今天的主题是关于 AI 扫盲的，因为近期相关问题实在太多了，很多同学对它的理解非常的有限，导致走向不是过于吹捧就是完全抵制的两极分化。为了防止我们成为盲目（且天真）的二极管，就有必要具体认识 AI 的应用逻辑，以及在行业中的相关使用场景。
兰亭妙微UI设计公司：分享是入门扫盲，目标是以清晰简洁的方式来概述 AI 的行业应用框架，会使用尽量简单易懂的方式解释相关概念，不会涉及太多深奥的术语和理论。
所以不用担心看不懂，一起开始下面的阅读吧。
谈论 AI 就绕不开大模型，它是 AI 技术应用的核心。
简单解释 AI 大模型，就是一个通过特定方法和大量数据训练出来的 “自主化程序”，这个程序可以根据用户输入的指令自己做出 “判断和思考” 后再进行回复。
传统程序虽然也可以执行用户的指令，但回复的内容和方式不会超出一开始预设的范围，非常有限。
而 AI 大模型则大大拓展了这个边界，我们不用提前预设各种条件和逻辑，它就会自己去理解问题再决定给出什么结果。
当然，这个边界只是放大了但不是无限的。任何大模型都不是全知全能的，都有自己的局限性。所以针对不同的应用领域，就开发了不同的模型类型。
最基础的模型分类包含两种，一种是大语言模型 LLM，能实现文字的对话或文案、代码、数据的整理和输出。另一种则是多模态大模型，能在处理文字的基础上还处理图片、音频、视频等特殊对象。
比如深度求索开发的 DeepSeek 模型就是大语言模型，只能处理文字但不能生成图片(截止到2026年初)。而 Google 开发的 Gemini 大模型则是多模态模型，可以生成图片和视频等内容。
不同模型会有不同的表现和优劣，但因为大模型的开发需要尖端的技术和庞大的规模（训练），门槛极高，所以市面上主流的大模型数量并不多，可以简单分为国内和国外两个阵营。
国外的主流大模型包括 OpenAi 开发的 ChatGPT，Google 开发的 Gemini，Anthropic 开发的 Claude，xAI 的 Grok 等。
国内的主流大模型则包括字节开发的豆包，阿里开发的千问 Qwen，深度求索开发的 Deepseek，月之暗面开发的 Kimi 等。
因为前面说过大模型的局限性，所以为了应对不同的应用场景，团队就会将它们裂变出不同的版本。比如千问既有 Max 语言大模型，还有 Omni 全模态（文字、图片、音频、视频）大模型，针对处理问题的难易度又分成了 Max、Plus、Flash、Lite 等版本。
完整的大模型体积和参数都非常庞大，需要部署到专属的算力中心，并通过云服务来实现用户的访问和使用。也就是需要联网使用，但因为国内网络服务的限制（不可抗力），我们无法通过国内电信访问国外的主流大模型。
虽然说国内大模型的水平在这几年突飞猛进，但离国外的大模型还有一定的差距，在实际工作场景中多数应用的也是国外大模型，所以访问它们就需要大家自己发挥主观能动性解决了。
顺便再解释一个基础的问题，大模型除了远程访问以外，也可以在本地进行安装。部分团队（如千问）会在网上开源自己的大模型供其它人下载和使用，当我们下载到本地后就可以用 GPU 来运行它。但因为大模型对性能的要求极高（旗舰显卡起步），所以本地运行的效果要大打折扣。
而一些企业内部或行业专属的大模型，往往都是使用这些开源大模型进行二次训练和调试后的结果。还有一些针对特定硬件（如手机、眼镜）和特殊应用场景开发的小模型，就暂时不在我们的讨论范围之内。
前面讲过大模型可以类比成一种 “程序”，且它还是后端服务器上运行的程序。想要对这个程序实现命令的输入并返回它处理的结果，就需要应用前端的工具来实现。
比如我们打开豆包的官网，就可以使用这个网页对豆包大模型提出问题和要求，然后网页上就会返回它处理后的结果。这个网页就是使用大模型的工具，而这只是 AI 工具的其中一种形式，还可以是本地应用程序、手机 APP、小程序、硬件定制系统等等。
我们大多数人开始接触 AI 大模型，都是从这些官方的工具开始，它们最基本的功能就是根据指令返回文字或图片信息，我们会把它们当成是一种可以对话的人工智能客服。
但实际上它们可以发挥的作用远不止于此，比如帮你整理本地的文件夹清理重复的文件，帮你自动修图并完成动态相片的剪辑，帮你编写程序并自己运行和检测等等。想要实现对话以外的其它功能，就需要借助特定的工具才能实现。
所以除了最基础的对话工具外，行业还衍生出了很多激发大模型潜力的 AI 工具。它们可以借助大模型完成程序开发、视频剪辑、操作托管、热点整理、消息推送等等。
到这里我们就要清楚，AI 大模型是大模型，工具是工具，大模型是基座，而工具是大模型的具体表现和应用形式。
我们更进一步认识 AI 工具，就可以把AI工具分成官方工具和第三方工具两个种类。
官方工具就是 OpenAI、Google 等大模型企业自己开发并绑定自家大模型的产品，而第三方工具则是其它团队开发，再接入到大模型进行使用的工具。
比如本地聊天机器人 Cherry Studio，它本身只是个简单的聊天对话工具，可以自己创建对话角色/助手，但需要接入大模型以后才能进行对话。还有著名的AI编程工具 Cusror，只有接入大模型以后，它才可以实现 AI 编程和代码管理。还有前阵子火遍全球的龙虾 Openclaw，也只是个本地工具，需要接入大模型后才能识别本地的文件和执行命令。
官方能提供的 AI 工具与服务往往很有限，所以在真实项目流程中，我们就会混合使用多种工具来完成工作。就像以前做一套项目除了用 Figma以外，还要结合使用 Adobe PS、AI、C4D、AE 等软件。
而第三方工具和官方不同的是，官方工具默认连接自家的大模型，用户直接登录就能使用。而第三方工具要接入大模型，就需要进行额外的配置，也就是添加大模型的 —— API。
API 就是接口，是前端工具连接后端服务器的通道，而这个通道默认是上锁的，还需要提供对应的密钥（API Key）才能正常访问。
部分工具会自己接入各大模型的 API，用户只能选择它提供的模型，并只需要对这个工具进行付费即可。
另一部分工具则需要用户自己选择模型和配置 API，需要我们访问大模型的 API 开放平台进行申请，然后再将它们生成的 API Key 填入到工具中完成连接。
API Key 就像是一个电话号码，当我们申请完并进行使用，就会产生一定的 “流量”，而 AI 产生的流量用专业术语形容叫词元 Token。
使用 API 完成的任意 AI 服务，都会消耗 Token，且因为 AI 的计算成本极高，所以主流大模型都会针对 Token 消耗量进行收费。就像电信运营商一样，既有包月服务附带一部分流量，超出部分还要按量计费。
在实际的 AI 工具使用过程中，Token 的消耗是极其巨大的，往往会造成沉重的成本，而这个市场也遵循一分钱一分货的真理，越好的大模型价格就越贵。以最适合编程的大模型 Claude Opus 为例， 一个程序员高频使用消耗的 Token 账单可以从数千到数万元不等。所以我们也会从性价比的角度出发，来搭配不同的模型进行使用。
总结我们应用 AI 的本质，就是通过工具来操作大模型。而工具的作用不同，大模型本身的特性和价格也不同，就导致我们在面对一个复杂的任务时，需要选择多种 AI 工具和不同大模型来实现。
学习使用 AI，和传统的单一软件教学不同，不是只学会某个工具的功能和操作方法，而是了解不同的 AI 工具以及大模型的特性，通过组合它们来实现自己目标的方式。这不是设计或产品思维，而是工程思维的具体应用。
时间关系只更新了上半部分，和 UI 有关的内容我会放到下篇再输出。同时我们现在有准备录制一套入门的课程，应该周末到下周就会上线，大家有什么疑问和工作中遇到的需求都可以在评论区或社群里发给我们。
转载：优设酸梅干超人
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