发视频教程

从入门到进阶这里都有，跟着老师学习事半功倍。

三、 大模型学习书籍&文档

收录《从零做大模型》《动手做AI Agent》等经典著作，搭配阿里云、腾讯云官方技术白皮书，帮你夯实理论基础。

四、 AI大模型最新行业报告

2025最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

五、大模型大厂面试真题

整理了百度、阿里、字节等企业近三年的AI大模型岗位面试题，涵盖基础理论、技术实操、项目经验等维度，每道题都配有详细解析和答题思路，帮你针对性提升面试竞争力。

六、大模型项目实战&配套源码

学以致用，在项目实战中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。

适用人群

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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