如何把握 AI 风口，开启财富增长新通道

学习的锅

于 2025-02-06 16:28:12 发布

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文章标签：人工智能

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如何把握 AI 风口，开启财富增长新通道

在科技飞速发展的今天，AI 已不再是科幻电影中的虚幻概念，而是实实在在地融入了我们生活的方方面面，从智能手机中的语音助手，到金融领域的风险评估，AI 正以惊人的速度重塑着各个行业，创造出前所未有的机遇。对于渴望在新时代实现财富增长的普通人来说，如何精准把握 AI 风口，成为了至关重要的课题。对于即将踏入大学校园的学生而言，提前了解 AI 行业并规划专业方向，也能为未来的职业发展奠定坚实基础。

AI 领域的潜力与机遇

潜在市场规模增长

生成式 AI 对科技行业的影响广泛而深远，涵盖硬件、软件、服务、广告和游戏等多个细分市场。预计到 2032 年，其市场规模将达到 1.3 万亿美元，复合年增长率约为 42%，在信息技术总支出中的占比将从目前的不到 1% 扩大到 10%-12%。这一增长趋势不仅体现了技术的飞速发展，也反映出各行业对 AI 技术的高度认可和积极应用。

训练和推理带来的市场机会

在 AI 领域，训练和推理是两个关键环节，各自蕴含着巨大的市场潜力。训练平台（LLM）基于包含数十亿个参数的神经网络，其市场份额可能大于推理。到 2032 年，训练或将成为最大的新增收入来源，市场规模接近 5000 亿美元，涵盖服务器、存储和服务产品。而推理市场中，计算机视觉和对话式 AI 产品作为新兴类别，有望推动规模高达 1 万亿美元的设备市场加速增长。从硬件领域来看，基础设施支出（用于训练）可能达到设备支出（用于推理）的三倍。为了管理繁重的工作负载，公司需要在服务器和存储方面投入大量资金。生成式 AI 基础设施即服务（IaaS）将是训练 LLM 的关键，预计未来 10 年将带来 2470 亿美元的增量销售。其中，计算机视觉 AI 产品的市场规模有望增长至 610 亿美元，对话式 AI 产品的销售或将达到 1080 亿美元，AI 有望推动硬件市场总规模从不到 400 亿美元扩大到 6420 亿美元。在软件领域，到 2032 年，生成式 AI 产品带动的额外支出可能达到约 2800 亿美元，复合年增长率为 69%。网络安全、药物发现、AI 助手以及编程工作流等领域将成为主要受益者。许多软件企业为增强用户体验，推出自研 AI copilot，专业化助手软件未来 10 年的销售规模有望达到 890 亿美元。同时，生成式 AI 还将加速游戏和创意软件的开发，为行业带来新的变革机遇。在互联网领域，生成式 AI 能够优化广告的定向投放，推动新形式的诞生，提高用户参与度和广告浏览量向销售的转化。到 2032 年，有望为数字广告行业带来 1920 亿美元的增量收入。在 IT 和企业服务领域，随着企业寻求降本增效的新产品，生成式 AI 产品和工具的销售有望带来约 1200 亿美元的增量收入。

云业务与服务器开发

虽然短期内服务器和存储是生成式 AI 服务的突出细分市场，但众多企业将逐渐转向公有云部署。巨型企业如 Meta、微软、Alphabet、英伟达、亚马逊等，凭借资金实力和服务器利用率优势，将成为推动训练 LLM 发展的主力。随着时间推移，生成式 AI 作为服务的市场规模将远超服务器和存储，到 2032 年，增速有望达到 60%，这一趋势将更有利于云巨头的扩张。尽管最终会向云部署过渡，但当前对生成式 AI 的爆炸性需求，如 ChatGPT 热潮所引发的，仍推动着基础设施硬件市场大幅增长，尤其是 AI 服务器。根据 IDC 的数据，2025 年全球 AI 服务器市场或将较 2021 年增加一倍，至 318 亿美元，年均增速约为 19.5%，超越服务器市场的整体增速（10.7%）。从明年起，AI 预计将给全球服务器收入带来 20% 以上的贡献，而 2021 年这一比例为 15%。AI 服务器的需求大部分将流向为主要云服务提供商构建定制模型的原始设计制造商（ODM），这些云服务提供商在 AI 应用程序的支持和开发中发挥着重要作用。

AI 行业的主要岗位

算法研发类

机器学习工程师：负责开发和优化机器学习算法，从海量数据中挖掘规律，构建预测模型，应用于图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域。例如为电商平台构建商品推荐模型，提升用户购物转化率。

深度学习工程师：专注于深度学习框架的研究与应用，开发神经网络模型，推动图像生成、语音合成、智能驾驶等前沿技术发展，像开发智能语音助手的语音识别和理解模型。

计算机视觉算法工程师：聚焦于图像和视频处理，实现目标检测、图像分割、人脸识别等功能，在安防监控、自动驾驶、医疗影像分析中广泛应用，如在安防系统中实现对可疑人员的自动识别和追踪。

数据处理类

数据分析师：收集、清洗、分析数据，为业务决策提供数据支持，在 AI 项目中负责数据的前期处理和分析，帮助团队了解数据特征和业务现状，如分析用户行为数据，为产品优化提供建议。

数据挖掘工程师：从大量数据中发现潜在模式和知识，用于市场预测、客户细分等，例如挖掘金融交易数据，发现潜在的欺诈行为模式。

数据标注员：为机器学习模型提供标注数据，虽然入门门槛相对较低，但却是 AI 模型训练的重要基础，像为自动驾驶图像数据标注道路、车辆、行人等信息。

应用开发类

AI 应用工程师：将 AI 技术应用于实际业务场景，开发 AI 驱动的应用程序，如开发智能客服系统、智能物流调度系统等。

机器人工程师：研发机器人硬件和软件系统，实现机器人的自主运动、感知和交互，在工业制造、物流仓储、家庭服务等领域发挥作用，如研发工业机器人完成精密装配任务。

行业专家类

AI 伦理学家：研究 AI 发展带来的伦理、法律和社会问题，制定相关准则和规范，确保 AI 技术的健康发展，如探讨自动驾驶中遇到紧急情况时的伦理决策问题。

AI 产品经理：负责 AI 产品的规划、设计和推广，协调技术团队和业务团队，打造满足市场需求的 AI 产品，如规划一款智能教育产品，整合教学资源和 AI 技术。

大学生报考大学时的专业选择建议

理工科专业

计算机科学与技术：这是 AI 领域的核心专业，涵盖编程语言、数据结构、算法设计、操作系统等基础知识，为学习 AI 算法和开发 AI 应用奠定坚实基础。学生在大学期间会深入学习机器学习、深度学习等相关课程，毕业后可从事算法研发、应用开发等多种岗位。

软件工程：注重软件开发方法和工程实践，培养学生具备软件开发全生命周期的能力。在 AI 时代，软件工程专业的学生可以参与 AI 软件项目的开发，如开发 AI 模型训练平台、AI 应用程序等，将 AI 技术转化为实际产品。

数学与应用数学：数学是 AI 的基础，数学专业的学生在学习数学分析、高等代数、概率论等课程的过程中，培养了强大的逻辑思维和数学建模能力。这些能力在 AI 算法研究中至关重要，例如在优化算法、机器学习理论推导等方面发挥关键作用。毕业后，可从事算法研究、数据挖掘等工作。

统计学：统计学在 AI 的数据处理和分析中扮演重要角色。统计学专业的学生学习数据收集、整理、分析和推断的方法，能够运用统计模型对数据进行建模和预测。在 AI 领域，可从事数据分析师、数据挖掘工程师等岗位，为 AI 模型提供高质量的数据支持。

自动化：自动化专业涉及自动控制原理、传感器技术、机器人技术等知识，培养学生具备设计和实现自动化系统的能力。在 AI 时代，自动化专业与 AI 技术紧密结合，可从事机器人研发、智能控制系统开发等工作，如开发工业自动化生产线的智能控制系统。

交叉学科专业

人工智能专业：这是专门为培养 AI 领域专业人才设立的专业，课程设置涵盖 AI 的各个方面，包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。学生在学习过程中能够系统地掌握 AI 技术，毕业后可直接进入 AI 相关企业从事算法研发、应用开发等工作。

智能科学与技术：该专业融合了计算机科学、控制科学、认知科学等多学科知识，培养学生具备智能系统设计和开发的能力。在学习过程中，学生不仅要掌握 AI 技术，还要了解智能系统的架构和应用场景，毕业后可从事智能机器人研发、智能交通系统设计等工作。

数据科学与大数据技术：随着 AI 技术的发展，数据的重要性日益凸显。数据科学与大数据技术专业培养学生具备数据处理、分析和挖掘的能力，以及运用大数据技术解决实际问题的能力。在 AI 领域，可从事数据分析师、数据挖掘工程师等岗位，为 AI 模型提供数据支持。

人文社科类专业与 AI 的结合

心理学与 AI 的结合：心理学专业的学生可以研究人类认知和行为模式，将这些知识应用于 AI 交互设计中，提高 AI 产品的用户体验。例如，研究用户在使用智能语音助手时的心理需求和行为习惯，优化语音助手的交互方式。

法学与 AI 的结合：随着 AI 技术的广泛应用，法律问题也日益凸显。法学专业的学生可以研究 AI 相关的法律法规，如数据隐私保护、算法伦理等问题，为 AI 技术的合法合规发展提供法律支持。

AI 赚钱的三大方向

AI 工具应用

利用现有的 AI 工具和服务，提升工作效率，创造价值。内容创作方面，利用 AI 写作工具生成文章、脚本、营销文案等，节省时间成本，提高创作效率。例如，利用 AI 写作工具，你可以一天内完成 10 篇高质量文章，轻松赚取平台流量收益。设计创作上，使用 AI 绘画、设计工具，快速生成图片、海报、logo 等，降低设计门槛。数据分析时，借助 AI 数据分析工具，从海量数据中提取有价值的信息，为决策提供支持。客户服务中，部署 AI 客服机器人，自动回复客户咨询，提升服务效率。

AI 内容创作

围绕 AI 技术本身，创作有价值的内容，吸引流量，实现变现。AI 知识科普，制作通俗易懂的 AI 科普视频、文章，帮助大众了解 AI 技术。AI 工具测评，分享不同 AI 工具的使用体验和技巧，帮助用户选择适合自己的工具。AI 行业分析，撰写 AI 行业趋势分析、投资机会解读等文章，为读者提供决策参考。

AI 产品开发

针对特定需求，开发基于 AI 技术的产品或服务。垂直领域 AI 应用，开发针对教育、医疗、金融等垂直领域的 AI 解决方案，解决行业痛点。AI 硬件产品，开发智能家居、可穿戴设备等 AI 硬件产品，满足用户需求。AI 平台搭建，搭建 AI 模型训练平台、数据标注平台等，为 AI 开发者提供服务。

普通人如何抓住 AI 赚钱机遇

保持学习，拥抱变化

AI 技术发展日新月异，新的算法、模型和应用不断涌现。从早期的简单机器学习算法，到如今的大型语言模型，技术的迭代速度令人目不暇接。我们需要时刻保持学习的热情，关注行业动态，参加线上线下课程，阅读专业书籍和论文，不断更新自己的知识体系，才能跟上 AI 发展的步伐。比如，及时了解新推出的 AI 工具和平台，掌握其使用方法和技巧，将其应用到实际工作和生活中。

找准定位，发挥优势

每个人都有自己独特的兴趣和技能，结合 AI 领域的发展方向，找到与之匹配的切入点至关重要。如果你擅长写作，那么可以专注于 AI 内容创作，利用 AI 工具提升写作效率，创作出更具吸引力的文章、脚本等。如果你对数据分析有浓厚兴趣，不妨学习 AI 数据分析技能，为企业提供数据驱动的决策支持。如果你有编程基础，就可以尝试开发 AI 应用程序或参与 AI 项目的开发。