本报告从国内创业玩家、国内巨头及海外玩家三个维度梳理了 2024 年 AI 大模型行业格局。文章分析了各类型玩家的生态优势与技术特点，并详细阐述了从系统设计、提示词工程到微调开发的多阶段技术实践路径，涵盖 RAG、多模态及 Agent 应用等关键方向，为大模型从业者提供落地参考。
随着人工智能技术的飞速发展，大模型（Large Language Models, LLM）已成为推动产业变革的核心引擎。本报告旨在从国内创业玩家、国内巨头玩家以及海外玩家三个层次，全面梳理当前大模型行业的竞争格局与发展态势，为技术从业者及行业观察者提供一份完整的参考画卷。
在国内市场，创业公司是大模型创新的重要力量。这些企业通常专注于垂直领域的应用落地或特定场景的优化。
互联网大厂凭借深厚的数据积累和算力基础设施，在大模型底层研发上占据主导地位。
海外市场以大模型发源地为主，技术路线多样，开源生态活跃。
对于希望深入掌握大模型技术的开发者，建议遵循以下进阶路径：
理解 Transformer 架构原理，掌握注意力机制、位置编码等核心概念。学习如何搭建基础的推理服务框架。
掌握 Zero-shot、Few-shot 等提示策略，学习如何通过自然语言引导模型输出高质量结果，优化 Prompt 结构以提升稳定性。
利用云平台（如阿里云 PAI、AWS SageMaker）构建行业应用。例如，在电商领域构建虚拟试衣系统，整合视觉与文本模型。
基于 LangChain 等框架，结合向量数据库构建检索增强生成系统。适用于物流咨询、企业问答等需要准确事实依据的场景。
掌握 LoRA、P-Tuning 等参数高效微调技术。针对大健康、新零售等领域，准备清洗后的领域数据进行 SFT（监督微调），使模型适应特定风格与知识。
以 SD（Stable Diffusion）等多模态模型为主，搭建文生图、图生图小程序案例，探索 AIGC 在创意产业的应用边界。
整合星火、文心等成熟大模型 API，构建综合性的行业应用。重点解决跨模型调度、成本控制及数据安全合规问题。
2024 年，大模型行业正从'技术探索'向'商业落地'加速转变。无论是创业公司的垂直深耕，还是巨头的生态布局，亦或是海外厂商的技术引领，都共同推动了 AI 能力的普及。
未来，随着算力成本的下降和算法效率的提升，大模型将更加智能化、个性化。开发者应关注 RAG 架构的优化、Agent 自主能力的增强以及端侧模型的部署，以应对日益复杂的业务需求。同时，数据隐私、伦理安全也是不可忽视的关键议题。
注：本文基于行业公开信息整理，旨在提供技术参考与趋势分析。
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