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2025年，人才市场上的求职压力悄然增加，新经济行业整体人才供需比升至2.23，意味着平均有超过2个人竞争一个岗位。

然而，在整体市场略显拥挤的另一面，一场针对AI人才的争夺战却已进入白热化。2025年1月至10月，AI相关岗位的发布量同比攀升了惊人的543%，单月同比增幅最高甚至超过11倍。脉脉创始人兼CEO林凡断言，未来3年，AI将重构岗位，人人都是程序员。

对于每一个职场人而言，具备大模型相关技能，已不再是简历上的加分项，而是确保职业安全、甚至实现跃迁的关键“保险杠”。是否装备它，可能直接决定你是被时代浪潮推上巅峰，还是被其无情淹没。

一、 市场现实：冰火两重天的人才争夺战

当传统的职业竞争变得日益激烈时，AI领域却展现出惊人的“虹吸效应”，掀起了一场人才争夺的“热战”。

需求的爆发与薪资的飞涨同步上演。数据显示，2025年AI产品经理、大模型算法工程师、机器人算法工程师位列岗位量增幅的前三名。核心算法人才更是“一将难求”，例如，高性能计算工程师的供需比低至0.31，意味着每发布3个岗位，才能匹配到1名合适的候选人。

高需求的直接体现是高薪资。在2025年的高薪岗位榜上，AI科学家/负责人的平均月薪已突破12.7万元。这种溢价效应同样体现在应用岗位上，AIGC算法工程师的平均薪资比普通算法工程师高出近18%，AI产品经理的薪资也比普通产品经理高出超过20%。

这股热潮并非空穴来风。国家战略层面已将人工智能定位为核心驱动力。随着“人工智能+”行动成为国家战略，掌握驾驭AI的能力，正从“锦上添花”的技能，转变为连接个体与国家发展红利的“必修课”。

二、 技能焦虑：谁的岗位正在被重新定义？

当高达78.2%的职场人每周都会使用AI工具辅助工作时，AI对岗位的重塑已不再是未来预言。一种普遍的“技能焦虑”正在蔓延：我的核心价值，是否会被AI取代？

这种担忧揭示了职场生态正在发生的两个根本性变化。一方面，新型的“数字员工”（即能独立执行特定流程的AI智能体）已进入落地阶段。从智能客服到数据分析，一些标准化、流程化的任务正越来越多地被AI系统接管。

另一方面，以“1位人类+AI助手”为核心的新型作战单元正在形成。借助AI工具，超过64%的职场人可以独立完成以往需要协作的任务，这极大地提升了个人效率和组织的灵活性，但也对个体的复合能力提出了全新要求。

这催生了一个新的逻辑：未来的职场安全，不在于你是否在一个“铁饭碗”岗位上，而在于你是否具备定义问题、整合资源和利用AI创造性解决问题的能力。

三、 核心能力：构建你的AI时代“护城河”

面对AI的冲击，职场人亟需升级能力模型。脉脉创始人林凡建议，应重点发展三项核心能力：快速掌握新工具与新领域的学习力、辨别AI输出对错的判断力、精准提出真问题的提问能力。

事实上，这勾勒出了一个“人机协同”的新范式：

• 从“执行者”到“指挥官”：未来，大多数职场人的价值将不再是亲自动手执行每一个细节，而是像指挥官一样，清晰地向AI“数字员工”下达指令（精准提问），并有效评估和优化其工作成果（判断反馈）。
• 从“专业深井”到“跨界整合”：AI正成为各行各业的“通识语言”。一名优秀的金融分析师，如果同时懂得如何用大模型快速分析海量舆情；一名资深的产品经理，如果能利用AI工具进行用户行为模拟和原型生成，其不可替代性将成倍增加。
• 持续学习与适应的能力：AI技术迭代以月甚至以周计，保持对新技术的敏感度和快速学习能力本身，就是最硬的通货。

四、 转型路径：从何处开始装备你的“保险杠”

掌握大模型技能，并非意味着人人都要成为顶尖的算法科学家。对于大多数职场人来说，可以从应用层入手，找到适合自己的切入点。

路径一：应用实践，从工具使用者到驾驭者。
这适合绝大多数职场人，也是最基础的层面。学习路径可以非常务实：

1. 选择并精通1-2个主流AI工具：目前，DeepSeek、豆包、ChatGPT是职场人使用率最高的AI工具。从提高本职工作效率开始，比如用AI辅助生成报告、分析数据、优化文案。
2. 深入学习提示词工程（Prompt Engineering）：这是与AI高效沟通的核心技能。通过精心设计的提示词，你可以让AI生成质量更高、更符合特定场景需求的内容。
3. 探索自动化工作流：利用Zapier、Make等自动化平台，或Python脚本，将AI工具与你的日常工作流程串联起来，实现部分工作的自动化。

路径二：技术融合，成为“AI+行业”的复合人才。
如果你有技术背景或较强的学习意愿，可以进一步深入。例如，具备Python基础的程序员或数据分析师，可以学习如何调用大模型API，利用LangChain等框架构建解决特定业务问题的智能应用。市场对这类既懂技术又懂业务的复合型人才需求极大，薪酬溢价也最高。

路径三：体系认证，获取权威能力背书。
对于寻求系统化提升和明确职业转型的人，可以考虑参加一些体系化的学习和认证。例如，通过认证系统学习AI通识、工程化实践等知识体系，可以作为能力的有力证明。数据显示，具备此类认证的AI人才，其平均薪酬显著高于行业水平。

五、 岗位机遇：哪些方向蕴藏着新红利？

AI的普及不仅改造旧岗位，也在催生大量全新的职业机会。除了算法工程师等技术岗，以下新兴方向同样值得关注：

1. AI产品经理：负责定义和规划AI驱动的产品，是连接技术、商业和用户的关键角色。该岗位需求增幅在所有岗位中居于首位，同比增长近370%。
2. 提示词工程师：专精于通过优化与AI的交互指令，以获取最佳结果的新兴职业，需要“行业知识+提示工程+数据治理”的复合能力。
3. AI培训师与伦理专家：负责对AI模型进行微调、评估，并确保其输出符合伦理、法律和商业要求。
4. 智能体（Agent）开发与运营：随着能够自主执行复杂任务的AI智能体兴起，其开发、调优和运维将催生一整条新的职业赛道。

六、 未来职场：从“雇佣关系”到“价值共生”

长远来看，AI的深度渗透将推动雇佣关系本身发生进化。智联招聘的报告指出，AI时代的雇佣关系正从“管理与被管理”向“平台与个体的价值共生”演变。

这对职场人意味着，职业自主性将前所未有地增强。AI和数字化工具让个体有能力独立创造价值，这使得从事副业、成为数字游民的愿望变得更可行。未来，一个人可能同时是一个组织的员工，又是另一个平台的自由职业者，职业生涯的形态将更加多元和灵活。

对企业而言，管理模式也必须从聚焦“考勤”和“工时”的“管控思维”，转向聚焦“成果”和“价值”的“赋能思维”，构建更能激发个体创造力的组织生态。

当AI如潮水般重塑职场的地貌，有的人看到的是被淹没的恐惧，而有的人看到的是借助潮汐之力驶向新大陆的机遇。这其中的分野，就在于你是否愿意并能够为自己装上“大模型技能”这根最关键的职业保险杠。

这无关年龄，也并非只属于程序员。它关乎的是每一位职场人面对不可逆的未来时，所做出的最理性的生存与进化选择。现在，是时候行动了。

七、如何学习AI大模型？

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第一阶段：从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段：在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段：大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段：大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段：大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段：以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段：以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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