天塌了,各大巨头都在疯狂裁员
当“裁员”成为不少行业的年度关键词,各大领域巨头纷纷加入优化行列,从互联网大厂到传统制造业,一波波人员调整让职场人感受到了前所未有的压力。曾经热闹的办公区逐渐冷清,“优化名单”“赔偿方案”成为员工间私下讨论的高频话题,行业寒冬的寒意正悄然蔓延。
1、就业市场的“新旧更替”:应届生挤破头,AI赛道独火热

与巨头裁员形成鲜明对比的是,就业市场正上演着“新旧更替”的激烈碰撞。2025年应届生求职竞争再度升级,投递量同比暴涨49.6%,“一岗千人竞争”不再是个别现象,而是多个传统行业岗位的常态。不少应届生感叹“投出的简历石沉大海”,为争取一个基础岗位,不得不拿出更亮眼的实习经历、更全面的技能证书,就业焦虑持续升温。
然而,在整体就业市场略显低迷的背景下,AI行业却逆势上扬,成为当之无愧的“香饽饽”。随着AI技术从实验室走向产业落地,在金融风控、医疗诊断、工业制造、智能驾驶等领域的应用不断深化,盘古大模型、deepseek-V3等技术成果不仅推动了行业效率提升,更催生了大量人才需求。从基础的数据标注、算法优化,到高端的模型研发、场景落地,AI产业链各环节都在迫切寻找专业人才,行业薪资水平也水涨船高,成为吸引求职者的重要砝码。
2、数据见证AI人才红利:高薪领跑+缺口巨大

AI行业的薪资优势在招聘市场中尤为突出。智联招聘发布的《2025年春招市场行情周报》数据显示,2025年春招首周,人工智能工程师以21319元的平均招聘月薪稳居各职业榜首,这一数字不仅远超全行业平均薪资水平,甚至比互联网行业核心岗位(如产品经理、后端开发)的平均月薪高出20%以上。更值得关注的是,AI行业的薪资增长趋势仍在延续,具备跨领域经验(如AI+医疗、AI+制造)的复合型人才,薪资溢价空间更大,部分资深算法工程师年薪甚至突破百万。
薪资背后,是AI人才供需的严重失衡。据人社部最新统计数据,我国大模型领域人才缺口已超500万,供需比例约为1:10,意味着10个岗位争抢1名合适的人才,核心技术岗位“一才难求”的现象普遍存在。而麦肯锡的预测则进一步显示,到2030年,随着AI技术在更多传统行业的深度渗透,中国AI专业人才总需求将达到600万人,人才缺口可能进一步扩大。
这种供需矛盾也推动了人才培养体系的快速调整。目前,国内已有超200所高校开设人工智能相关专业,职业教育机构也推出了大量AI技能培训课程,企业更是通过“校企合作”“内部培养”等方式储备人才。但从市场反馈来看,兼具理论知识与实战经验的人才仍较为稀缺,这也为求职者指明了方向——想要在AI赛道立足,除了掌握扎实的技术基础,还需通过项目实践积累行业经验,才能在激烈的竞争中脱颖而出。
3、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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4、为什么要学习大模型?
我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年,人才缺口已超百万,凸显培养不足。随着AI技术飞速发展,预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。


5、大模型入门到实战全套学习大礼包
1、大模型系统化学习路线
作为学习AI大模型技术的新手,方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间,少走弯路;方向不对,努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划,带你从零基础入门到精通!

2、大模型学习书籍&文档
学习AI大模型离不开书籍文档,我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档(电子版),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。

3、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。

4、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。

5、大模型大厂面试真题
面试不仅是技术的较量,更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后,就需要开始准备面试,我精心整理了一份大模型面试题库,涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题,让你在面试中游刃有余。

适用人群

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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