企业官网建设流程全解析

AI技术正引发职场巨变，部分初级岗位面临淘汰，但同时也催生新岗位需求。数据显示，全球岗位替代与新增并存，技能更新加速。初级岗位需求减少，高级岗位更需AI应用能力。AI工程师、内容运营、提示词工程师等新兴职业需求激增。职场人士需积极适应，学会使用AI工具，方能把握新机遇。本文为小白和程序员提供AI就业指导，助你顺利转型。

前两天刷到新快报一篇报道，一个大厂程序员自述：组里AI写的代码已经超过三成，他放话，三年内九成程序员要被淘汰。我还没从这股凉气里缓过来，转头又刷到另一条——贵州一个数据标注基地招人招到手软，今年计划再招两万人，2028年要干到五万。

我把两头的数据都翻了一遍。翻完的结论有点反直觉：AI既不只是在抢饭碗，也不只是在造饭碗。它干的，是把整张饭桌重新摆了一遍。

先说坏消息：有些碗，真被端走了

世界经济论坛2025年那份《未来就业报告》，把账算到了2030年：全球约9200万个岗位会被替代，同期冒出1.7亿个新岗位，净增7800万。

数字看着是正的。可中间那9200万，是实打实的岗位。报告还补了两句扎心的：22%的岗位未来五年要结构性变动，39%的核心技能会过时。

最容易被动的，是刚进门的人。麦肯锡2026年的调研：39%的企业预期因为AI减员，51%直接说，生成式AI已经压低了入门岗的需求。落到具体岗位：数据录入需求降23%，基础财务分析降18%，一线客服降14%。

高盛还算过一笔账：AI每个月在美国净替代约1.6万个岗位。听着不多，一年下来就是小二十万。

国内的数据更狠。智联招聘一季度：后端、前端开发的需求，同比砍了52%。脉脉那边给这现象起了个名，叫"去初级化"——现在七成以上的岗位要三年以上经验，留给新人的坑，比前两年少了两成。

开发这个行当本身也在变。Sonar今年的调查：72%的开发者每天都在用AI，AI生成或辅助的代码占到42%——2023年这个数字才6%。腾讯内部做过一个更极端的实验：用CodeBuddy写代码，99%由AI完成，四个人，四个月，干完了一个团队的活。

开发者的日常正在改写：从自己敲，到盯着AI敲

可另一边，AI在拼命造新碗

LinkedIn和世界经济论坛的测算：AI这几年已经催生出130万个新岗位，光数据中心相关的就超过60万。人社部的口径更猛：AI人才缺口超过500万，供需比大约1比10。光数据标注这一行，从业者已经过千万。

2026上半年的AI人才报告更具体：AI相关岗位招聘量涨了87%，平均月薪28600块，全国缺口约50万人。哪三块最缺人？大模型应用工程师，缺口18万，月薪三万二到四万五；AI内容运营，缺口12万，两万五到三万八；还有提示词工程师，缺口10万，两万八起步。

提示词工程师这个工种，三年前压根不存在。今年一季度岗位量同比涨85%，刚入行的新人，起薪也能到一万五到两万五。

贵州那个招到手软的标注基地，就是这股劲头的缩影：今年招两万，2028年到五万。这些岗位不要求你懂大模型底层，会细心、会标注、会用工具，就能上岗。

最缺人的三个新工种，缺口都在10万以上

不设高门槛：会细心、会标注、会用工具，就能上岗

问题不在碗，在谁端得起

所以"抢"和"造"，根本不是一道对称的题。

被端走的，集中在"可标准化、刚入门、坐办公室"的活：录入、基础财务、一线客服、初级开发。新造出来的，集中在"会用AI、能定义问题、肯学新工具"的活：标注、训练、运营、提示词。

一句话：AI没让工作变少，它把门槛从"你会做"挪到了"你会用"。

杭州那位算法工程师说得很直白：现在他九成的工作，是给AI智能体派活、盯结果。这不叫失业，叫换了个坐姿。可换个坐姿的前提是——你得先坐得上那张新桌子。

AI的两本账：一边在端，一边在造

我不太想站"乐观"或者"悲观"的队。这两组数字都是真的，差别只在落在谁头上。

碗还在，端法变了。

你的饭碗，被AI碰到了吗？

是它在替你干活，还是你正在学着让它干活？评论区聊聊。

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。