2024年AI大模型人才报告解读：企业理性抢人，从业者高薪高压，第一批受益人已经出现

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原创最新推荐文章于 2026-04-06 09:05:03 发布 1.4k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

现阶段大模型方向需要什么样的人才？在多模态模型应用领域，MLE也是很重要的一份子，需要融合不同数据类型、开发和优化多模态模型、扩展模型在实际应用中的落地等。Nvidia的GPU产品已经成为AI计算的主力，而他们在软件生态系统上的投资，比如CUDA、cuDNN和TensorRT，也进一步巩固了他们在AI领域的领导地位。还需要不断跟进最新的研究进展，保持对技术的敏感度。作为一名热心肠的互联网老兵，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。阅读详情

在人工智能快速发展的今天，大模型技术无疑是最炙手可热的领域之一。

今天，咱们一同了解下脉脉9月新发布的《2024大模型人才报告》，看看这个充满机遇与挑战的行业现状。

下文会从人才供需、企业布局、从业者体验等多个维度，解析大模型人才市场的现状与趋势。

一、人才市场：理性竞争时代来临

大模型领域的人才供需比达到1.76，表明市场整体供大于求。这一数据背后折射出的是企业招聘策略的转变：

精准匹配：企业不再盲目"抢人"，而是更注重人才与岗位的契合度。
结构性需求：尽管整体供大于求，云计算、音视频算法等细分领域的人才仍然紧缺。
质量优先：企业更倾向于招募能够为公司带来实质性价值的核心人才。

这种转变标志着大模型人才市场进入了一个更加成熟、理性的阶段。

二、企业布局：人才集聚效应显著

在大模型领域，企业的布局直接影响着人才流向。数据显示：

"大模型五虎"引领风骚：智谱AI、月之暗面等企业凭借出色的产品和资本青睐，成为人才争夺的焦点。
北京成为"大模型第一城"：32.19%的人才集中在北京，彰显了一线城市在高端人才吸引力方面的绝对优势。

这种人才集聚效应不仅有利于行业知识的交流与创新，也为未来可能出现的技术突破奠定了人才基础。

三、从业者实况：高薪与高压的双刃剑

大模型行业以其高薪资和前沿技术吸引了大批人才，但也带来了不小的职场压力：

学历门槛高：近三成新发岗位要求硕士及以上学历，反映出行业对人才素质的高要求。
主动选择多：82%的从业者表示是被技术和前景吸引而加入这个领域，显示出行业的吸引力。
工作强度大：超过60%的从业者每周工作超50小时，30%以上日均工作超12小时，凸显了行业的高压特性。

这种情况下，从业者如何在追求职业发展和维护身心健康之间找到平衡，成为一个值得关注的问题。

四、职场应用：大模型工具的双轮驱动

大模型技术正在深刻改变我们的工作方式：

普及度高：53.48%的企业已布局大模型，79.72%的大型企业（万人以上）员工表示公司已使用大模型工具。
应用场景广：文本生成和代码生成成为主要应用场景，特别是在提升工作效率方面表现突出。

这一趋势预示着，掌握大模型工具的应用将成为未来职场的必备技能。

五、未来展望：AI原生组织的崛起

行业专家指出，AI原生组织将成为人才成长的新范式：

鼓励AI应用：员工被鼓励利用AI解决问题，提高工作效率。
持续学习：向大模型学习，不断更新知识储备。
个人价值凸显：在AI辅助下，员工有更多机会在各自领域中脱颖而出。

这种组织模式不仅能够培养出更具竞争力的人才，也将推动整个行业向更高效、更智能的方向发展。

结语：把握机遇，应对挑战

2024年的大模型人才市场呈现出机遇与挑战并存的局面。在这个快速变革的时代，互联网从业者应当：

持续学习：紧跟技术趋势，不断提升个人技能。
跨界思考：将AI技术与自身专业领域结合，创造独特价值。
平衡发展：在追求职业成就的同时，注重工作与生活的平衡。
保持警惕：对AI可能带来的伦理和社会影响保持敏感，为负责任的AI发展贡献力量。

在这个AI驱动的新纪元，唯有积极拥抱变化，才能在大模型浪潮中乘风破浪，开创属于自己的精彩未来。

随着大模型的持续爆火，各行各业都在开发搭建属于自己企业的私有化大模型，那么势必会需要大量大模型人才，同时也会带来大批量的岗位？“雷军曾说过：站在风口，猪都能飞起来”可以说现在大模型就是当下风口，是一个可以改变自身的机会，就看我们能不能抓住了。

那么，我们该如何学习大模型？

作为一名热心肠的互联网老兵，我决定把宝贵的AI知识分享给大家。至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了。我已将重要的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。

一、大模型全套的学习路线

学习大型人工智能模型，如GPT-3、BERT或任何其他先进的神经网络模型，需要系统的方法和持续的努力。既然要系统的学习大模型，那么学习路线是必不可少的，下面的这份路线能帮助你快速梳理知识，形成自己的体系。

L1级别:AI大模型时代的华丽登场

L2级别：AI大模型API应用开发工程

L3级别：大模型应用架构进阶实践

L4级别：大模型微调与私有化部署

一般掌握到第四个级别，市场上大多数岗位都是可以胜任，但要还不是天花板，天花板级别要求更加严格，对于算法和实战是非常苛刻的。建议普通人掌握到L4级别即可。