大模型行业进入“头部玩家”时代，DeepSeek重回焦点，融资估值飙升，模型降价75%。资本和价格调整折射出行业新变化：技术能力拉平，企业围绕资本与生态争夺展开竞速。未上市企业融资加速，上市企业面临商业化压力。行业从“拼参数”转向“重落地、讲价值”，DeepSeek等企业差异化竞争，开源生态与低价策略受关注。大模型学习，收藏这篇干货！

AI大模型企业DeepSeek近期频频进入大众视野。

这家曾在2024年掀起模型开源大潮的企业，在此后1年多的时间里一度显得十分低调。市场的目光更多转向豆包、千问等互联网大厂研发的大模型，或是智谱、MiniMax这类率先上市的AI公司。

最近，两则消息让DeepSeek重回焦点位，一是其正在开展首轮融资谈判，在短短一个多月内，预计估值飙升至450亿美元；二是其最新发布的V4-Pro系列模型，在经历多轮降价后，宣布将永久降价75%。

资本动作和价格调整，看似是企业经营层面的常规操作，背后折射出的却是大模型行业的新变化——当技术能力逐渐拉平，独立大模型公司正围绕资本与生态争夺展开新一轮竞速，而这也将重新划分企业座次。

大模型行业进入“头部玩家”时代

今年以来，大模型行业单轮融资纪录不断刷新，其融资速度可称“疯狂”。

未上市企业中，此前长期拒绝外部融资的DeepSeek，被曝首次启动融资接触，估值约450亿美元，近期还在推进一笔规模达700亿元人民币的融资。Kimi（月之暗面）完成20亿美元的最新融资，投后估值升至200亿美元。阶跃星辰也即将完成近25亿美元的融资，并已拆除红筹架构，加速赴港IPO准备。

而于今年1月港股上市的智谱和MiniMax，涨幅更是超过了300%。5月22日港股收市后，恒生指数公司公布季度检讨结果：将MiniMax-W及智谱这两只AI概念股纳入恒生科技指数。这意味着，香港最大的30家科技主题上市公司中，开始出现AI原生大模型企业。研究显示，智谱或将因此吸引510亿元至920亿元的南向资金流入，MiniMax则可能吸引约470亿元的资金。

头部大模型企业不仅融资金额动辄高达百亿元，其投资方也是阵容豪华。DeepSeek首轮投资即吸引腾讯与阿里巴巴；Kimi叠加了阿里、腾讯、美团龙珠等知名资方的加持；阶跃星辰则获腾讯的三次重仓。近期，更有国智投、北京人工智能基金、中国移动等国资背景企业与机构入局。

这一场景与2023年“百模大战”之时高度相似，却又存在微妙的差别。彼时，国内大模型公司数量快速膨胀，只要有技术团队、有模型能力，就有机会获得融资，“AI六小虎”成为一级市场最受关注的创业群体之一。

而到了2025年，据统计，AI模型层公司全年仅完成22笔融资，单轮融资规模在10亿元以上的大模型公司仅有MiniMax、智谱和Kimi三家。钱并没有消失，而是在快速向头部集中。

即使是盛极一时的“AI六小虎”亦有分化。智谱和MiniMax率先敲钟，月之暗面和阶跃星辰分别押注深度思考与端侧模型；而零一万物与百川智能已悄然放弃基础模型的竞逐，转身扎进更为垂直的AI应用赛道。

2023年，百川智能创始人王小川曾放话“在年底做出国内最好的大模型”“3年内追上GPT-4”。2025年，王小川在全员信中反思，过去两年“战线拉得过长，不够聚焦”“过早进入商业化”，并称“接下来将围绕百小应、AI儿科、AI全科、精准医疗四个方向专注聚焦，减少多余的动作”。零一万物也停止了超大基模（万亿参数以上）训练业务，全面聚焦To B垂直场景，转向了轻量化产业大模型与AI Agent研发。

市场仍旧繁荣，但资本不再雨露均沾。大模型行业，就此进入“头部玩家”时代，留在牌桌上的企业不多了。

IPO，下半场的入场券

那么，尚且留在牌桌上的企业，就安全了吗？对未上市的企业而言，跻身下一个时代的通道正在收窄，不完成惊险一跃或许就将跌落谷底；即便成功上市，大模型公司真正的压力，可能也才刚刚开始。

资本“看人下菜碟”的背后是强烈的市场信号：讲好故事就能获得充沛资金的时代结束了，只有持续创新、创造收益，才能获得回报。

这与大模型产业的特性密不可分。过去的互联网行业，遵循的是“用户越多、边际成本越低”的商业模式。微信新增一个用户，腾讯的成本不会同步增长；抖音新增一个用户，字节跳动反而能获得更多广告收入。但大模型公司的每一次Token调用、每一次复杂任务、每一次长文本生成，都对应真实的算力消耗。尤其是在Agent、AI生成逐渐普及后，成本还在进一步增加。

与此同时，模型本身却越来越像一种“公共能力”，开始迅速“贬值”。2023年时，长文本、多模态被视为稀缺能力；到了今天，模型之间虽然仍有差距，但已经很难再形成碾压态势，“花小钱办大事”成为多数用户的优先选择。DeepSeek的开源与低价策略，进一步拉低了用户的成本预期。

这也导致行业出现一个极其矛盾的现象：用户越多，大模型公司可能越容易亏钱。字节跳动有广告业务输血，腾讯的游戏和社交业务足够赚钱，阿里拥有电商和云计算体系作为支撑，但它们同样要考虑变现：阿里曾常年贴钱做AI，刚刚进入回报期；字节旗下的豆包也开始探索收费。独立大模型公司没有可背靠的母公司，处境更加艰难，也更依赖外部资金的注入。

豆包宣布推出付费版本

这一逻辑对已上市的MiniMax和智谱也同样适用。估值疯狂上涨的同时，其营收与利润数据却反映出另一重现实。2025年，智谱经调整后净亏损31.82亿元，毛利率从2024年的56.3%下降至41.0%；MiniMax毛利率从12.2%改善至25.4%，经调整净亏损约17.3亿人民币。

这也是为什么IPO变得越来越重要。对于许多大模型公司而言，上市就意味着获得了一个长期、公开、持续的融资渠道。然而，技术突破并不意味着商业价值闭环，水涨船高的估值之下，是市场不知会支付到何时的溢价。

多维博弈，谁主沉浮？

正因如此，独立大模型公司已经越来越少单纯宣传“谁的模型最强”，而开始强调另一件事：自己到底扮演着什么角色。单一的模型技术对决，正演变为赛道差异化、生态立体化、落地场景化的多维博弈。

DeepSeek锚定开源生态与极致低价的技术路线，抢占开发者与中小企业市场。近日，DeepSeek官宣V4-Pro模型API永久降价75%，同等业务量下，其调用成本仅为GPT、Claude等海外模型的几十分之一。爆出融资消息后，梁文锋在投资者会议上仍强调研发开源模型和实现通用人工智能（AGI）的目标。

DeepSeek-V4-Pro版本宣布永久降价

阶跃星辰深耕端侧AI，锚定实体场景。2025年世界人工智能大会期间，阶跃星辰创始人兼CEO姜大昕宣布最新一代多模态推理大模型Step-3发布，多模态推理能力落地汽车和手机两大智能终端。目前，在手机端，阶跃星辰已与OPPO、荣耀、中兴等主流品牌达成深度合作；在汽车端，携手千里科技、吉利打造智能座舱。

Kimi押注编程能力和Agent集群两大核心方向，彻底砍掉了此前分散资源的海外C端产品和视频生成业务。今年2月，Kimi推出KimiClaw，定位为“云端化”的OpenClaw，并直接配置了5000+ClawHub社区技能。

智谱主打政企市场与产业落地能力，聚焦To B、To G产业赛道，深耕金融、政务、能源、工业、教育等重点领域，打造标准化行业解决方案，从去年起慢慢弱化向C端产品的资源投入，基本叫停智谱清言在C端的宣传和投放。

MiniMax聚焦全模态能力与全球化生态，依托多模态融合技术，在文本、图像、语音、视频生成领域形成独特优势。同时，产品兼顾海外市场扩张，面向海外开发者与企业客户开放，旨在构建全球化服务生态。

2025年，时任OpenAI研究员的姚顺雨在自己的博客中提出了“AI下半场”理论，指出行业将从“拼参数、比性能”的上半场，转向“重落地、讲价值”的下半场。时隔一年，必须承认，国内AI行业竞争格局已然改写。资本助推之下，单纯技术尝鲜与模型比拼的时代远去，AI竞争的核心只剩一件事——如何实现真实可衡量的业务价值。

最后

2026年技术圈的分化愈发明显：降薪裁员潮持续蔓延，传统开发、测试等岗位大批缩水，不少从业者陷入职业焦虑；与之形成鲜明对比的是，AI大模型相关岗位迎来疯狂扩招，薪资逆势飙升150%，大厂更是直接开出70-100W年薪，疯抢具备实战能力的大模型人才，甚至放宽年龄限制，只求能快速落地技术、创造价值！

很多程序员、职场新人纷纷入局大模型领域，绝非盲目跟风，而是实实在在看到了不可替代的价值优势，这也是2026年最值得抓住的职业风口：

1、窗口期红利，入门门槛友好：不同于成熟赛道的“内卷式招聘”，2026年大模型人才缺口巨大，简历只要达标（掌握基础AI应用+具备简单项目经验），年龄、学历均非硬性要求，小白可快速入门，转行程序员也能无缝衔接；

2、技术可复用，上手速度翻倍：如果你有前后端开发、测试、数据分析等基础，在大模型落地、系统部署、Prompt工程等环节会更具优势，无需从零开始，复用原有技术能力就能快速进阶；

3、懂业务更吃香，竞争力翻倍：单纯懂技术已不够，2026年大厂更看重“技术+业务”的复合型人才，有垂直领域（金融、医疗、工业等）经验者，能精准定位模型落地痛点，薪资比纯技术岗高出30%以上；

更重要的是，即便没有转型需求，用AI大模型工具为工作赋能、提升效率，也已经成为80%企业的硬性要求——不会用大模型提效，未来很可能被行业淘汰！

那么2026年，小白/程序员该如何高效学习大模型？

很多人想入门大模型，却陷入两大困境：要么到处搜集零散资料，不成体系，越学越懵；要么被收费高昂的课程割韭菜，花了钱却学不到实战技能，白白浪费时间走弯路。

今天就给大家精心整理了一份2026年最新、免费、系统化的AI大模型学习资源包，覆盖从零基础入门到商业实战、从理论沉淀到面试通关的全流程，所有资料均已整理归档，无需拼凑，直接领取就能上手学习，小白可照做，程序员可进阶！

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1、大模型系统化学习路线

这份学习路线结合2026年行业趋势和新手学习规律，由行业专家精心设计，从零基础到精通，每一步都有明确指引，帮你节省80%的无效学习时间，少走弯路、高效进阶，避免踩坑。

2、从0到进阶大模型学习视频教程

从入门到进阶这里都有，跟着老师学习事半功倍。

3、大模型学习书籍&电子文档

涵盖2026年最新技术要点，包括基础入门、Transformer核心原理、Prompt工程、RAG实战、模型微调与部署等内容

4、AI大模型最新行业报告

报告包含腾讯、阿里、甲子光年等权威机构发布的核心内容，还有2026年中文大模型基准测评报告、AI Agent行业研究报告等，帮你站在行业前沿，把握技术风口。

5、大模型项目实战&配套源码

项目包含Deepseek R1、GPT项目、MCP项目、RAG实战等热门方向，还有视频配套代码，手把手教你从0到1完成项目开发，既能练手提升技术，又能丰富简历，为求职和职业发展加分。

6、2026大模型大厂面试真题

2026年大模型面试已全面升级，不再单纯考察基础原理，而是转向侧重技术落地和业务结合的综合考察，很多程序员和新手因为缺乏针对性准备，明明技术不错，却在面试中失利。

适用人群

四阶段学习规划（共90天，可落地执行）

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

• …

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7、这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

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