縮放法則、龍貓法則、涌現現象；

向量數據庫、高質量微調、價值觀對齊；

千億稠密/萬億稀疏、超長序列、多模態……

沒錯，這些看起來有點拗口的詞語，都和AI 大模型有關。

談到 AI 大模型，你最先想到的是什么？很多人首先關心的還是它的商業變現，而非這些技術術語。AI 大模型訓練是一個端到端的復雜系統工程，技術門檻很高，需要強大的算力支撐，尤其是參數量大的模型，資金投入極大。據統計，Chat GPT 一輪訓練下來，各種費用加起來達到約 460 萬美金，而 Chat GPT-4 一次訓練成本為 6300 萬美元。不得不感嘆一句，AI 大模型真的是一個奢侈品啊！

那么如此奢侈的 AI 大模型，什么時候能實現商業閉環呢？早在 2020 年，有專家就提出一個1:2:4 的商業邏輯，也就是花 100 塊錢買硬件，需要在云上實現 200 塊錢的營收，在應用上實現 400 塊錢的營收，才能實現商業閉環。以 Chat GPT 為例，它需要擁有超過八千萬的付費用戶，才能實現這個商業閉環。

因此，當前“大模型熱潮”迅速席卷全球，國際科技巨頭紛紛投入其中，大模型在教育、醫療、金融、娛樂等多個行業中廣泛應用，迅速占領垂直市場，以期快速實現商業化落地。然而，人們對于大模型迅速商業化之后的發展路徑思考的其實并不多，我們可以看到很多大模型基本上都是淺嘗輒止，最后引發了商業化與非盈利之間的矛盾。

由此可見，我們窺見的“大模型狂熱”很可能只是冰山一角，而在冰冷的水面下到底隱藏著什么呢？大模型到底是什么？我們為何需要大模型？如何構建一個高效的大模型......找到這些問題的答案，不僅可以幫助我們對大模型進行“祛魅”，在暗流涌動的“大模型狂熱”面前保持清醒；也是找到大模型商業變現途徑的必由之路，所謂知其然還應知其所以然。

在時習知新上的《AI 大模型技術與發展趨勢洞察》這門課程中，你都能找到這些問題的答案，也能找到開頭那些術語的解釋。課程基于華為在大模型研究中的實踐經驗，深入剖析 AI 大模型的核心原理、關鍵技術及未來發展趨勢。

無論你是數據科學家、算法工程師，還是 AI 領域的分析師、投資者、創業者、產業政策制定者等專業人士，抑或是企業中高層管理者，研發團隊負責人、業務負責人、市場營銷人員等外圍人士；學習該課程，都能夠讓你在了解或重溫 AI 大模型的基礎知識和技術原理之后，更全面地掌握 AI 大模型的建設過程，更深入地洞悉 AI 技術未來的發展趨勢及其背后的底層邏輯，從而將其靈活應用于實際工作中，探索以大模型為驅動的業務創新與價值創造之路。