你有没有发现，现在网上到处都在聊“卷爆了”的人工智能专业？真的不是我危言耸听。。。今年毕业季，学长身边好几个AI相关专业的同学，还没毕业就被各大厂、研究机构提前“预定”了，而且薪资直接拉满！据说——中国人工智能领域缺口已经超过了500万人，而且年薪百万已经不是神话，而是现实中的“卷王”标准。看到这儿是不是感觉有点慌，或者有点心动？别着急，今天学长就带你扒一扒这个被疯抢的领域，到底值不值得冲，到底有哪些坑和隐藏buff等你发现！

一、人工智能到底有多“缺人”？

先说最炸裂的数据！据统计，中国AI人才缺口已经超过500万，而且到2030年，缺口预计还要涨到400万甚至1000万（没打错，真的是多了一个零）。你敢信吗，这个行业的供需比例只有1：10，也就是说——10家企业里只有1个人才可选，谁抢到谁发财的节奏。企业为了留人，直接下场内卷，像算法工程师、AI大模型研究员这些热门岗位，年薪能干到100万+，甚至大厂开出150万起步的offer也不是个例。一线城市北京、深圳、上海，AI相关岗位月薪普遍超过2万，部分新发岗位最高能到71079元/月，直接超越一票金融、互联网老牌高薪行业。

不过，这个行业卷的姿势也不一样，除了技术牛人，现在更缺的是会跨界的复合型选手：比如你会AI，又懂石油、能源、医疗、金融这些传统行业，直接双倍加分。就像学长有个学姐，本科学自动化，研究生学AI，现在在一家医疗AI公司做算法产品经理，一年到手60万+，还经常被猎头“疯狂打call”。这不是传说，是身边真实案例！

二、AI专业毕业生都能去哪？就业面真的很广吗？

说实话，AI专业的就业面不是“玄学”，是真的广！你以为只有去互联网大厂吗？其实——

• AI工程师、机器学习、深度学习、数据科学家，这些是标配；

• 金融行业最近超爱招AI人才，什么数据科学家、系统架构师、算法测试师应有尽有；

• 医疗领域也开始“AI+”升级，像医学图像处理、智能诊断、设备算法优化都缺人；

• 智能制造、自动驾驶、AI内容创作（比如AI导演、剧本生成师）也全都在招人；

• 甚至政府、教育、能源、零售、物流这些老行业，都在用AI降本增效，机会多到数不过来。。。

很多家长可能担心：这个专业是不是学得太深太难，会不会毕业就失业？其实数据显示，AI专业毕业生的就业率普遍高于95%，而且大部分岗位对应届生特别友好，起薪比其他工科、理科都高一大截。学长同学里有大专起点的，只要肯学、会项目，照样进了头部AI公司，月薪直接翻倍。

当然，不同城市、不同学校的差异也很明显。一线城市的机会肯定多，211、985高校的资源和实习平台也更丰富。但只要肯学、会实操，很多中小城市的AI岗位也给出不低于一线的薪资福利。

三、AI领域发展趋势，怎么抓住风口？

AI技术现在变得越来越快、越来越“卷”——大模型、智能代理、量子AI、轻量化模型……每年都有新东西冒出来。除了会写代码，行业更看重“不断学习的能力”，比如机器学习、深度学习、编程、大数据分析这些基本功，必须扎实。还有设计思维、跨学科协作、解决实际问题的能力，现在都成了“硬通货”。

AI还会和各行各业深度融合，比如金融AI风控、医疗AI影像识别、能源AI调度、教育AI自适应学习，这些赛道未来3-5年会持续爆发。AI原生应用、硬件AI化、AIGC内容生产，都在催生全新的就业机会。你是不是在想：会不会以后所有行业都要求懂点AI？答案是——真的有可能！

当然，行业发展太快，带来的伦理和监管问题也在被关注，比如AI作恶、隐私泄露、算法偏见等，未来AI伦理师、数据治理专家这些新职业也会越来越吃香。

四、学长/姐给你的内部建议！

• 千万不要以为AI=会点Python就够了，基础数学、算法、工程能力都要打牢，项目实操才是真王道；

• 跨界能力超级重要！，比如你有AI+医疗、AI+金融、AI+制造的背景，薪资和机会直接提升一个档次；

• 多参加比赛、实习、开源项目，积累作品集，很多大厂和创业公司其实看重你的“动手能力和解决实际问题的能力”，而不是“考试分数”；

• 保持学习力、跟进行业动态，AI领域知识更新太快，不能“躺平”，要不断提升自己，不会就多看GitHub多刷论文；

• 别怕转行或跨专业，只要有技术基础，AI领域欢迎各种新血液，学长身边有学机械、材料、通信、数学、甚至文科转AI的，很多都混得飞起！

最后，想说一句，AI行业确实很卷、很累、很烧脑，但也很酷、很有前途。如果你喜欢挑战、喜欢创造、喜欢和最聪明的人做同事，那就勇敢一点，冲进来吧。年薪百万不是梦，但也不是轻松“白嫖”的结果。毕竟，风口上的机会只留给有准备的人。

五、如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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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
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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