企业官网建设流程全解析

随着AI技术的飞速发展，相关领域的存储、芯片等成本不断上涨，人才需求激增，薪资待遇水涨船高。脉脉数据显示，AI岗位平均月薪已达60738元，AI科学家月薪高达137153元。尽管高薪诱惑，但普通人和应届生进入核心研发岗门槛极高。文章指出，AI行业存在不同层级岗位，如高薪的研发岗、应用开发岗及普通人可介入的AI使用人才，如AI训练师、内容运营等。建议普通人通过学习AI工具，结合自身业务进行实操，打造专属AI助手，从而在AI时代找到自己的位置。

存储接连暴涨，苹果宣布电脑全球涨价20%，在AI时代没有人能逃过AI涨价；

不仅存储，芯片，光通信涨个不停，AI人才的工资更是涨疯了。

脉脉数据显示，目前AI 岗位月薪急速上涨，平均月薪已达到 60738元，AI 科学家的平均月薪已经冲到了 137153 元，断层式领跑所有岗位；

就连非技术的AI 运营岗，一线城市的成熟团队都能开到 1.5 万 - 3 万的月薪。

越来越多人跳槽AI岗，背后是行业人才的严重供不应求，普通人也有了机会。

行业资深若人士说到：去年对AI人才的需求增加了10倍，今年上半年又增加了8.5倍；

但另一边，传统岗位的裁员还在加速，AI替代的焦虑席卷到各个行业。

面对百年大变革，大厂砸钱抢人的力度前所未有，

腾讯，字节等大厂抢人大战白热化，核心人才薪资预算没有上线。抢人战线，已经延伸到了青少年。

很多人迷茫，这场AI红利，普通人到底该怎么蹭，不会代码难道只能干看着？

AI岗位金字塔

AI行业虽普遍高薪，但从月薪13万到1万，不同层级的岗位，薪资差距天壤之别。

头部平台脉脉创始人兼CEO林凡将AI人才划分为三个层级：

首先是月薪天花板的底层研发岗，这是大厂抢破头的核心人才。

这个级别年薪80万起步，资深专家普遍150-300万，顶尖人才上不封顶，股权、签字费都是标配。

代表岗位是大家熟悉的AI 科学家、大模型预训练工程师、高性能计算工程师、具身智能算法专家、AI 芯片算子开发工程师等等。

但门槛要求确实高，几乎清一色硕博学历，计算机、数学相关专业，有顶会论文或者大厂核心项目经验，普通人和应届生基本很难直接摸到。

另外增长速度第一就是具身智能、机器人算法工程师岗位，同比增长15 倍，工业自动化、人形机器人、自动驾驶在爆发前期，中长期缺口极大，但门槛偏高。

绝大多数人盯着这一层焦虑确实没有意义，就像没人会因为院士年薪高就焦虑自己没当上院士一样。

第二就是应用开发人才，年薪 45 万 - 100 万，1-3 年经验优秀硕士能拿到 50 万上下。今年龙虾爆火之后，市场看到了AI大规模落地的可能性，AI应用人才已经成为争夺的核心。

今年AI岗总量招聘第一就是大模型应用工程师，占全部 AI 招聘岗位 40% 左右，岗位不需要深耕底层数学，会 API、微调、知识库搭建即可。

需要懂业务流，懂Agent，也懂得如何把AI嵌入到具体的工作场景里。这方面人才供不应求。

最后是AI使用人才，这个是普通人可以介入的机会。

年薪 10 万 - 50 万，一线城市拔尖本科毕业 1-2 年或者优秀工作者无需学历也能摸到 25 万以上。门槛相对降低，这一层相对来说更在意项目经验以及和实际业务结合的能力。

无需深厚技术背景，但凭借对业务的深刻理解，能借助AI完成远超日常工作的任务。

这一层对应的岗位包括：AI训练师、AI内容运营、AI产品运营、AI合规审核员等。AI训练师/数据标注岗，零代码基础可投，全国AI训练师人才缺口已突破500万。

世经论坛报告：新增1.7亿岗位

这场AI人才大战，去年世界经济论坛的报告指出并不是一时的。

报告指出，2030年，全球将新增1.7亿个就业岗位，同时9200万个岗位将被取代，净增就业岗位7800万个。

报告基于对全球1000多家领先雇主的调查。其中，AI和信息处理技术就将创造1100万个新职位，同时取代900万个现有职位。

马斯克也曾言，AI将使未来10年的世界变得极其割裂，一方面是极度繁荣，一方面是大规模的失业。

但总体还在新增岗位，AI没有消灭岗位，而是重构了岗位。新的趋势形成，优秀的人已经提前行动做出了选择。

如何搭上快车？

这是大家最关注的问题，也是最焦虑的。从前文大家也能看出来，即使不会代码，依旧可以进入AI行业。

AI作为当下最强的工具，掌握了工具使用，就好像原始人学会了用火，效率能力都提升了，薪资很难不涨。

但当下由于AI爆火，鱼龙混杂，各种妖魔鬼怪都出来了，所以首先避坑很重要。

到处乱收费的课程培训层出不穷，但实际网上就能直接搜到的工具操作意义本身不大；

看到算法工程师高薪，盲目硬卷技术岗性价比极低，反而浪费了自己的行业积累；

现在纯提示词工程师岗位已经在收缩，脱离业务的提示词能力没有商业价值；新模型，新工具日新月异，也很容易让人陷入追新的陷阱里。

对于非技术背景的人来说，AI+本行才能打造更核心的竞争力。

学习能提升效率的AI工具，不贪多；多进行实操，搭建自己的工作流，打造自己的专属AI助手，之后攒作品。

比如用AI工具运营一个账号持续输出内容；用agent搭一个简单的AI助手；在兼职平台接单积累真实案例。

行业预测，AI人才供不应求的现状还将持续三年以上，现在出发，一切都来得及。

大模型的知识又多又杂，到底怎么学？

做这行久了，被问最多的问题就一个：大模型的知识又多又杂，我到底先学啥？翻了一堆资料，看啥都像重点，结果啥都没学进去。今天把我自己一路摸出来的顺序捋一遍，零基础、应届生、转行的都适用。跟着走，至少方向不乱、不瞎忙，学完拿得出手。

第一阶段（10天）：初阶应用

这一阶段就一个目标：把大模型真正"玩明白"，不是只会聊天那种，而是能调教它、能用代码把大模型和业务接起来。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

这阶段正式进实战，目标很实在：做出两个能拿出手的东西——一个私有知识库，一个 agent 对话机器人。

• 为什么要做 RAG

• 搭建一个简单的 ChatPDF

• 检索的基础概念

• 什么是向量表示（Embeddings）

• 向量数据库与向量检索

• 基于向量检索的 RAG

• 搭建 RAG 系统的扩展知识

• 混合检索与 RAG-Fusion 简介

• 向量模型本地部署

• …

走完这 30 天，Python 或 JavaScript 背景的基本能独立做一套 RAG 应用，简历上也敢写"大模型应用开发"了。

第三阶段（约20天）：动手微调

学到这，你已经开始 “造” 模型了 —— 通过微调，搞出垂直领域的专用小模型。

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你从 “只会用” 变成 “能造” 的 AI 小子。那么你还想往下探索吗？

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第四阶段（20天）：商业闭环，部署落地

技术学完，落地才算数。这阶段带你搞明白大模型怎么真正跑起来、用起来。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

想要入坑大模型的朋友，给大家准备了一份2026 年最新 AI 大模型全套学习资料：

1、大模型系统化学习路线

2、大模型学习视频教程

3、大模型学习书籍&电子文档

4、AI大模型最新行业报告

5、大模型项目实战&配套源码

6、2026大模型大厂面试真题

7、为什么要学习大模型？

我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着AI技术飞速发展，预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。

8、适合谁学？

• 传统后端 / Java / 前端开发，想转型 AI 应用
• 大学生、应届生，想拿更好的 offer
• 产品经理、运营，想武装职业竞争力
• 技术负责人，想给团队落地提效

学习是反人性的，但回报是真金白银。技术会更新，赛道会切换，但只要你先动手，机会就永远站在你这边。

9、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。

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好了，就写到这。路线是死的，人是活的，卡住了随时来问我。觉得有用就点个收藏，别让它进收藏夹吃灰——动起来比啥都强。