随着数字经济迈入全新发展阶段，以DeepSeek为代表的AI技术力量，正以“行业新星”的姿态快速崛起，凭借其突破性的技术表现，在科技圈持续引发高度关注与热烈讨论。如今，这股势不可挡的AI浪潮，已正式渗透到后端开发领域，为整个行业带来了深刻变革——它既让传统开发模式面临挑战与风险，也为开发者开辟了全新的职业赛道，蕴藏着巨大的机遇。

从市场数据来看，行业格局正发生显著变化：

• 传统CRUD（创建、读取、更新、删除）开发岗位需求持续收缩，据行业调研显示，部分企业该类岗位数量已缩减30% ，且竞争愈发激烈；
• 与之形成鲜明对比的是，新兴技术岗位需求呈爆发式增长，其中80% 的新增岗位明确要求开发者具备AI能力，尤其是在大模型开发、RAG（检索增强生成）架构搭建等前沿领域，人才缺口极大；
• 薪资水平也呈现明显分化，从事AI相关岗位的开发者，平均年薪已达到40万+ ，部分头部企业核心岗位薪资更是突破百万；而传统前后端开发岗位的薪资增长趋于平缓，多数仍停留在20万左右的区间。

更值得关注的是，AI技术在后端开发中的应用已逐步走向成熟。借助先进的大模型与开发工具，AI已能独立完成代码生成、代码调试、接口文档撰写等一系列核心工作，不仅大幅提升了开发效率，也对传统开发者的工作模式和技能储备提出了更高要求。

在当前部分行业“裁员降薪”的大环境下，AI算法岗无疑是就业市场中的“佼佼者”，呈现出“一枝独秀”的良好态势。目前，全球AI领域的竞争已进入**“千亿级投入”** 的白热化阶段，国内外科技巨头、初创企业纷纷加大在AI技术研发与应用落地的投入，由此催生了大量AI和算法相关岗位。受人才供不应求的影响，算法岗的薪资待遇也水涨船高，据多份招聘报告统计，不少企业的算法岗薪资较往年提高50% ，优厚的待遇与广阔的发展前景，吸引了大批前后端程序员主动学习AI技术，积极筹备进军AI算法领域，希望通过转型实现职业升级。

对于正处于求职或职业转型期的开发者而言，当下正是抓住算法岗红利的最佳时机。一方面，后端开发领域经过多年发展，市场需求已趋于饱和，岗位竞争激烈，不少开发者面临“晋升难、薪资涨不动”的困境；另一方面，AI算法领域作为新兴赛道，目前仍处于“人才供给跟不上需求增长”的阶段，大量优质岗位虚位以待。从招聘市场的实际情况来看，许多企业算法岗的起薪就达到了25-30k，这一薪资水平，已经超过了不少有3-5年经验的前后端开发者的薪资天花板，为开发者提供了实现薪资跃升与职业突破的绝佳机会。

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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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。

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！

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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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