当人工智能翻译系统达到人类专家水平时，训练它的专家却失去了价值。这个颇具讽刺意味的场景，正是当前AI重塑就业市场的缩影。
脉脉《2025年度人才迁徙报告》描绘了一幅矛盾的图景：2025年1-10月，AI新发岗位量同比狂飙543%，单月最高增幅甚至超过11倍。算法工程师、大模型算法稳居热门岗位榜首。与此同时，国际劳工组织警告，全球四分之一的岗位可能被生成式AI改变。
AI在吞噬许多传统工作的同时，其自身创造的庞大新领域，却陷入了激烈的人才争夺战。这场“冰与火”的变局，正决定着每一个职场人的未来。
一、 冲击：AI正在“优化”哪些岗位？
AI的冲击并非空穴来风，其影响具有明显的结构性特征。
首当其冲的是高度程式化、以信息处理为核心的白领工作。国际劳工组织的研究指出，文职岗位面临的暴露风险最高，因为AI理论上可以自动化其大部分任务。此外，媒体、软件和金融等领域中，一些高度数字化的认知岗位也面临较高风险。
一个更值得警惕的趋势是，女性的就业风险可能显著更高。在高收入国家，自动化风险最高的工作岗位中，女性占比达到9.6%，而男性仅为3.5%。这是因为女性在行政、文秘等暴露风险较高的职业中比例更为集中。
然而，“岗位消失”远非故事的全部。研究普遍强调，生成式AI更可能改变而非消除工作岗位。许多任务的效率将得到提升，但仍需人类的参与和监督。
二、 狂热：AI新岗位的爆炸与“内卷”
与部分岗位的消退形成鲜明对比的，是AI原生岗位的爆发式增长。
2025年的招聘市场，AI是绝对的主角。算法工程师和大模型算法工程师不仅是需求量最大的岗位，也是面向应届生招聘数量最多的岗位。AI产品经理的岗位量增幅高达369%，位列所有岗位增幅之首，凸显出市场对既懂技术又懂业务的复合型人才的渴求。
高薪是这场人才争夺战最直接的体现。AI科学家平均月薪已突破12.7万元，高薪岗位TOP20的平均月薪均超过6万元，且大半为AI研发岗。AI标签带来显著的薪资溢价，例如AIGC算法工程师的薪资比普通算法工程师高出近18%。
但狂热的另一面是竞争的加剧。数据显示，AI人才供需比首次超过1，进入人才供大于求的状态。特别是在初级岗位，面向1年以内工作经验的新发岗位量下降了40%。企业变得异常“挑剔”，对蜂拥而至的求职者，回复率和正向回复率都在降低。
三、 矛盾体：AI为何既“吞噬”工作，又陷入“饥饿”？
这正是当前AI就业市场的核心悖论：一个旨在提升效率、可能替代人力的技术，其自身发展却陷入巨大的人才饥渴。
根本原因在于技能的“断裂式升级”。AI创造的新岗位，如大模型算法、高性能计算工程师、AI创新应用工程师，其知识体系与传统的软件开发、数据分析存在巨大鸿沟。企业招聘广告分析显示，高暴露度岗位所要求的技能“相对复杂度”显著提升。AI不再仅仅是工具，而是重塑了工作内容，要求更高水平、更专业的人机协作。
人才培育的速度远远跟不上产业扩张的速度。根据麦肯锡的预测，到2030年中国将需要多达600万AI专业人才，但国内人才库预计仅能满足约三分之一的需求，缺口高达400万人。这一巨大缺口使得即便有大量求职者转向AI，仍无法满足企业对“即插即用”高端人才的迫切需求。
| 面临冲击的岗位方向 | 正在爆发的AI新岗位方向 | 核心能力转变 |
|---|---|---|
| 基础文职与行政（高风险） | AI产品经理（增幅369%） | 从流程执行到AI应用场景定义与人机交互设计 |
| 部分媒体与内容创作 | 大模型/机器人算法工程师 | 从内容生产到算法创新与模型优化 |
| 初级数据分析与代码编写 | 高性能计算/SLAM算法工程师（供需比0.31） | 从软件应用到底层算力与智能体研发 |
| 传统行业运营岗 | AI创新应用工程师、行业+AI复合岗 | 从行业经验到“行业知识+AI技术”的跨界融合 |
四、 未来趋势：人机协同与技能重构
面对悖论，未来的就业图景将如何演变？答案指向“人机协同”与“技能重构”。
企业的理性选择不是大规模裁员，而是通过AI赋能实现人力效率与价值的双重提升。例如，焦点科技推出的AI外贸助手可自动完成80%的日常运营工作，企业并未因此削减人力，而是将员工转向产品优化、客户关系维护等更需要人类判断和创造力的核心环节。
这催生了全新的技能需求。脉脉创始人林凡指出，未来职场人需重点发展三项核心能力：快速掌握新工具的学习力、辨别AI输出真伪的判断力、以及精准提出问题的提问能力。未来的工作模式，将是人类负责“提要求”和“做决策”，AI负责“执行”和“扩展”。
国家层面已在积极引导这次转型。教育部推动“人工智能赋能高等教育人才培养”计划，对高校教师进行系统培训。工信部也启动了“AI创新应用工程师”等职业培训项目，旨在培养能将AI技术转化为实际业务解决方案的复合型人才。
五、 个人出路：在“吞噬”与“饥渴”之间找到生态位
对于个体而言，应对这场变局的关键在于主动适应，在变局中找到自己的新生态位。
首要策略是“技能叠加”，而非“技能转换”。不要试图抛弃过去的一切从头开始。一位传统行业的运营人员，其核心优势在于深厚的行业认知（Know-How）。他的出路不是转型为纯算法工程师，而是成为“AI行业应用专家”，学习如何利用AI工具解决本行业的特定问题。你的历史经验，正是你理解AI应用场景的宝贵资产。
拥抱“AI赋能”，提升个人效率与价值上限。超过九成的职场人已在工作中使用AI工具。你应该思考的不是“我会不会被AI取代”，而是“如何利用AI十倍地提升我的工作效率和成果质量”。将AI作为强大的杠杆，让你有能力承担更复杂、更具创造性的工作，从而站上价值链的更高处。
关注“交叉地带”，寻找新兴机会。AI的落地催生了大量细分领域的新职位，例如“AI+法律”、“AI+医疗”、“AI+设计”等。这些岗位往往要求你既懂A又懂B，竞争相对蓝海。关注你所处行业与AI结合的最新应用，很可能就会发现全新的职业机会。
当那位被裁员的语言专家转身学习大模型提示工程，将自己对语言的深刻理解转化为训练更精准AI的能力时，他的职业危机便成了新的起点。
这场由AI掀起的就业海啸，其本质是一场空前规模的劳动力价值重构。它无情地冲刷掉那些可被标准化、程序化的价值，又饥渴地呼唤着能够驾驭智能、进行复杂判断和创造的新价值。
未来的工作地图正在被重绘，旧坐标在模糊，但新大陆的轮廓已清晰可见。它不属于恐惧者，也不属于空想者，而属于那些能冷静审视自身核心优势，并果断将AI这一强大工具纳入自身能力体系的行动派。
在AI时代，确保自身不被“吞噬”的唯一方法，就是主动深入它的“饥渴”之处，成为它运转不可或缺的一部分。
六、在大模型时代，我们如何有效的去学习大模型？
现如今大模型岗位需求越来越大，但是相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营薪资平均值约18457元，AI工程师薪资平均值约37336元，大模型算法薪资平均值约39607元。
掌握大模型技术你还能拥有更多可能性：
• 成为一名全栈大模型工程师，包括Prompt，LangChain，LoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程；
• 能够拥有模型二次训练和微调能力，带领大家完成智能对话、文生图等热门应用；
• 薪资上浮10%-20%，覆盖更多高薪岗位，这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域；
• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。
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一、AGI大模型系统学习路线
很多人学习大模型的时候没有方向，东学一点西学一点，像只无头苍蝇乱撞，下面是我整理好的一套完整的学习路线，希望能够帮助到你们学习AI大模型。
第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；
第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；
第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
二、640套AI大模型报告合集
这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。
三、AI大模型经典PDF书籍
随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。
四、AI大模型各大场景实战案例
结语
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