各位网络安全冲浪达人，告诉大家一个秘密：AI 这磨人的小妖精，已经渗透到咱们的产业里啦！它正在重塑全球劳动力市场，给咱们网络安全er的就业和职业发展带来了翻天覆地的变化。这波啊，既是前所未有的机会，也是结构性的挑战。想在网安界混出个名堂？适应 AI 绝对是关键！
AI 技术：工作岗位的 "金牌月老"
话说经济合作与发展组织（OECD）最近出了个报告，叫《国家人工智能计算能力建设蓝图》。报告里说，AI 现在正处于 "嗖嗖嗖" 往上窜的阶段。算力算法就像开了挂一样，直奔通用智能而去，在全球范围内催生了一大堆高端研发岗位，比如算法工程师、数据科学家、云计算架构师等等。
而且，像微软、谷歌这些科技巨头，正在努力把分布式训练、混合精度计算这些 "黑科技" 落地，这直接推动了计算 "底座" 的迭代升级。高性能计算集群、张量处理单元和中央处理单元芯片、数据中心开放平台建设这些基础设施也跟着水涨船高，于是乎，系统运维工程师、异构计算工程师这些面向底层支撑的技术岗位也跟着火了起来。
总而言之，以大模型为核心的智能生态链正在变得更加开放和协同。它不再是单打独斗，而是系统集成，从局部赋能向全局赋能跃迁。世界各国都在积极推动开源框架、行业共享平台和跨国标准体系建设，为全球协作式 AI 开发打下基础。同时，医疗、金融、教育等垂直领域的大模型也在快速进化，催生出新型职业形态和技能组合，打破传统职业的边界，推动形成以跨学科、跨领域协作为特征的全球智能就业生态。
AI：网络安全就业的 "变形金刚"
AI 最厉害的地方在于，它能自动处理那些重复性、规律性强的任务，优化流程，提高生产力。但这也会引发产业的多重变革。
一是技术渗透，再造就业结构。普华永道咨询公司发布的《2024年人工智能就业晴雨表》报告显示，金融、信息技术和专业服务等领域已经成为 AI 应用的 "高渗透区"。AI 正在深层次地重构这些行业的运行机制和价值创造逻辑，对传统的就业形态带来结构性冲击。
二是岗位和职业的重构，促使就业局面复杂化。科技作家马丁·福特曾说过："现在大部分工作被机器人取代只是时间问题。" 世界经济论坛发布的《2025年未来就业报告》也预测，到 2030 年，将有 22% 的就业机会面临变革。技术进步和宏观形势变化将推动创造 1.7 亿个工作岗位，但同时也会有 9200 万个工作岗位被替代。所以，劳动力必须赶紧升级技能，为将来人机 "大 battle" 的就业局面做好准备。
三是市场转型周期缩短，加速职业变迁。AI 技术通过自动化和智能化提升生产效率，缩短了全球就业市场的变革周期。就拿制造业来说，过去从传统的手工制造到大规模机械化生产，那可是经历了漫长的岁月。但现在，从自动化生产线到智能制造的转变，短短几年内就取得了突破。国际机器人联合会的数据显示，2024 年全球工业机器人安装量达到了新高，市场价值高达 165 亿美元。未来，许多传统职业需要向高技能、高附加值的方向转型，职业任务也将面临重组，"AI + X" 的普及将改变许多职业的样态。为了应对这个趋势，德国、瑞典等国家已经把 AI 教育列入职业培训的主干课程，强化高技能就业的系统布局。
经合组织发布的《青年政策工具包》指出，随着产业结构的调整和技术进步，青年就业结构正在发生深刻变化。传统行业就业机会减少，而新兴行业如绿色经济、数字经济等对青年劳动力的需求则不断增加。除此之外，青年就业者与 AI 的关系也在发生变化。
一是 AI 系统正由工具向 "智能共事者" 转型。传统的 "雇用—指令—执行" 模式正在逐步演变为 "信息处理权赋予—事件决策权分享—终端行为控制" 的协同劳动架构。在远程办公、自动化运维等场景中，青年就业者的角色已经不再是被动执行者，而是流程设计者、任务协调者和数据反馈者。
二是技术进步将导致对高技能劳动力的需求提高，青年就业向高薪行业聚拢。同时，低门槛、低薪酬和需要人际交往、创造性或服务性技能的工作，仍然难以完全被 AI 取代，仍然保持较大的市场需求。国际货币基金组织指出，在美国和欧盟，高技能职位的工资增长远超平均薪资增长幅度，而中间技能劳动者由于缺乏再培训机会，正快速被挤出主流岗位链条。经合组织指出，除非各国加速推动全民技能提升计划，否则收入不平等将在 AI 浪潮中进一步扩大。
三是创作边界模糊，引发职业认同危机。AI 能够同时处理文本、语音、图像和旋律等多种信息要素，实现跨模态融合的内容生成。这一趋势模糊了人类原创与 AI 自主生成之间的界限，冲击了内容创作、艺术设计、新闻记者等以人类创造力为核心的职业形态，在提升内容生产效率的同时，也引发了作品归属、知识产权和职业认同等危机。联合国教科文组织指出，青年创作者群体如何在与 AI 的合作中保持表达的独特性，正成为全球文化劳动市场的新议题。
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一、2025最新大模型学习路线
一个明确的学习路线可以帮助新人了解从哪里开始，按照什么顺序学习，以及需要掌握哪些知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛，没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫，不知道应该专注于哪些内容。
我们把学习路线分成L1到L4四个阶段，一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。
L1级别:AI大模型时代的华丽登场
L1阶段：我们会去了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析；学习理解大模型的核心原理，关键技术，以及大模型应用场景；通过理论原理结合多个项目实战，从提示工程基础到提示工程进阶，掌握Prompt提示工程。
L2级别：AI大模型RAG应用开发工程
L2阶段是我们的AI大模型RAG应用开发工程，我们会去学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。
L3级别：大模型Agent应用架构进阶实践
L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，我们会去学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造我们自己的Agent智能体；同时还可以学习到包括Coze、Dify在内的可视化工具的使用。
L4级别：大模型微调与私有化部署
L4阶段：大模型的微调和私有化部署，我们会更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调；并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。
整个大模型学习路线L1主要是对大模型的理论基础、生态以及提示词他的一个学习掌握；而L3 L4更多的是通过项目实战来掌握大模型的应用开发，针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程，和配套的学习资料。
二、大模型经典PDF书籍
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对于很多自学或者没有基础的同学来说，书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解，因此，我们提供了丰富的大模型视频教程，以动态、形象的方式展示技术概念，帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。
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