从云栖到QCon：当大模型参数逼近10万亿，我们该如何重新理解AI工程？
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摘要
大模型参数规模逼近10万亿，Token消耗两月增长12倍，AI竞争正从算法调参转向工程落地。文章指出，上下文管理、Agent架构和Token优化已成为AI工程的关键门槛，并给出三个可立即上手的实战建议，帮助读者把握AI工程化趋势。
大模型参数冲向10万亿，Token消耗两月暴涨12倍——AI竞争已从算法调参转向工程落地。本文为你拆解：为何上下文管理、Agent架构和Token优化才是面试与转行的真正门槛，并附上今天就能动手的3个实战建议。🚀 想抓住AI工程化红利，从这篇开始。
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原文：
从云栖到QCon：当大模型参数逼近10万亿，我们该如何重新理解AI工程？
（2026-10-01 14:00）
作者：
yweng18
分类：
技术
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