坦白说，2025年的AI圈，完全是一场“颠覆式狂欢”。

以DeepSeek为代表的国产大模型密集亮相，直接打破了行业原有格局，让整个AI赛道彻底沸腾。

我身边不少朋友，去年还在纠结AI是否值得入局，今年就成功转型拿到offer，薪资直接实现翻倍增长；更有大批学员，凭借大模型与智能体相关技能，在公司快速站稳脚跟，要么升职加薪，要么成为团队核心骨干独当一面。

《2026届校招AI人才需求报告》中的数据更是刷新认知：近60%的科技企业将AI人才视为核心战略资源，全力争抢，大模型算法工程师岗位，应届生起薪就能达到月薪5.2万。

更惊人的是，2025年7月的AI岗位数量较年初暴涨29倍，顶尖AI博士更是未毕业就被疯抢，年薪直接200万起步。

看到这里你可能会疑惑：这波红利和普通人没关系吧？我既不是博士，也不是科班出身。

别急，看完这篇内容你会发现，普通人的AI入场机会，远比想象中更多、门槛更低。

一、先聊实在的：做AI相关工作，到底能赚多少？

不玩虚的，直接上真实薪资数据，不同技术层次的人都能对号入座。

核心技术岗（主攻大模型研发/调优）：

• 大模型算法工程师：应届生月薪5.2万（注意！这是无工作经验的起薪，一线城市大厂还会叠加签字费、年终奖）；
• 机器学习工程师、自然语言处理（NLP）工程师：月薪普遍4万+，有1-2年项目经验可突破6万；
• 普通AI研发岗：月薪中位值2万，远超传统互联网后端、测试等岗位的薪资水平。

非核心技术岗（半技术/应用型岗位，适合新手入门）：

• AI产品经理（懂基础AI逻辑即可）：月薪3万，无需深耕代码，重点是懂场景落地；
• AI测试工程师：月薪1.4万，对编程能力要求适中，适合传统测试工程师转型；
• 数据标注：月薪约8500，这里真心不推荐，技术含量低、可替代性强，需求还在持续萎缩。

学历对薪资影响大吗？

客观来说，硕士薪资比本科高25%-30%，顶尖院校博士的百万年薪确实是头部水平。但核心变化是：名校光环正在快速失效，企业更看重实打实的能力，这一点后面会详细拆解。

大白话总结：技术越核心、越能解决实际问题，薪资天花板越高；而AI产品经理这类半技术岗，普通人通过系统学习就能上手，月薪3万并非遥不可及。

二、谁在疯狂抢人？不止互联网大厂

提到AI就业，很多人第一反应是BAT，但现在的AI人才需求，早已渗透到各行各业。

互联网大厂：AI岗位占比飙升

• 百度：2025年开放4000个校招offer，90%为AI相关岗位，覆盖大模型、自动驾驶、智能云等领域；
• 阿里：AI岗位占比超60%，阿里云、钉钉、淘系等核心部门，AI岗位占比更是高达80%；
• 字节跳动：新增5000个技术岗位，大模型算法、AI推荐岗增长最迅猛；
• 京东、美团：分别开放3.5万、6000个岗位，AI相关岗位优先录用、快速到岗。

传统行业：AI人才需求井喷（新手黄金赛道）

我有个朋友在传统车企工作，以前公司招聘重点是机械、电气工程师，2025年人力部门直接明确：要招30名AI工程师，主攻视觉检测、自动驾驶辅助系统开发。

• 石化、能源企业：新增“AI能源调度岗”，用大模型优化能源分配，降低损耗；
• 物流行业（顺丰、京东物流）：大规模招聘AI工程师，研发智能仓储、路径规划系统；
• 医疗领域：医院、医疗科技公司招AI医疗影像分析师，用大模型辅助疾病诊断。

这意味着，AI人才不再局限于互联网行业“内卷”，传统行业的智能化转型，正在创造大量低竞争、高需求的岗位，普通人进场更容易站稳脚跟。

三、核心问题：企业到底要什么样的AI人才？

这是最颠覆认知的一点，也是普通人的机会所在。以前进大厂，985/211学历是硬门槛，现在企业的招聘标准，已经彻底重构。

根据行业调研，企业筛选AI人才的新标准（按重要性排序）：

1. 数学和算法基础（60.3%企业优先看重）：线性代数、概率论、机器学习基础是核心，不用死记硬背，能结合实际场景应用即可；
2. 实际项目经验（52.5%）：有相关实习经历、参加过AI竞赛，或GitHub上有可演示的项目，比学历更有说服力；
3. 热门技术实操能力（34.6%）：是否会用大模型微调、Prompt工程、LangChain框架等，能不能快速落地小应用；
4. 综合实操能力（30.7%）：具备软硬件开发经验，能独立解决项目中的突发问题；
5. 名校学历（28.8%）：直接排到最后！学历仅作为参考，而非决定性因素。

字节的朋友和我透露，现在面试AI岗位，基本不问毕业院校，上来就给一道真实业务题：“这是我们短视频推荐的核心数据，如何用大模型优化推荐准确率？” 能给出落地方案的，就能进入下一轮。

美团更直接，如果GitHub有高星AI项目，可以直接跳过一面，进入技术二面；百度则重点通过暑期实习选人，要求实习生必须参与真实项目落地，而非单纯打杂写文档。

核心逻辑很简单：企业招AI人才，是为了解决实际问题，不是为了装点门面。一个能独立微调大模型、做出落地应用的专科生，远比只会背理论的985研究生更受青睐。

四、AI人才缺口有多大？现在入场正当时

一组真实数据，带你感受当前AI市场的“抢人热潮”：

2025年AI行业人才市场现状：

• 岗位数量较年初暴涨29倍，部分细分赛道（如大模型应用开发）出现“2个岗位抢1人”的局面，求职者议价权极高；
• AI行业跳槽涨薪**30%-50%**是常态，有核心项目经验的，涨薪幅度可突破100%；
• 头部大厂AI实习生日薪高达4000元，远超其他行业全职岗位日薪；
• 顶尖AI博士年薪200万起，部分企业为抢人，还会提供住房补贴、股权激励。

做猎头的朋友最近频繁吐槽：“现在算法岗应届生太抢手了，手里的岗位比候选人还多，根本招不完。”

未来趋势更可观：麦肯锡预测，到2030年，中国对AI人才的需求将达到2025年的6倍。

现在的AI市场，就像2010年的移动互联网、2015年的短视频，正处于早期红利爆发期。目前行业还在摸索阶段，门槛相对较低，再等1-2年，随着大量从业者涌入，入门门槛会快速提升。这波AI红利，至少还有5-10年的窗口期。

五、普通人学大模型：7步落地路线（避坑指南）

网上AI教程鱼龙混杂，很多人学了半年还是“纸上谈兵”，不会落地应用。结合2年AI商业化落地经验，以及大厂朋友的实操建议，整理了一套零基础到能就业的7步路线，新手可直接照做。

1. 第一步：夯实核心原理（2周）：别上来就写代码，先搞懂大模型的底层逻辑——比如Transformer架构、预训练与微调的区别、大模型“对话能力”的来源。推荐看李沐老师的《动手学深度学习》，搭配AI论文精简解读，快速建立认知。
2. 第二步：精通Prompt工程（1周）：这是最易上手、性价比最高的技能。同样的问题，精准的Prompt能让AI给出专业答案，反之则杂乱无章。建议结合ChatGPT、豆包等工具实操，总结不同场景（如代码生成、文案撰写、数据分析）的Prompt模板。
3. 第三步：零代码做第一个应用（2周）：用Coze、Dify等低代码平台，快速开发一个小应用（如智能客服、虚拟试衣、文案生成器）。不用懂复杂开发，拖拽组件即可落地，有了可演示的作品，简历就能轻松过筛80%的公司。
4. 第四步：接入知识库（2周）：用LangChain或 LlamaIndex框架，给大模型“加载”行业知识库，开发垂直领域应用（如法律智能问答、医疗知识助手）。这一步能体现你的场景落地能力，是简历加分项。
5. 第五步：模型微调实战（3周）：进入进阶阶段，针对具体行业（如医疗、金融），用小数据集微调开源大模型（如智谱AI、通义千问开源版），让模型适配细分场景。建议从LoRA微调入手，门槛低、效果好，适合新手。
6. 第六步：玩转多模态技术（2周）：学习文生图、图生文、语音转文字等多模态能力，用Stable Diffusion、Midjourney等工具，开发一个多模态小程序（如图片生成器、语音助手），丰富项目portfolio。
7. 第七步：行业场景落地（持续深耕）：结合目标行业，用成熟大模型（豆包、DeepSeek等）解决真实业务问题，比如“AI+医疗影像识别”“AI+金融风控”，形成完整的项目案例，此时基本具备就业能力。

新手避坑提醒：

• ❌ 别碰数据标注：技术含量低，未来需求会持续下降，浪费时间；
• ❌ 别追求“全栈”：AI领域太广，想精通所有方向只会贪多嚼不烂，反而找不到工作；
• ✅ 聚焦1-2个细分赛道：深耕一个领域（如AI+医疗、AI+自动驾驶），快速成长为细分专家。

很多人学到第三步就放弃，觉得后续难度太高。但实际上，第三步是最关键的“分水岭”——只要能做出一个可落地的小应用，就能超越大部分只会看教程的学习者，简历通过率会大幅提升。

六、3个建议，帮你抓住AI职业红利

建议1：以赛代练，比单纯看教程更高效

Kaggle、天池、讯飞开放平台等，都有大量AI竞赛，参加一次竞赛，抵得上10个教程的学习效果。竞赛提供真实数据、真实业务场景，能让你遇到书本上没有的问题（如数据缺失、模型过拟合），还能积累项目经验。

我有个二本院校的学员，没名校背景、没大厂实习经历，通过参加3次天池AI竞赛，拿到一次Top 10的成绩，字节、美团的面试邀请主动找上门，最终成功入职字节做AI应用开发。

建议2：锁定细分赛道，拒绝盲目跟风

AI领域细分方向极多，不可能样样精通。新手建议选择“感兴趣+有前景”的细分赛道，深耕下去：

• AI+医疗影像：老龄化社会需求旺盛，医院、医疗科技公司缺口大；
• AI+智能驾驶：政策支持力度大，车企、自动驾驶公司投入多；
• AI+金融风控：银行、券商都在数字化转型，急需AI人才优化风控模型。

建议3：懂技术+懂业务，才是核心竞争力

单纯的技术宅，职业天花板很低。清华有位毕业生面试美团时，面试官问的不是技术细节，而是：“如果你是技术负责人，如何带领团队开发适配本地生活场景的大模型？”

AI时代，企业需要的不是只会敲代码的“工具人”，而是能结合业务场景，用技术解决实际问题的复合型人才。技术是入场券，业务能力才是护城河。

扎心提醒：很多人学AI是为了高薪，但只想躲在电脑前敲代码。但实际上，能同时搞定技术开发、对接产品运营、理解客户需求的人，才能在AI行业走得更远。

最后说句掏心窝的话

AI不会淘汰人，但会用AI的人，一定会淘汰不会用AI的人。这句话放在每一次技术浪潮中都成立：

• 90年代：会用电脑的人，淘汰了不会用电脑的人；
• 2000年代：会用互联网的人，淘汰了不会上网的人；
• 2010年代：懂移动互联网的人，淘汰了固守传统的人。

每一次技术变革，本质上都是认知速度的竞争。现在的AI，就是下一个十年的职业起点。你可以选择观望，也可以选择立即行动，但要清楚：AI的入门机会窗口，可能只有6-12个月。

目前行业还处于野蛮生长阶段，门槛低、需求大，等到2026年下半年至2027年，大量从业者涌入后，竞争会急剧激烈，入门难度也会水涨船高。与其纠结要不要学，不如从现在开始，用一个小项目开启你的AI之路。

小白/程序员如何系统学习大模型LLM？

作为在一线互联网企业深耕十余年的技术老兵，我经常收到小白和程序员朋友的提问：“零基础怎么入门大模型？”“自学没有方向怎么办？”“实战项目怎么找？”等问题。难以高效入门。

这里为了帮助大家少走弯路，我整理了一套全网最全最细的大模型零基础教程。涵盖入门思维导图、经典书籍手册、实战视频教程、项目源码等核心内容。免费分享给需要的朋友！

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1、我们为什么要学大模型？

很多开发者会问：大模型值得花时间学吗？答案是肯定的——学大模型不是跟风追热点，而是抓住数字经济时代的核心机遇，其背后是明确的行业需求和实打实的个人优势：

第一，行业刚需驱动，并非突发热潮。大模型是AI规模化落地的核心引擎，互联网产品迭代、传统行业转型、新兴领域创新均离不开它，掌握大模型就是拿到高需求赛道入场券。

第二，人才缺口巨大，职业机会稀缺。2023年我国大模型人才缺口超百万，2025年预计达400万，具备相关能力的开发者岗位多、薪资高，是职场核心竞争力。

第三，技术赋能增效，提升个人价值。大模型可大幅提升开发效率，还能拓展职业边界，让开发者从“写代码”升级为“AI解决方案设计者”，对接更高价值业务。

对于开发者而言，现在入门大模型，不仅能搭上行业发展的快车，还能为自己的职业发展增添核心竞争力——无论是互联网大厂的AI相关岗位，还是传统行业的AI转型需求，都在争抢具备大模型技术能力的人才。

人工智能大潮已来，不加入就可能被淘汰。如果你是技术人，尤其是互联网从业者，现在就开始学习AI大模型技术，真的是给你的人生一个重要建议！

2、大模型入门到实战全套学习大礼包分享

最后再跟大家说几句：只要你是真心想系统学习AI大模型技术，这份我耗时许久精心整理的学习资料，愿意无偿分享给每一位志同道合的朋友。

在当前这个人工智能高速发展的时代，AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长，真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料，能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。

部分资料展示

2.1、 AI大模型学习路线图，厘清要学哪些

对于刚接触AI大模型的小白来说，最头疼的问题莫过于“不知道从哪学起”，没有清晰的方向很容易陷入“东学一点、西补一块”的低效困境，甚至中途放弃。

为了解决这个痛点，我把完整的学习路径拆解成了L1到L4四个循序渐进的阶段，从最基础的入门认知，到核心理论夯实，再到实战项目演练，最后到进阶优化与落地，每一步都明确了学习目标、核心知识点和配套实操任务，带你一步步从“零基础”成长为“能落地”的大模型学习者。后续还会陆续拆解每个阶段的具体学习内容，大家可以先收藏起来，跟着路线逐步推进。

L1级别:大模型核心原理与Prompt

L1阶段：将全面介绍大语言模型的基本概念、发展历程、核心原理及行业应用。从A11.0到A12.0的变迁,深入解析大模型与通用人工智能的关系。同时,详解OpenAl模型、国产大模型等,并探讨大模型的未来趋势与挑战。此外,还涵盖Pvthon基础、提示工程等内容。
目标与收益:掌握大语言模型的核心知识,了解行业应用与趋势;熟练Python编程,提升提示工程技能,为AI应用开发打下坚实基础。

L2级别：RAG应用开发工程

L2阶段：将深入讲解AI大模型RAG应用开发工程,涵盖Naive RAGPipeline构建、AdvancedRAG前治技术解读、商业化分析与优化方案,以及项目评估与热门项目精讲。通过实战项目，提升RAG应用开发能力。

目标与收益:掌握RAG应用开发全流程,理解前沿技术,提升商业化分析与优化能力,通过实战项目加深理解与应用。

L3级别：Agent应用架构进阶实践

L3阶段：将 深入探索大模型Agent技术的进阶实践,从Langchain框架的核心组件到Agents的关键技术分析,再到funcation calling与Agent认知框架的深入探讨。同时,通过多个实战项目,如企业知识库、命理Agent机器人、多智能体协同代码生成应用等,以及可视化开发框架与IDE的介绍,全面展示大模型Agent技术的应用与构建。

目标与收益:掌握大模型Agent技术的核心原理与实践应用,能够独立完成Agent系统的设计与开发,提升多智能体协同与复杂任务处理的能力,为AI产品的创新与优化提供有力支持。

L4级别:模型微调与私有化大模型

L4级别：将聚焦大模型微调技术与私有化部署,涵盖开源模型评估、微调方法、PEFT主流技术、LORA及其扩展、模型量化技术、大模型应用引警以及多模态模型。通过chatGlM与Lama3的实战案例,深化理论与实践结合。

目标与收益:掌握大模型微调与私有化部署技能,提升模型优化与部署能力,为大模型项目落地打下坚实基础。

2.2、 全套AI大模型应用开发视频教程

从入门到进阶这里都有，跟着老师学习事半功倍。

2.3、 大模型学习书籍&文档

收录《从零做大模型》《动手做AI Agent》等经典著作，搭配阿里云、腾讯云官方技术白皮书，帮你夯实理论基础。

2.4、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。

2.5、大模型大厂面试真题

整理了百度、阿里、字节等企业近三年的AI大模型岗位面试题，涵盖基础理论、技术实操、项目经验等维度，每道题都配有详细解析和答题思路，帮你针对性提升面试竞争力。

【大厂 AI 岗位面经分享（107 道）】

【AI 大模型面试真题（102 道）】

【LLMs 面试真题（97 道）】

2.6、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。

适用人群

四阶段学习规划（共90天，可落地执行）

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 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

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 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
• …

第三阶段（30天）：模型训练

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。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 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
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 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

• …

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3、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。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】