文章分析了 AI 大模型的发展现状，指出虽然垂直领域融资热度变化，但技术性能竞争加剧，垂类应用才是未来机会。通过手机行业发展历史类比，强调引领者被复制、竞争格局向右滑动的规律。文章探讨了职场中因失控感产生的焦虑，建议利用 AI 工具如智能办公本来提升效能，找回掌控感。同时提供了系统的 LLM 学习路径，涵盖基础理解、API 开发、架构实践及私有化部署四个阶段，鼓励技术人员主动掌握 AI 工具而非被动焦虑。
OpenAI 近期披露了最新的营收数据。不再掩藏锋芒，年初预测的 2 亿美元收入已成过去，"我们的年营收达到了 13 亿美元。"10 月中旬 Sam Altman 终于透露出来。13 亿美元，同比增长 4500%。
与此同时，国内资本和公众的视线越来越多地放在局势变幻、芯片和造车上。三季度融资行业龙虎榜显示，大模型暂时滑落榜下，但这并不意味着风潮已过。
引领者被复制，在攻防中优势抹平，竞争格局向右滑动。
十多年前，手机的市场是诺基亚和山寨机的时代。四五年前手机行业谁用国产机啊，国产机等于山寨机。不是仅手机行业，几乎所有行业都有这样的困难，家里电视也都是索尼三星夏普。
2010 年，艳惊四座的 iPhone4 发布，用了 2 年时间，苹果坐稳了头把交椅。而到了 2017 年，华米 OV 作为跟随者各吃到了一块份额，国内苹果三星 + 华米 OV 的格局已经稳定下来。历史的范式几乎没有变过。
引领者在最早的时候，作为开创者出现，竞争对手想不到、也跟不上，很难打破壁垒。但在行业的扩张期，市场足够大，新入者也能吃足红利，足以见缝插针，把握生存时间和空间。引领者被复制，在攻防中优势相对地衰减，如果不推出新的别人想不到、跟不上的颠覆式产品，竞争格局就会无情地向右滑动。
大模型在技术性能层的竞争，已经悄然开始了向右滑动。模型间性能追平的速度在加快，Google 的 PaLM2 宣布，其部分结果超过了 OpenAI 的 GPT-4。国产大模型扮演的跟随者角色，也有大块的生产发展空间。
性能之外，大模型接下来，是垂类应用的机会。 垂类应用的竞争才刚刚开局。垂类应用是仔细考虑过落地的，把前后链路纳入产品，因此对客户的效果大于单一接口式服务，具有长期潜力。应用层也给了国产大模型一个弯道超车的机遇，就像造就了移动互联网时代的主角是 iPhone，但将移动支付、短视频浪潮普及到全球的，却是中国企业。
而在这一场有秩序的变革里，应该迅速做出反应，迅速适应。一个企业错失时代变革，从行业标杆到死亡，半年到一年就足够了。而对于个人来讲，大模型的风也刚刚吹到我们面前，你会选择把握、掌控还是踌躇、最后再妥协？
今日的世界是变化的世界，最大的危险不是动荡本身，而是仍然沿用过去的思维做事。
曾读到过一份智联招聘的报告："2019 年，白领每周加班平均时长为 3-20 小时，最惨的加班人每周超过 20 小时。"近年来网络上越来越多的反内卷、反 CPU 的声音开始响起，这表明加班、尤其是加自己不想加的班，并没有减轻的迹象。
当人们感到自己足够掌控情况时，会释放出内啡肽等神经递质，从而产生愉悦感和放松感。相反，当人们感到无法掌控时，则会产生焦虑、压力等负面情绪，并抑制快乐递质的释放。
而在工作中，项目能筹措来的人力精力不够，拖进度会让人失去掌控感；事情碎片化飞来，记不住安排会让人失去掌控感；看不清关键大局，只知细节会让人失去掌控感；抓不住对方想要的关键，总是无效沟通会让人失去掌控感。
现在，"职场三大件儿"——笔记本，手机，平板，足够我们做报告材料、做多媒体文件，也足够我们画出甘特图、BI 看板、PERT 图上一个个小点——但有时，偶尔 EMO 的时候，仿佛我们自己也变成了那些二进制的数据点。
"职场三大件儿"，是我们的生产工具，好比手艺人的织布机，它不会是侠客的刀，也不会是少年人踏过红尘的马——它不会直接带来工作中的掌控感。 那大模型到底应该用怎样的方式，带来改变？
上面的那些问题，其实讲的是做执行产出的效能不够，以及无法透过信息、洞察脉络来看清关键，所带来的困扰。要解这道题，就要穿透信息迷障，将关键掌握在手。
国产大模型第一梯队的厂商，旗下的智能办公产品内置了大模型之后，更新了一系列能力：把冗余的话自动规整，自动提炼要点；基于转写内容、手写重点，直接产出会议纪要；会议时随手圈出待办，自动汇集到日程安排；通过与 AI 对话，指挥 AI 编写内容，等等。
把细碎、消耗太多精力的事情，交由 AI 办公产品来完成，把文字化繁为简、抽丝剥茧，帮我们整理信息，看到环环相扣的内容，我们就能更好地提出观点，有效沟通，站在更高的层次上、做出好的判断。用把握关键的态度，来看清更远的道路，才更能掌握自己的方向。
前些年出现了不少技术风口，从起步到狂飙，其中一部分已经退潮，以 VR 最为典型。都说流量变贵，产品内卷，生意难做，但忽略了真正的关键还是在产品是否让用户感受到价值。
要敬畏用户，不要收割用户，要追求对用户的价值，不要追求自我的表现。
现代职场，是供需错位的，劳动力供给多、需求岗位少，但反过来，有挑战性的工作多，能找准关键、执行产出的优质力量少。对个体来说，能否从埋头案间，到对于复杂问题的解决有自己的见解，能够寻求资源与方法解决问题，掌握自己职业道路的主动权，是底层的需求逻辑。
更深层次的痛点，是相应的丧失掌控感，埋头太久，反而要聚焦的商业逻辑说不好，验证能否跑通的里程碑不知道。AI 办公瞄准的正是这部分需求，在上一次 AI 时代，提供的价值是"语音转写"，在 AIGC/大模型时代，通过大模型，将通过"提炼关键"，解决机转文稿没有逻辑、消耗人工返工、锋芒埋没进基础会议、文字工作的痛点，从而把掌控感和主动权交还到用户手中。
抛开内核谈物理属性没有意义，物理属性要为价值内核服务。把大模型相关能力做进垂类硬件里，不是空谈物理属性，是为功能性价值找体验上最匹配的形态。
抛开用户使用频率谈重构就会变成套路，大模型走进 C 端要多讲适应，多讲贴合。很多 web 网页、办公应用中的对话助手，日活都不到应用自身总日活用户的 1%，说明对解决用户的问题帮助不够大，这就很难去做商业化。微软确实足够强，office 365 copilot 定价 30 美元/月，比主线产品贵一倍，且还没有正式上线，就已经有千万美元的订阅，如此能打，除了用户尝鲜之外，本质上还是因为 office 的辅助编辑创作足够高频，也足够贴合所依存的产品，才能够保持活力。
大模型时代，火爆出圈的 LLM 大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。"AI 会取代那些行业？""谁的饭碗又将不保了？"等问题热议不断。
事实上，抢你饭碗的不是 AI，而是会利用 AI 的人。
继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布 AI 产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘 AI 大模型人才！如今大厂老板们，也更倾向于会 AI 的人，普通程序员，还有应对的机会吗？与其焦虑……不如成为「掌握 AI 工具的技术人」，毕竟 AI 时代，谁先尝试，谁就能占得先机！
但是 LLM 相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于 LLM 又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。针对所有自学遇到困难的同学们，这里帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份 LLM 大模型资料 分享出来：包括 LLM 大模型书籍、640 套大模型行业报告、LLM 大模型学习视频、LLM 大模型学习路线、开源大模型学习教程 等。
AI 大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。
这套包含 640 份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对 AI 大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)
目标：了解 AI 大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
目标：掌握 AI 大模型 API 的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
目标：深入理解 AI 大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
内容：
目标：掌握多种 AI 大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
内容：
这份 LLM 大模型资料 包括 LLM 大模型书籍、640 套大模型行业报告、LLM 大模型学习视频、LLM 大模型学习路线、开源大模型学习教程 等，有需要的小伙伴可以自行搜索获取。
随着大模型在垂类应用中掀起的浪潮越来越近，也给了我们更多的选择，使得我们可以把握关键，过滤杂音，更接近事物的本质，辨析思考一个事物或问题的根本或关键是什么。无论如何，把事当事的职场人，这次把时代变革的缩影掌握在手，不要错过。
微信公众号「极客日志」，在微信中扫描左侧二维码关注。展示文案：极客日志 zeeklog
使用加密算法（如AES、TripleDES、Rabbit或RC4）加密和解密文本明文。 在线工具，加密/解密文本在线工具，online
生成新的随机RSA私钥和公钥pem证书。 在线工具，RSA密钥对生成器在线工具，online
基于 Mermaid.js 实时预览流程图、时序图等图表，支持源码编辑与即时渲染。 在线工具，Mermaid 预览与可视化编辑在线工具，online
将字符串编码和解码为其 Base64 格式表示形式即可。 在线工具，Base64 字符串编码/解码在线工具，online
将字符串、文件或图像转换为其 Base64 表示形式。 在线工具，Base64 文件转换器在线工具，online
将 Markdown（GFM）转为 HTML 片段，浏览器内 marked 解析；与 HTML转Markdown 互为补充。 在线工具，Markdown转HTML在线工具，online
