文章揭示了AI岗位的真实情况看似增长实则集中在基础模型、基础设施和应用产品等上游领域要求高学历和丰富经验。普通岗位需求减少AI自动化替代部分人力。大模型发展导致技术寡头崛起中小公司难以竞争。AI时代更看重抽象、架构和决策能力而非单纯的编程技能。普通CS学生需认清现实提升与AI协作的能力以应对AI带来的就业变革。虚假的岗位增涨AI岗位不是没增长而是长在了非常上游的位置比如基础模型团队: 设计Transformer结构LLM scaling、multi-modal alignment.这些都是大厂核心组在做而且后面还会持续做原先的A16小龙在这儿可能都快死了。Infra团队: 负责算力调度、并行训练框架multi-GPU memory优化面试可能一问就是你有没有写cuda以及干卡调度的经验这不是在放屁嘛。Al product团队: 基于大模型构建RAG系统、agent平台、对话插件系统等拿着公司的私有数据finetune model去解决具体落地问题。在国外这些人叫appliedscientists讲道理我感觉这个岗位应该算是目前最好找到的工作了。可能在现在这个时代能有1篇主会甚至只有一个finding或者short paper都有机会上岸。这些岗位共同特征是: 不仅要会写代码更要能理解系统结构、知道怎么落地、怎么调研设计、怎么平衡latency和效果、怎么scale到上线。它需要的不是“编程技能’而是“抽象架构调度决策”能力。而这些能力恰恰不是一两年内速成的通常得211/985计算机本科硕士甚至博士的才会有这样的需求而且如果你不是核心组的phd这些都可能不一定能碰得到。大厂infra或算法团队实习(硕导和博导暑假不放人直接寄)能在极快的节奏下自学并实现SOTA模型(很多岗位直接要求你复现LLaMA3级别的paper对模型架构对于面试者要求很高)。我知道字节的seed团队对于LLM岗位的要求就是能手搓GRPODPOPPO那些并且还让你说出很多非常细节的东西xAlMeta的GenAl组也会要求手推diffusion的code-面就是1-2个小时。所以不是不给你岗位而是岗位根本不设在你这个level上。钱烧到哪儿去了你看到的“几十亿融资”或“大模型烧钱”主要花在了下面这几块基础投入包括GPU采购(A100/H100/GB200)数据标注、过滤、对齐;训练框架、分布式优化器的搭建。从Google DeepMind/Meta FAIR 挖人年包百万美金起招顶会一作的PhD做tokenizer、optimizer、alignment工程研究前沿试错做10种MOE结构、100组超参组合、跑上万小时试出来的最优策略。每失败一次就是几十万美金成本成功的团队吃下整个蛋。这不是大众化工程这是资本在打AI时代的“高维战争”。所以你会看到基础研究岗位的确在爆发但要求高到离谱中低端岗位在萎缩因为AI反而在自动化掉原本需要人力的部分。集中的寡头我们常以为AI浪潮像“工业革命”“互联网浪潮”那样能带来全面的就业增长但这一波更像是“技术寡头崛起”模型能力集中在少数几家(OpenAl、Google、Meta、Anthropic)Infra平台集中(NVIDIA、Azure、AWS)应用生态被少数大公司定义(Copilot, Gemini, Claude)而中小公司(包括这波误以为自己能吃到AI风头去做这个方向想吃红利的都极其有可能成为牺牲品我没在说现在的AI几小龙)他们不是没有AI愿景而是烧不起训练费用靠开源玩点边角料。不是不想雇人而是自己都在用GPT写代码没那么多初级岗位需求。所以你看到的不是“岗位减少而是“岗位更集中、更高门槛、更加封闭”一些startup。比如说做数字人的就会发现技术发展实在太快了他们找的人才刚学会GAN就出现的image diffusion然后是video diffusion公司里那些卡可能连inference都养不起拿上被新的公司拿着新的技术超越普通CS学生被“技术民主”的幻觉误导了很多学CS的学生一直有个信念: “技术是最公平的掌握了能力就有出路。”但AI时代打碎了这个幻觉。技术不是不民主了而是大模型让上层变得更强下层工作变得更自动化:然后那些能用LLM做系统整合的人更吃香只懂调包的人更边缘;项目不需要10个写模块的人只要2个能驾驭整个pipeline的人。普通CS学生现在面临的困境不是“没有岗位”而是“没有为你设岗位”。我很看衰SDE和数据分析的岗位。如果你尝试过用ClaudeGPT40以及copilot那些工具就会发现他们比你更加熟悉基础的语法上手一种语言更加迅速往往原先你要写几十个小时才能完成的代码他们可能在你手上几轮迭代就差不多完成了。也就是半个小时1个小时的事儿。说到底AI浪潮没有带来“中间层”的广泛就业只让“顶层更顶底层更卷”。那普通人该怎么办这个问题我回答不了我就是那个普通人如果你是一个被AI卷到的人希望你能尝试在使用它上面比其他人更加熟练也许这样就能带来更多优势了如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2026 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点② 大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通③ 大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。④ AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。⑤ 大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。⑥ 大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。以上资料如何领取为什么大家都在学大模型最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人传统岗位不断缩减但AI相关技术岗疯狂扩招有3-5年经验大厂薪资就能给到50K*20薪不出1年“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。风口之下与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰不如先人一步掌握AI大模型原理应用技术项目实操经验“顺风”翻盘这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。以上全套大模型资料如何领取
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文章揭示了AI岗位的真实情况看似增长实则集中在基础模型、基础设施和应用产品等上游领域要求高学历和丰富经验。普通岗位需求减少AI自动化替代部分人力。大模型发展导致技术寡头崛起中小公司难以竞争。AI时代更看重抽象、架构和决策能力而非单纯的编程技能。普通CS学生需认清现实提升与AI协作的能力以应对AI带来的就业变革。虚假的岗位增涨AI岗位不是没增长而是长在了非常上游的位置比如基础模型团队: 设计Transformer结构LLM scaling、multi-modal alignment.这些都是大厂核心组在做而且后面还会持续做原先的A16小龙在这儿可能都快死了。Infra团队: 负责算力调度、并行训练框架multi-GPU memory优化面试可能一问就是你有没有写cuda以及干卡调度的经验这不是在放屁嘛。Al product团队: 基于大模型构建RAG系统、agent平台、对话插件系统等拿着公司的私有数据finetune model去解决具体落地问题。在国外这些人叫appliedscientists讲道理我感觉这个岗位应该算是目前最好找到的工作了。可能在现在这个时代能有1篇主会甚至只有一个finding或者short paper都有机会上岸。这些岗位共同特征是: 不仅要会写代码更要能理解系统结构、知道怎么落地、怎么调研设计、怎么平衡latency和效果、怎么scale到上线。它需要的不是“编程技能’而是“抽象架构调度决策”能力。而这些能力恰恰不是一两年内速成的通常得211/985计算机本科硕士甚至博士的才会有这样的需求而且如果你不是核心组的phd这些都可能不一定能碰得到。大厂infra或算法团队实习(硕导和博导暑假不放人直接寄)能在极快的节奏下自学并实现SOTA模型(很多岗位直接要求你复现LLaMA3级别的paper对模型架构对于面试者要求很高)。我知道字节的seed团队对于LLM岗位的要求就是能手搓GRPODPOPPO那些并且还让你说出很多非常细节的东西xAlMeta的GenAl组也会要求手推diffusion的code-面就是1-2个小时。所以不是不给你岗位而是岗位根本不设在你这个level上。钱烧到哪儿去了你看到的“几十亿融资”或“大模型烧钱”主要花在了下面这几块基础投入包括GPU采购(A100/H100/GB200)数据标注、过滤、对齐;训练框架、分布式优化器的搭建。从Google DeepMind/Meta FAIR 挖人年包百万美金起招顶会一作的PhD做tokenizer、optimizer、alignment工程研究前沿试错做10种MOE结构、100组超参组合、跑上万小时试出来的最优策略。每失败一次就是几十万美金成本成功的团队吃下整个蛋。这不是大众化工程这是资本在打AI时代的“高维战争”。所以你会看到基础研究岗位的确在爆发但要求高到离谱中低端岗位在萎缩因为AI反而在自动化掉原本需要人力的部分。集中的寡头我们常以为AI浪潮像“工业革命”“互联网浪潮”那样能带来全面的就业增长但这一波更像是“技术寡头崛起”模型能力集中在少数几家(OpenAl、Google、Meta、Anthropic)Infra平台集中(NVIDIA、Azure、AWS)应用生态被少数大公司定义(Copilot, Gemini, Claude)而中小公司(包括这波误以为自己能吃到AI风头去做这个方向想吃红利的都极其有可能成为牺牲品我没在说现在的AI几小龙)他们不是没有AI愿景而是烧不起训练费用靠开源玩点边角料。不是不想雇人而是自己都在用GPT写代码没那么多初级岗位需求。所以你看到的不是“岗位减少而是“岗位更集中、更高门槛、更加封闭”一些startup。比如说做数字人的就会发现技术发展实在太快了他们找的人才刚学会GAN就出现的image diffusion然后是video diffusion公司里那些卡可能连inference都养不起拿上被新的公司拿着新的技术超越普通CS学生被“技术民主”的幻觉误导了很多学CS的学生一直有个信念: “技术是最公平的掌握了能力就有出路。”但AI时代打碎了这个幻觉。技术不是不民主了而是大模型让上层变得更强下层工作变得更自动化:然后那些能用LLM做系统整合的人更吃香只懂调包的人更边缘;项目不需要10个写模块的人只要2个能驾驭整个pipeline的人。普通CS学生现在面临的困境不是“没有岗位”而是“没有为你设岗位”。我很看衰SDE和数据分析的岗位。如果你尝试过用ClaudeGPT40以及copilot那些工具就会发现他们比你更加熟悉基础的语法上手一种语言更加迅速往往原先你要写几十个小时才能完成的代码他们可能在你手上几轮迭代就差不多完成了。也就是半个小时1个小时的事儿。说到底AI浪潮没有带来“中间层”的广泛就业只让“顶层更顶底层更卷”。那普通人该怎么办这个问题我回答不了我就是那个普通人如果你是一个被AI卷到的人希望你能尝试在使用它上面比其他人更加熟练也许这样就能带来更多优势了如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2026 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点② 大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通③ 大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。④ AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。⑤ 大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。⑥ 大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。以上资料如何领取为什么大家都在学大模型最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人传统岗位不断缩减但AI相关技术岗疯狂扩招有3-5年经验大厂薪资就能给到50K*20薪不出1年“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。风口之下与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰不如先人一步掌握AI大模型原理应用技术项目实操经验“顺风”翻盘这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。以上全套大模型资料如何领取
