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2025年大模型领域迎来重大变革，国内模型从追赶转向引领，核心开发者薪酬大幅上涨。招聘方更看重潜力而非经验，AGI成为核心方向。建议求职者优先加入基座研发团队，该岗位门槛高、资源好、发展空间大，能从公司业务红利中分得蛋糕。应用开发岗位虽需求大但易被替代，建议谨慎选择。抓住大模型技术红利的关键在于进入正确的赛道和团队。

2025年秋招陆续开奖了，今年不管是行情，导向，竞争格局，整体都发生了较为明显的变化。更加确定了这是二十年一遇的技术红利，且这个技术红利与过往的都不一样。

25年，发生了与以上过去文章的显著变化。

自去年春节Deepseek R1发布以来，在短短的半年内，国内以纯文本大规模MoE为代表的推理模型快速进步，国产开源模型稳稳的站住了全球来源第一，就算到今天，开源上还是遥遥领先，并且倒逼openAI交了gpt-oss这个作业。 国内DeepSeek，GLM，Kimi，Qwen取得了巨大的影响力，靠万亿MoE稳稳地坐在了牌桌上。

以上，彻底改变了国产模型一直落后一直追赶的局面，开始在时间和空间上局部引领。行业格局开始分化，顶级玩家还是坚信AGI，玩不下去的玩家开始打退堂鼓去搞B端落地了，为了活下去彻底放弃了AGI信仰。

去年初还是下面这个状态：

“国内的基座团队目前还是为了老板的梦想或者FOMO买单。对于大伙儿最好的局面是，一直有开源，一直有openai画更大的饼，一直落后，一直都可以追赶， 这样就永远有饭吃，老板永远掏钱。这一跟链条，缺了哪个，都玩不下去。以上是比较悲观的观点，但乐观点看，技术突破往往由少数几个人引领， 大家合力推进完成，大模型赛道玩家，只有中美两国的玩家才玩得起了，我们人多，彩票多，而且qwen，deepseek已经在引领开源社区进步了， 乐观点看，还是非常有希望完成各位老板的梦想的。”

果然应了那句话，悲观者正确，乐观者前行。基于以上，25年底，发生的显著变化是：

1.从业者的待遇

大家变自信了，核心开发者的薪酬开始水涨船高，最有代表性的seed，当一些厂还在千金买马骨，把招聘了一个吉祥物当成PR素材猛猛宣传的时候，字节直接年中一波期权增发大撒币，人均薪酬+xx万。这可是前所未有的老板舍得给牛马分钱的壮举，麦子熟了三千回，牛马分钱头一回。

由于招聘方卷起来了，现在基座开发的应届生，薪酬没有低于100万的，如果有，那就是你要少了。

2.招聘方更愿意为潜力买单

除非你是行业知名的技术大牛，否则竞争力大概是不如简历发光的应届生的。

首先，大模型就不存在什么3年经验，22年3月到24年10月，大部分厂还在玩dense泥巴。这些经验在今天来来是不值什么钱的。招聘方只愿意为万亿MoE，Agent，Omni买单，这些方向出成绩也就最近12个月的事情。然后我们再看今天，nano banana pro和gemini 3 pro又搞出了技术代差，效果遥遥领先，openAI都有点追不上了。这时候你说3年经验有什么用，不如一个新脑子。

3.AGI的核心是G

在大模型刚开始搞得时候，大家还逼逼赖赖要找场景，要能落地。信了这个的都掉坑了，大家可以去看看梁文峰的采访，这就是认知的差距。搞什么落地，那都是玩泥巴，那跟以前被淘汰的接单子的AI厂有什么区别。接单子天花板低到爆，有梦想就要搞通用人工智能，一定要通用，冲击千亿美金估值。

除了厂长的认知差距，从业者的认知差距也很大。在22年有大量不相信AGI的算法工程师，散落在大厂的搜索，交互，内容理解，NLP中心等。他们的解法是在各个业务板块里，开个闪光logo入口，内接一个多轮助手，希望帮用户用自然语言买东西，解答领域问题，生成个xx攻略，在这些岗位上搞大模型的，没有吃到什么红利。整体还是互联网模式，除了见顶后压力越来越大，还有一个致命的问题。随着AGI推进，业务的大模型大概率也是直接接入基座，核心的工作量在着写prompt和上下文工程上，除了有精力雕花RL的，大部分人的简历都千篇一律。雕花RL的经验也没什么人买单，都过拟合数据玩泥巴。

当然，有时候也不是他们不相信。更多的是在行业混沌期的认知和勇气都不到位，抱着求稳的心态先干着。没想到错过了窗口期就再也进不去了。我也相信有很多很有潜力，很优秀的算法工程师，在为公司某一个APP点位提升一点CTR，转化率。在绞尽脑汁拼命降低XX场景的人力成本。他们也是优秀和聪明的，但人只能赚到认知内的钱。

现在回头看看2024年底写的文章，观点还是不变，有能力，一定要去做基座研发，去核心的基座团队。

基座团队相当于薅公司大羊毛，持续从其他业务上吸血，薪资和发展空间都非常好。而且也不需要考虑自己养活自己，没那么在意性价比。

能一直投入基座研发的公司，后面都有业务印钞机支撑，过往公司分享红利的方式只能通过RSU，期权变现，吃估值提升的红利。而现在，你有一个机会，从公司的业务红利里分蛋糕。

另外一个很重要的点是，做基座很容易做出影响力，在聚光灯下，公司搭台子，你来唱戏。弄的不错的话，可以给自己的影响力和credit加大分，直接去竞争对手家变现。

应用方向，如果有降本增效或者生产力工具的方向也可以考虑。谨慎考虑C端的各种XX助手，尤其是面向C端的，大概率生命周期短于1年。非常不适合应届生成长，大概率一年后要被动接受变化。

应用落地方向虽然没有那么大的光环，影响力和吃红利的机会，且大概率会被基座的能力水平扩展逐渐替代，算法也就是写写prompt。

但奈何不住是应用的需求很大，目前的好处是有大量的业务团队愿意试错，各个业务老板虽然没有财力和能力投入核心基座的竞争。

但各个业务线都有大量的老板在忽悠他们更大的老板，就想着在自己的业务上做个“行业”模型，拿“行业”或者“应用”模型给自己也吹个牛。

虽然“行业”模型在内行看起来就是个挺丢人的笑话，彻头彻尾的逆AGI行为。但是耐不住下面有讨好老板的人，你可以在这些大量的试错中轻松拿到一个岗位，混口饭吃。

其实，真论混饭吃，远远不如基座的训练岗位，这是一个门槛极高且可以容纳混子的岗位，只要你能面过，就有超级好的infra和数据团队来支持，你每天只要看看论文，提提需求，操盘实验，凝练下认知就好了。

等你跳槽的时候，对面的公司对你的滤镜完全来自于你现在的公司的成功与否，所以只要选对团队，大概率就可以从平台上借势和吃红利。

但这一切的前提是，你要卷进去，拿到入场券。

​最后

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AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测，到2030年中国AI专业人才需求将达600万人，人才缺口可能高达400万人，这一缺口不仅存在于核心技术领域，更蔓延至产业应用的各个环节。

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