OpenAI刚刚发布《2025年企业AI现状报告》，这份报告基于真实使用数据和近100家企业9000名员工的调研，首次公开了企业级AI使用的真实规模。数据显示，ChatGPT每周为超过8亿用户提供服务，而企业端的使用增长更加惊人。
使用规模爆炸式增长
过去一年，ChatGPT Enterprise的每周消息量增加了约8倍，员工人均消息发送量提升30%。更值得注意的是，结构化工作流（如Projects和自定义GPT）的使用量同比增长19倍，说明AI正从零散查询转向集成化、可重复的流程。
组织平均推理token消耗量增长约320倍。这个数字反映了一个趋势：更智能的模型正被系统性地嵌入到企业的产品与服务中。
各行业渗透加速
科技、医疗保健和制造业是当前增长最快的行业，而专业服务、金融和科技行业的应用规模最大。
从地域看，澳大利亚、巴西、荷兰和法国的企业客户增长最快，年增长率均超过140%。国际API客户数量在过去六个月增长超70%，日本已成为美国以外最多企业API客户的地区。
员工感受到实际价值
75%的员工表示在工作中使用AI提升了工作速度或产出质量。员工平均每日节省40-60分钟，重度用户每周可节省超过10小时。
不同部门体感相似：
- 87%的IT人员表示IT问题解决速度更快
- 85%的市场和产品人员表示营销活动执行速度更快
- 75%的HR 表示员工参与度有所提升
- 73%的工程师表示代码交付速度更快
AI让员工不仅更快完成原有工作，还拥有了新能力。在非技术岗位中，编程相关消息量增长了36%，75%的用户表示现在能完成此前无法搞定的新任务。
前沿用户与普通用户差距拉大
数据显示，"前沿"员工和"前沿"企业与中位数之间的差距正在拉大。位于第95百分位的前沿员工发送的消息量是中位数员工的6倍，前沿企业人均消息发送量是其他企业的2倍。
用户使用的智能程度越高、应用场景越多样，所节省的时间也越多。这意味着AI的价值并非线性增长，而是随着深度使用产生复合效应。
随着模型能力的增强和趋同，对多数组织而言，当前的主要挑战已非模型性能或工具本身，而是组织的准备度与实施能力。
短短两三年，大模型已经开始从实验阶段走向规模化应用，就在今天，字节火山引擎也对外宣布tokens日使用量超过50万亿，居中国第一、全球第三。已有超过100家企业在火山引擎上累计 Tokens 使用量超过一万亿，短短一年翻了两倍。考虑到国内大企业都是私有化部署大模型的现状，可以想象整个大模型tokens消耗量的规模已经相当之大，而这些数字都在表示，大模型已经实实在在的进入到企业和个人生活中了。
如何系统的学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
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01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生
2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：
国内大模型相关岗位缺口达47万
初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）
70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点
真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！
02.大模型 AI 学习和面试资料
1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工
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第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
