缩放法则、龙猫法则、涌现现象；

向量数据库、高质量微调、价值观对齐；

千亿稠密/万亿稀疏、超长序列、多模态……

没错，这些看起来有点拗口的词语，都和 AI 大模型有关。

谈到 AI 大模型，你最先想到的是什么？很多人首先关心的还是它的商业变现，而非这些技术术语。AI 大模型训练是一个端到端的复杂系统工程，技术门槛很高，需要强大的算力支撑，尤其是参数量大的模型，资金投入极大。据统计，Chat GPT 一轮训练下来，各种费用加起来达到约 460 万美金，而 Chat GPT-4 一次训练成本为 6300 万美元。不得不感叹一句，AI 大模型真的是一个奢侈品啊！

那么如此奢侈的 AI 大模型，什么时候能实现商业闭环呢？早在 2020 年，有专家就提出一个 1:2:4 的商业逻辑，也就是花 100 块钱买硬件，需要在云上实现 200 块钱的营收，在应用上实现 400 块钱的营收，才能实现商业闭环。以 Chat GPT 为例，它需要拥有超过八千万的付费用户，才能实现这个商业闭环。

因此，当前“大模型热潮”迅速席卷全球，国际科技巨头纷纷投入其中，大模型在教育、医疗、金融、娱乐等多个行业中广泛应用，迅速占领垂直市场，以期快速实现商业化落地。然而，人们对于大模型迅速商业化之后的发展路径思考的其实并不多，我们可以看到很多大模型基本上都是浅尝辄止，最后引发了商业化与非盈利之间的矛盾。

由此可见，我们窥见的“大模型狂热”很可能只是冰山一角，而在冰冷的水面下到底隐藏着什么呢？大模型到底是什么？我们为何需要大模型？如何构建一个高效的大模型......找到这些问题的答案，不仅可以帮助我们对大模型进行“祛魅”，在暗流涌动的“大模型狂热”面前保持清醒；也是找到大模型商业变现途径的必由之路，所谓知其然还应知其所以然。

在时习知新上的《AI 大模型技术与发展趋势洞察》这门课程中，你都能找到这些问题的答案，也能找到开头那些术语的解释。课程基于华为在大模型研究中的实践经验，深入剖析 AI 大模型的核心原理、关键技术及未来发展趋势。

无论你是数据科学家、算法工程师，还是 AI 领域的分析师、投资者、创业者、产业政策制定者等专业人士，抑或是企业中高层管理者，研发团队负责人、业务负责人、市场营销人员等外围人士；学习该课程，都能够让你在了解或重温 AI 大模型的基础知识和技术原理之后，更全面地掌握 AI 大模型的建设过程，更深入地洞悉 AI 技术未来的发展趋势及其背后的底层逻辑，从而将其灵活应用于实际工作中，探索以大模型为驱动的业务创新与价值创造之路。

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