AI不会淘汰所有人，但会淘汰那些不会使用AI的人

2025年，大语言模型已从技术概念渗透到各行各业，成为职场人升职加薪的新赛道。美国圣母大学的最新研究表明，大语言模型正在重塑13个主要学术领域，从传统的人文学科到前沿的工程技术都能看到它的身影。

这场变革不只属于技术专家，更属于那些能早早认识并利用AI的普通人。

一、风口已至：AI人才争夺白热化

今年的就业市场呈现出冰火两重天的景象。当一些行业还在裁员缩编时，AI领域却上演着激烈的人才争夺战。

脉脉发布的《2025年AI人才流动报告》显示，截至今年7月，平台已有超过1000家企业发布7.2万个AI相关岗位，新发岗位量同比增长超10倍。

薪酬变化更直观地反映了人才竞赛的激烈程度。2025年1-7月，AI新发岗位平均月薪达到6.1万元，较去年同期上涨4.3%。 甚至部分实习生岗位日薪高达4000元，远超多数行业正式员工的收入。

更令人振奋的是，这场人才争夺战不只局限于技术岗位。随着AI应用场景的扩展，懂得将AI与业务结合的非技术人才同样备受青睐。

二、普通人的机会：不写代码也能驾驭AI

很多人被“模型”、“算法”这些术语吓到，认为大模型是技术专家的专属。实际上，应用大模型的门槛正在迅速降低。

黄思琪是一家药企的质量管理人员，没有任何软件开发基础。赴港进修期间，她利用智能体平台开发了一款AI营养师应用，不仅为自己带来了上万元的额外收入，更重要的是开拓了职业新路径。

“智能体会通过与用户的多轮对话了解需求，有些方面甚至比我更专业，”她笑着说。

类似的例子还有旭荣集团的首位AI长郭羿伶。她并非技术背景出身，却通过导入50多支AI Agent，为这家传统纺织企业每周节省数百个工时。

其中最成功的应用是优化了成衣样品“制作单”的流程——原本需要资深人员2小时完成的“转译”工作，现在只需20分钟。 郭羿伶坦言，她花最多心力的不是技术本身，而是内部沟通和整合，梳理跨部门的痛点。

这些案例揭示了一个真相：在大模型应用领域，业务理解能力比技术能力更稀缺。

三、四步抓住大模型风口：从外行到专家

1. 转变心态：从旁观者到参与者

应用大模型不需要你成为技术专家，但需要你成为业务领域的专家，并能识别出其中适合AI解决的痛点。

国际货币基金组织估计，全球约40% 的就业机会将受到AI的直接影响。 麦肯锡的研究显示，到2030年，中国约有50% 的工作内容将实现自动化，约2亿劳动者必须实现技能转型或升级。

关键在于：不要担心AI会取代你，要担心的是那些会用AI的人会取代你。

2. 低成本学习：利用现有资源快速入门

对于零基础的普通人，建议从以下路径开始：

阶段一：掌握基础应用（1-4周）

• 学习使用ChatGPT等常见大模型工具

• 掌握基本提示词编写技巧

• 了解AI在不同场景下的应用案例

如今网上有大量免费或低成本的学习资源。例如，你可以通过学习使用GPT创建AI学习智能体，掌握高效的学习方法。

阶段二：业务场景实践（1-3个月）

• 识别自己工作中可被AI优化的环节

• 尝试用AI工具解决具体问题

• 记录使用前后的效率对比

3. 选择合适的学习路径

对于想深入技术层面的人，可以参考以下学习路线：

筑牢根基：精通Python语言及关键库（NumPy、Pandas等），打下必要的数学基础。

机器学习入门：掌握基础概念和经典算法，使用真实数据集实践。

深度学习进阶：学习神经网络基础和主流框架。

专项领域深耕：根据兴趣选择计算机视觉、自然语言处理等方向深入。

不过，对大多数非技术岗位的职场人来说，无需深入到技术底层，只需学会应用现有的AI工具即可。

4. 从应用到创造：打造个人AI案例库

无论你从事什么工作，都可以开始思考：

• 我的工作中哪些重复性任务可以交给AI？

• 如何用AI提升工作质量和效率？

• AI能否帮我创造新的价值？

例如，一位营销文案可以用AI生成初稿，一位人力资源专员可以用AI筛选简历，一位财务人员可以用AI分析数据异常。关键是找到适合自己岗位的应用场景，并积累成功的案例。

四、用AI实力争取升职加薪

当你通过AI应用做出显著成绩后，如何将其转化为实际的职级提升和薪酬增长？

1. 量化成果，展示价值

参考圣母大学报告中提到的方法：梳理个人业绩与成果，用量化数据说话。

例如：

• “通过引入AI工具，将报告撰写时间从3天缩短到3小时”

• “利用AI分析客户数据，发现新的市场机会，带来50万元新增销售”

• “通过AI优化工作流程，部门每月节省200个工时”

2. 把握时机，主动沟通

选择以下时机提出加薪晋级申请：

• 公司业绩良好或业务扩张期

• 绩效考核或年度评审节点

• 个人重大项目完成后

3. 结构化表达诉求

采用“事实-分析-诉求”结构：

• 事实：展示通过AI创造的具体价值

• 分析：说明这些价值对团队和公司的意义

• 诉求：明确表达期望的职级或薪酬调整

五、未来已来，行动正当时

清华大学计算机系的硕士生李明透露，他所在班上超过九成的学生都在申请AI相关岗位。 年轻一代已经意识到AI技能的重要性，职场人又怎能落后？

深圳不久前在清华大学举办的“AI汇英才”招聘会上，90多家企业提供了7000余个岗位，半数以上年薪超过30万元。 这充分说明了市场对AI人才的渴求。

大模型时代不会为等待者停留，但它会慷慨奖励那些早早识时务、主动学习的普通人。从今天开始，选择一个AI工具，用它解决一个工作小问题，参加一门在线课程，与同行交流应用心得——你的AI升职加薪之路，始于第一个行动。

正如一位从质量管理人员转型AI智能体开发者的过来人所说：“这次经历拓宽了我的视野和思维方式，也是我进入AI领域的重要起点。”

六、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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01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生

2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

国内大模型相关岗位缺口达47万

初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）

70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点

真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！

02.大模型 AI 学习和面试资料

1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工

📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你：
✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）

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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