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标题:
AI大模型代表及初创AI大模型公司组织架构
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作者:
hzqG
时间:
3 天前
标题:
AI大模型代表及初创AI大模型公司组织架构
二、常用的组织架构
初创AI大模型公司通常采用“双轮驱动+中台支撑”的矫捷型架构，既要保证基础模型的深度研发，又要疾速呼应运用层的商业化落地。以下是大致的组织结构。
（一）核心架构层级：
决策层（CEO Office）： 包含CEO、首席迷信家、CTO。担任确定技术道路（如MOE架构、多模态方向）、融资及战略商业化。
算法研发部（基础模型部）： 担任预训练、后训练、强化学习及模型架构创新。追求参数规模（如万亿级）与智能程度的打破 。
工程运用轮（运用模型/Infra部）： 担任模型推理加速、紧缩、部署以及详细行业运用（Agent、RAG）的开发。追求低延迟与高并发 。
平台支撑中台：
AI Infra（基础设备）部： 担任算力集群运维、分布式训练框架优化（如异构计算管理），这是初创公司的“生命线”部门 。
AI Data（数据）部： 担任数据清洗、合成数据生成、数据标注质量把控，处理“高质量数据荒”成绩 。
产品与增长部： 担任将模型才能封装为产品（如AI助手、API服务），并推进用户增长与商业化。
二、结构阐明：
决策层（CEO办公室）
由CEO、首席迷信家、CTO组成，担任技术道路制定、战略决策及资源分配。
首席迷信家主导前沿算法探求，CTO担任工程落地与架构选型，CEO统筹商业化与融资。
算法研发部（基础模型部）
核心职责：专注于基础模型的预训练、后训练（SFT/RLHF）、模型架构创新（如MOE、多模态交融）。
关键岗位：大模型算法研讨员、预训练工程师、强化学习专家。
协作关系：严密依赖AI Infra部提供的算力支持，并从AI Data部获取高质量训练数据。
工程运用轮（运用模型与Infra部）
核心职责：担任模型推理加速（量化、蒸馏）、紧缩部署、基于模型的运用开发（Agent、RAG系统）。
关键岗位：推理优化工程师、AI Infra工程师、运用算法工程师。
协作关系：与基础模型部协同优化模型功能，同时接收产品与增长部的需求反馈。
平台支撑中台
AI Infra部：管理千卡/万卡算力集群，优化分布式训练框架（如Megatron、DeepSpeed），保障训练波动性与效率。
AI Data部：构建数据流水线，担任数据清洗、合成数据生成、标注质量管理，处理高质量数据稀缺成绩。
产品与增长部：将模型才能转化为产品（API、AI运用），推进用户增长与商业化闭环，并向研发团队传递市场反馈。
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