当OpenAI在2023年推出ChatGPT时，业界或许未曾预料到，短短两年后大模型会以“2.0”形态重塑产业逻辑。
数据显示，中国智能算力规模正以33.9%的复合增长率狂奔，预计2027年达1117.4 EFLOPS，这种算力基座的夯实，为DeepSeek-R1等新型模型突破“推理天花板”提供了可能。
大模型1.0时代的“参数竞赛”已演变为2.0时代的“效能博弈”。报告洞察到，DeepSeek-V3以560万美元成本完成6710亿参数训练，仅为Llama 405B模型1/10的投入，这种“算力效率革命”正在打破行业垄断。从企业智能体实践到个人终端升级，大模型正以“混合人工智能”架构渗透生产生活——联想“擎天3.0”平台已在智能客服场景实现运维成本降低50%，而DeepSeek-R1在AIME数学竞赛中79.8%的通过率，更印证了推理能力向人类专家级的逼近。
从下面几部分聊聊行业分析：
1.什么时候需要做行业分析？
2.如何做行业分析？
3.案例学习
4.在工作中如何应用？
5.在生活中如何应用？
1.什么时候需要做行业分析呢？
当你在对自己进行职业规划的时候，会思考选择哪个行业更好呢？
当公司需要对外部环境有所了解，制定发展规划的时候。
当面对重大问题，需要分析行业问题的时候。
2.如何进行行业分析？
用PEST分析方法
PEST分析方法是对公司发展的宏观环境的分析，所以经常用于行业分析。通常是从政策、经济、社会和技术这四个方面来分析公司的外部环境。
3.案例
下面我们通过一个具体的例子来看下如何应用PEST分析方法。
1）政策环境
政策环境主要包括政府的政策、法律等。比如可以从这样几个问题去展开研究：
相关法律有哪些？对公司有什么影响？
投资政策有哪些？对公司有什么影响？
最新的税收政策是什么？对公司有什么影响？
2）经济环境
经济环境主要指一个国家的国民收入、消费者的收入水平等。经济环境决定着公司未来市场能做多大。
3）社会环境
社会环境主要包括一个地区的人口、年龄、收入分布、购买习惯、教育水平等。
4）技术环境
技术环境是指外部技术对公司发展的影响。
4.在工作中如何应用？
行业报告在实际工作中用的不多，这里了解即可。在问题严重查找原因里，会用到PEST分析方法来分析行业问题
5.在生活中如何应用？
当你在选择行业发展的时候，可以找到目标行业的分析报告，对于个人把握未来发展机会有帮助。
本报告洞察基于《国家工业信息安全发展研究中心、联想集团：2025大模型2.0产业发展报告》及文末200+份人工智能行业研究报告的数据，最新报告合集及解读实时更新已分享在交流群，进群咨询、定制数据报告和600+行业人士共同交流和成长。
一、大模型技术演进：从概率生成到推理优先的范式革命
1.1 技术代际跃迁：从GPT到DeepSeek的架构突破
大模型的进化轨迹呈现清晰的技术脉络：2018年GPT-1以Transformer架构开启预训练时代，2020年GPT-3凭借1750亿参数展现“少样本学习”潜力，但传统LLM的“概率生成”本质，导致其在AIME数学题中出现“铅笔比烤箱重”的逻辑谬误。这种局限性催生了DeepSeek-R1的“推理优先”架构——通过GRPO（分组相对策略优化）算法，该模型在AIME 2024测试中实现79.8%的通过率，较GPT-4o的39.2%提升近一倍（见下图）。
| 模型 | MMLU(Pass@1) | AIME 2024(Pass@1) | Codeforces(Rating) |
|---|---|---|---|
| DeepSeek-R1 | 90.8 | 79.8 | 2029 |
| GPT-4o | 87.2 | 39.2 | 1134 |
| Claude-3.5 | 88.3 | 16.0 | 717 |
| OpenAI o1-121 | 91.8 | 79.2 | 2061 |
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DeepSeek-R1推理能力对比表图表数据及PDF模板已分享到会员群
这种突破源于三重技术创新：一是SFT（监督微调）学习推理格式，使模型掌握数学证明的逻辑链条；二是RL（强化学习）习得推理策略，通过“准确率奖励+格式奖励”双机制优化输出；三是MTP（多词元预测）模块，将传统自回归生成的“逐词猜测”升级为“多词预演”，使Codeforces编程评级达2029分，逼近人类顶级选手水平。
1.2 成本革命：异构计算与算法压缩的双重奏
大模型产业化的核心障碍之一是“天价训练成本”。Llama 405B模型需30.8百万GPU小时、6160万美元投入，这种投入强度令中小企业望而却步。DeepSeek-V3通过“MoE稀疏专家混合+FP8混合精度训练”，将6710亿参数模型的训练成本控制在560万美元，仅为Llama同规模模型的1/10（见下图）。
| 模型名称 | 总参数量(十亿) | 训练成本(百万美元) | 训练卡时(百万小时) |
|---|---|---|---|
| DeepSeek-V3 | 671 | 5.6 | 2.8 |
| Llama 405B | 405 | 61.6 | 30.8 |
| Llama 70B | 70 | 2.4 | 1.7 |
大模型训练成本对比表图表数据及PDF模板已分享到会员群
具体来看，DeepSeekMoE架构将稀疏门控机制与跨节点All-All通信结合，使专家利用率提升3倍；FP8混合精度训练通过动态缩放因子，在保持精度的同时减少40%内存占用；DualPipe流水线技术则实现前向传播与反向传播的重叠计算，硬件利用率突破90%。这种“算法+硬件”的协同优化，使大模型部署从“云端专属”走向“边缘可用”。
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中国智能算力规模预测表图表数据及PDF模板已分享到会员群
这种算力进化呈现三个特征：一是GPU/NPU成为主流，2027年智能算力占比将超70%；二是“私有云+公有云”混合部署成为企业首选，联想“臻算服务2.0”已实现算力按需订阅；三是边缘算力崛起，AIPC、AI Phone等终端嵌入专用AI芯片，使个人大模型本地推理成为可能。
2.2 企业智能体实践：从场景验证到价值闭环
大模型2.0的商业价值在企业场景中集中释放。联想通过“五步走”方法构建智能体：定场景（如智能质检）→轻量微调→开发插件→知识整理→提示词生成，在笔记本屏幕检测场景中，大模型辅助AOI系统实现每小时300台的检测速度，误判率低于0.1%。
更深层的变革发生在生产关系层面：某烟草工厂通过智能体实现制丝生产线水分稳态预测，工艺稳定性提升15%；顺丰科技的AI Agent驱动物流路线优化，运输成本降低12%。这些案例印证了报告提出的“全栈智能化”路径——从“大模型+场景微调”到“大模型+企业私域知识库+场景闭环”，企业正通过智能体重构研发、生产、供应链全流程。
三、未来趋势：从技术突破到伦理框架的多维探索
3.1 技术演进方向：去概率化与目标驱动架构
大模型2.0的未来呈现三大趋势：其一是“去概率化”，通过RAG（检索增强生成）+知识图谱架构，解决传统LLM的“幻觉问题”，DeepSeek-R1-Zero已实现“无监督推理”；其二是“目标驱动架构”，模型从“被动回答”进化为“主动规划”，如医疗智能体可根据患者病史自动生成诊断路径；其三是“轻量化部署”，通过模型压缩技术，30亿参数模型已能在消费级终端流畅运行。
3.2 产业落地挑战：安全与伦理的平衡术
随着大模型渗透金融、医疗等关键领域，“安全-效率”的平衡成为必修课。《生成式人工智能服务管理暂行办法》的出台，标志着监管从“技术放任”转向“合规引导”。企业实践中，联想通过“数据加密+联邦学习”确保训练数据安全，某三甲医院的“本草”医学大模型则建立“伦理审查委员会”，对癌症诊断等敏感场景实施人工复核。
这种平衡需要技术与制度双重保障：技术上，差分隐私、同态加密等确保数据可用不可见；制度上，建立“模型备案-效果评估-风险预警”全流程管理。正如报告强调，大模型的可持续发展，离不开“创新活力”与“安全底线”的动态平衡。
文末：本专题内的参考报告（PDF）目录
- 《国家工业信息安全发展研究中心、联想集团：2025大模型2.0产业发展报告》
- 《哈工大计算学部人工智能学院：大模型原理、技术与应用——从GPT到DeepSeek报告》
- 2025年中国银行业大模型应用跟踪报告 报告2025-06-18
- 2025大模型、Agent、具身智能及人形机器人学习全路径规划报告 报告2025-06-17
- 中文大模型基准测评2025年5月报告 报告2025-06-17
- 2025大模型原理、技术与应用：从GPT到DeepSeek 报告2025-06-17
- 遥感大模型：综述与未来设想 报告2025-06-09
- 2025大模型翻译技术及产业应用蓝皮书 报告2025-06-02
- 金融业AI大模型智算网络研究报告 报告2025-06-02
- 表达力&大模型生产力——与大模型的语言游乐场 报告2025-05-28
- 2025年大模型能力来源与边界报告 报告2025-05-23
- 2025大模型2.0产业发展报告：商业落地创涌而现 报告2025-05-22
- DeepSeek消费电子行业大模型新型应用最佳实践分享 报告2025-05-21
- 质量大模型及其在接口测试场景下的实践 报告2025-05-20
- 2025年医疗大模型研究报告-新质生产力大模型在各医疗场景的赋能实践 报告2025-05-15
- 2025年DeepSeek洞察与大模型应用-人工智能技术发展与应用实践… 报告2025-05-12
- 2025私域大模型部署白皮书 报告2025-05-11
- DeepSeek等大模型工具使用手册（实战篇） 报告2025-05-07
- 2025年大模型平台落地实践研究报告 报告2025-05-07
- 从运维提效到LLMOps：如何用DeepSeek铺就大模型可观测性进阶… 报告2025-05-06
- 2025年面向审计行业DeepSeek大模型操作指南v1.0 报告2025-05-02
- 2023中国银行业大模型用例分析 报告2025-04-30
- 2025年机器语言大模型赋能软件自主可控与安全可信报告 报告2025-04-28
- 2025大模型发展回顾、国内外大模型进展及未来研判分析报告 报告2025-04-25
- Deepseek大模型在银行系统的部署方案设计 报告2025-04-24
- 2025年deepseek大模型生态报告 报告2025-04-22
- 2025年面向工程审计行业的DeepSeek大模型应用指南 报告2025-04-20
- 大模型时代的具身智能 报告2025-04-20
- 人人都能学会的AI指南：从机器学习到大模型全流程解析 报告2025-04-18
- 2025年人人懂AI之从机器学习到大模型报告 报告2025-04-14
- 2025年AI-R-IAM AI就绪的大模型身份与访问管理白皮书 报告2025-04-14
- 2025年基于大模型的企业架构建模助力银行数字化转型应用研究报告 报告2025-04-13
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- 大模型发展图谱与DeepSeek创新应用 报告2025-03-31
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- 2025大模型训练性能瓶颈定位流程案例 报告2025-03-21
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- 2025中国多模态AI大模型座舱应用洞察研究报告 报告2025-03-18
- 2025年中国大模型年度评测报告 报告2025-03-16
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- 2025年DeepSeek大模型及其企业应用实践报告（企业篇） 报告2025-03-09
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- 2025大模型Transformer架构发展历程、优势及未来发展趋势分… 报告2025-03-05
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- 腾讯研究院：2024行业大模型调研报告-向AI而行共筑新质生产力 报告2024-05-15
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- 爱分析：2024大模型应用实践报告 报告2024-05-10
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