AI 浪潮席卷而来！普通人如何抓住这波红利？，建议收藏！

近来，随着DeepSeek的快速发展，AI行业的受关注程度达到了史无前例的水平。

这个行业不仅凭借前沿的科技魅力吸引了大量怀揣梦想的人，更以优厚的薪资待遇吸引了众多求职者。

猎聘平台近一年的数据表明，AI行业招聘中，年薪超20万的职位占比达65.74%，这充分体现了该行业在薪酬方面的优势。此外，AI行业的人才缺口极大，数量高达数百万，为有志向的人提供了广阔的发展平台。

虽然这个行业由于其高科技的特性让一些人不敢涉足，但实际上并非难以进入。对于普通人来说，从非技术岗位着手，同样有机会进入这个充满机遇与挑战的新兴行业。

1、普通人想进入AI行业，能做些什么？

从近一年AI行业热门招聘岗位的二级职能分布TOP15来看，其中有七个是纯技术岗位，像人工智能专业技术岗、后端开发、硬件等，这些岗位对技术的要求较高，特别是AI专业技术岗，涉及算法工程师、深度学习、图像算法、机器视觉、自然语言处理（NLP）等内容，非专业出身的人很难胜任。

不过值得庆幸的是，在TOP15职能里，还有八个是非技术岗位，包括销售管理、销售人员、互联网运营、人力资源、IT互联网产品、项目管理、财务/审计/税务、市场营销。

这些岗位的门槛相对较低，容易从其他行业进行跨行的知识和技能迁移，对于渴望进入AI行业的人而言，从这些非技术岗位切入，不失为一种间接且有效的办法。

随着AI技术在各个行业的广泛应用，对跨领域人才的需求不断增加，这正好为普通人提供了难得的机会。

然而问题在于，非技术岗位是否能轻松进入AI行业呢？

其实并没那么容易。进入一个全新的行业，了解其基本的岗位要求以及从业者需具备的素质是必不可少的。了解得越深入，就越容易获得招聘方的认可，从而更有可能拿到入行的机会。

AI行业的非技术岗位，核心作用是连接技术与业务，主要涵盖以下几类：

1）产品类： 例如AI产品经理、解决方案架构师等。

2）市场与运营类： 例如AI行业分析师、市场经理、内容运营等。

3）商务与生态类： 例如商务拓展（BD）、生态合作经理等。

4）支持类： 例如项目管理（PMO）、AI伦理顾问、用户体验设计（UX）等。

5）垂直领域专家： 如医疗、金融、教育等行业的AI应用专家。

6）其他通用职能： 如销售、HR、财务、行政等。

我们以各行业中常见的销售岗位为例，来看看AI行业的销售有哪些特殊要求：

从猎聘平台这家AI公司的销售岗位要求可以看出，除了一般销售应具备的谈判和抗压能力之外，该岗位还要求销售具备AI相关领域的销售类工作经验，此外还要求对于AI领域的自动驾驶产业链有了解。

再以产品经理为例，任职要求特别强调了应聘者要有AI的热爱和理解。

在AI行业，运营相关岗位尤为重视求职者在内容制作和传播渠道方面的专业能力，与此同时，还特别强调应聘者需具备良好的审美能力。

这一要求反映了AI时代对人才的新需求，出色的审美能力能够使候选人在利用AI生成内容时，给予更加精准的提示，从而创造出符合预期的理想内容。

HR岗位作为各行业的通用职位，在任何企业中都扮演着不可或缺的角色。

在AI行业，HR不仅需要具备传统的人才管理、组织建设和招聘等核心技能，还要被求更深入地理解公司的业务状况和战略方向。

许多AI企业会优先考虑具有相关领域招聘经验的HR，而另一些公司则进一步要求HR具备数据分析能力，以适应行业对人力资源管理的更高需求。

以上，我们可以看出，通过非技术岗进入AI行业，不要求有特别过硬的技术能力，但要最好能具备一些相对硬核的知识：

1）掌握AI基础概念（机器学习、深度学习、生成式AI等），理解技术边界和落地场景。

2）要熟悉AI工具链（如数据标注、模型训练、API调用）以及AI工具的应用，无需编码但最好懂流程。

3）建议选择1-2个垂直领域进行深耕，形成自己的专业比较优势（如医疗影像AI需了解医院流程和合规要求）。

2、AI领域，离不开大量普通人的参与

如今，随着AI产品在商业化落地方面愈发普遍，对于那些没有技术背景却想进入AI行业的人来说，提升需求转化能力变得格外关键。

这就要求他们能把复杂的业务需求准确转化为技术团队可以实施的具体方案。

此外，拥有商业化思维也必不可少，要能深刻理解AI产品的盈利模式，抓住市场机会。由于AI行业对数据和算法有着极高的依赖，非技术人员还得持续增强自身对数据的敏感度，借助基础数据分析来洞悉用户行为、掌握市场趋势。

AI技术的进步会不断催生甚至创造出一些新职业，这些职业成为了进入AI行业的捷径。

过去鲜为人知的数据标注职业，随着AIGC的广泛应用而广为人知，市场需求也在持续上升。

据AI训练师认证中心公布的数据，近年来数据标注行业发展迅猛，全国从业者已接近200万。2020年，人社部将数据标注师纳入了国家职业分类目录。

2021年，数据标注行业的市场规模达到43.3亿元，与上年相比增长了约19.2%。

出门问问创始人兼CEO、前Google总部科学家李志飞告诉猎聘，AI大模型赋能各种场景应用的工作离不开各种数据标注，数据标注主要有两个作用，一是作为训练语料用来微调（fine tune）大模型，以适应场景应用的目标；二是作为测试数据用来评测应用的数据质量。

越来越多的大模型在应用层落地，极大拉动了各个行业对数据标注的需求，而数据标注师更容易跨行进入AI行业。

猎聘AI技术专家莫瑜谈到，他身边的一些从事数据标注的熟人后来就转为人工智能训练师或运营/实施/产品，成功进入AI行业。

而数据标注更大的贡献是，由于其工作地点和时间相对灵活，给了县域宝妈更多入场的机会。

澎湃新闻在调研中发现，数据标注人群中有一群农村、县城的宝妈，在工作岗位吃紧的小地方，能有这样一条产业链的后端入驻，并能有一个月三五千的收入，多数宝妈已十分满意。

在宝妈们看来，成为一个好的数据标注师，除了最基本的电脑鼠标操作能力，需要两大特质：较好的理解能力，以及细心，这也正是她们的优势所在。

随着AI技术的不断进步与AI+的深度融合，这个领域将不断涌现出更多杰出的公司与新兴的工种。

AI行业作为一个多领域交叉的融合体，本身就具备极强的开放性。只要我们持续关注行业动态，满怀热情，不断学习并掌握相关知识技能，相信定能找到踏入这扇大门的钥匙。

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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

书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的，我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档，它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。（书籍含电子版PDF）

三、大模型视频教程

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。

四、大模型项目实战

学以致用 ，当你的理论知识积累到一定程度，就需要通过项目实战，在实际操作中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。

五、大模型面试题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。

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