​​大模型和大数据的核心区别在于：大数据侧重海量数据的收集与分析，而大模型是通过大规模数据训练出的参数量巨大的智能算法模型，两者的技术栈、应用场景与侧重点截然不同。​​

大模型本质上是参数量超大的机器学习模型，例如GPT-3、BERT，其性能依赖海量数据训练与强大算力支持，目标是利用数据构建具备泛化能力的智能系统，完成复杂任务如文本生成、图像分析等。而大数据指规模庞大、类型多样、增速快且价值密度低的数据集合，其目标是借助技术手段（如Hadoop、Spark）实现存储、清洗与分析，为商业决策提供支持。

两者联系紧密但定位差异显著。大数据是基础资源，为大模型提供训练素材；大模型是技术产物，通过学习数据生成预测能力。举例而言，电商平台的用户行为日志构成大数据，而基于此训练的推荐系统则属于大模型的应用。

大模型的关键技术在于参数调优与算力分配，例如GPT-3的1750亿参数需GPU集群支持；大数据则依赖数据工程工具优化存储效率与处理速度。两者虽共享部分技术术语，但本质分属“算法—数据”双轨道：大数据强调数据全生命周期管理，大模型聚焦算法能力突破。

明确区分二者概念对AI领域实践至关重要。大数据处理是构建大模型的前提，但仅数据堆积无法直接生成模型，需配套的算法设计与硬件资源。理解差异有助于精准规划资源、选择技术路径，例如侧重分析选大数据工具，聚焦智能交互则投资大模型研发。