2025年，AI大模型的席卷之下，传统CRUD开发模式正被快速颠覆，30岁以上程序员的职业路径也随之迎来深刻重构。

职场中的困境愈发凸显：业务突然要求搭建基于RAG技术的智能知识库，手里的旧技能完全派不上用场，只能眼睁睁看着机会溜走；刚接手的AI项目卡在预训练模型选型环节，面对数十种模型参数无从下手，连基础的数据标注量都算不清；想转型大模型应用开发岗位，却因拿不出0-1的项目案例，简历投出去石沉大海……

这些困境背后，折射出的不仅是技术迭代带来的焦虑，更是实实在在的职业生存挑战。

如今，单纯会用MCP早已是行业基础门槛，那些曾经被奉为"就业神器"的开发框架和大数据工具，更是在AI浪潮中逐渐失去竞争力。制造业用AI大模型优化生产线的能耗配比，医疗行业借助大模型提升病理分析的精准度，金融领域利用AI实现智能投顾的实时策略调整——各行业对人才的需求已明确转向"能用AI重构业务链条"的复合型能力。

近期科技圈的动态尤为瞩目：英特尔宣布裁员2万人，传统IT岗位持续收缩，而AI相关技术岗却呈现井喷式增长。具备3-5年AI项目经验的工程师，在头部企业能轻松斩获50K×20薪的薪资包，部分顶尖团队为争夺核心人才，甚至开出签字费+股权激励的组合套餐。这种新旧岗位的"冷热差"，正是行业变革最直白的信号。

更值得警惕的是，从各大招聘平台的趋势来看，不出1年，"具备AI大模型实战项目经验"将彻底从"加分项"变为简历投递的硬性门槛，那些仅停留在理论认知层面的从业者，很可能在第一关就被筛掉。

风口当前，与其在"温水煮青蛙"的状态里等待被淘汰，不如主动破局：既要深入理解Transformer架构等底层原理，也要熟练掌握模型微调、提示词工程等实用技术，更要通过真实场景项目积累从需求分析到部署运维的全流程经验——比如参与过企业级知识库的RAG方案落地，或是独立完成过某垂直领域模型的轻量化改造。唯有这样，才能在行业洗牌中抓住"顺风翻盘"的契机，让职业发展跟上AI时代的步伐。

0基础怎么学习AI大模型？

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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。

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• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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