探寻人工智能，从技术到真实世界 探究人工智能从技术落地到现实场景，最反常识的一点是，我们日常刷到的智能推荐、唤一声就应答的语音助手、随手生成海报的AI绘画、正逐步落地的自动驾驶，全部是一整套完整技术链路跑通后的终端产物，绝非某一项单点技术凭空诞生的奇迹。
这条链路从最底层的基础设施开始搭建：数据是AI的燃料，算力是它的引擎，算法是它的大脑。此前训练千亿参数级别的大模型，需要调用数千张A100显卡连续运行数月，极高的资金投入直接劝退了绝大多数小型团队，这也是大模型门槛居高不下的核心原因。2017年Transformer架构的问世更是划下了时代分界点，它让模型可以并行处理海量文本、捕捉长距离的语义关联，没有这一架构，根本不会有如今大众熟知的ChatGPT这类通用大模型。
从最早依靠人工逐条编写规则的专家系统，到后续让机器自行从数据中摸索规律的机器学习，再到当下的大模型时代，AI历经七十余年的发展，才终于从实验室的构想图纸，真正渗透进各行各业的日常场景之中。