2025 年 AI 工程师转型全指南：从零基础到拿高薪（含岗位定位 + 学习资源 + 避坑技巧）

2025 年的 AI 产业，正处于高速发展的黄金期，岗位需求爆发、薪资优势显著、入门门槛降低，为普通人提供了前所未有的职业转型机遇。AI 转型不是技术天才的专利，而是每个有规划、肯行动的普通人都能实现的职业突破。在转型过程中，需精准定位岗位方向，结合自身背景选择技术或非技术路径；采用 “工具应用切入 + 微项目驱动” 的学习策略，高效积累实战经验；规避 “死磕数学”“脱离行业经验” 等误区，打造差

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2556人浏览 · 2025-10-25 13:39:40

EnjoyEDU · 2025-10-25 13:39:40 发布

2025 年，全球大模型产业规模成功突破 5000 亿美元大关，核心岗位人才缺口攀升至百万级别，资深算法工程师年薪更是直逼 200 万。在传统行业岗位内卷愈发激烈的当下，AI 领域凭借470% 的岗位增速和 3.2 万的平均月薪，成为众多职场人实现职业转型的 “避风港”。

这样的机遇并非个例：零基础的销售张琳，通过 5 个月的定向学习成功转型 AI 产品经理，薪资实现翻倍；文科背景的李哲，凭借系统的技能提升，如今已成长为大模型应用开发工程师，活跃在技术一线。

AI 转型从来不是技术天才的专属，而是普通人通过科学规划就能实现的职业升级之路。本文将从岗位定位、学习路径到求职技巧，拆解 AI 转型的完整蓝图，助力职场人抓住时代红利。
在这里插入图片描述

一、时代风口：为什么普通人必须抓住 AI 转型窗口期？

市场需求呈爆发式增长：据行业预测，2030 年全球 AI 人才缺口将达到 500 万，其中中国占比超 40%。2024 年，大模型相关岗位招聘量同比激增 317%，全栈工程师需求增速更是高达 470%，人才供给严重不足。
薪资水平碾压传统岗位：大模型算法岗平均月薪达 6.8 万，应用开发岗为 3.2 万，均远超传统岗位 2 倍以上。即便是非技术岗，如 AI 产品经理，平均月薪也能达到 4.9 万，在非技术类岗位中遥遥领先。
技术民主化降低入门门槛：随着工具链的不断成熟，AI 学习门槛大幅降低。Ollama 支持本地大模型一键部署，LLaMA-Factory 实现低代码微调，零基础者也能快速上手。此外，Hugging Face 模型库拥有超 50 万预训练模型，LangChain 等框架进一步简化了 AI 应用开发流程。
政策强力扶持保驾护航：中国科技部将大模型列为 “新一代 AI 重大专项”，北京、上海、深圳等地纷纷推出专项扶持基金，为 AI 产业发展注入动力。工信部还推出 “大模型应用工程师认证”（分为初级、中级、高级），持证者在企业招聘中可享受优先录用待遇，部分城市还提供人才补贴。
跨行业融合创造新机会：AI 技术正加速与金融、医疗、教育、零售等行业深度融合，催生了 “AI + 风控”“AI + 影像诊断”“AI + 智能教学” 等新兴岗位。拥有传统行业经验的职场人，结合 AI 技能后，更易在垂直领域脱颖而出。

二、精准定位：找到适合你的 AI 岗位方向

根据个人技能背景和兴趣偏好，普通人转型 AI 主要可分为技术与非技术两条路径，每条路径下又有多个细分岗位选择：

（1）技术类岗位：适合有编程基础或理工背景者

岗位类型	学习周期	核心技能	入门薪资	转行友好度
大模型全栈工程师	6-8 个月	LangChain 框架、向量数据库应用、Prompt 工程、前后端开发	25-40K / 月	★★★★★
大模型应用开发工程师	5-7 个月	AutoGen 智能体开发、RAG 技术优化、模型部署	20-35K / 月	★★★★☆
算法工程师	8-12 个月	Transformer 架构原理、RLHF 微调技术、机器学习算法优化	35-60K / 月	★★★☆☆

表：2025 年 AI 技术类岗位转型参数对比

大模型全栈工程师是技术类岗位中转型友好度最高的选择。对于有 Web 开发经验的人来说，可复用 80% 的后端 API 设计能力，只需新增 LangChain 智能体编排、向量数据库操作等技能，就能快速适应岗位需求。例如，某互联网公司后端开发工程师王明，通过 6 个月学习，成功转型大模型全栈工程师，薪资从 20K 提升至 35K。

（2）非技术类岗位：适合行业经验丰富者

AI 产品经理：核心能力在于实现 “技术可行性、用户需求、商业价值” 的三角平衡。需了解 AI 技术边界，能将用户需求转化为技术方案。北京地区 AI 产品经理起薪 15-25K，3 年以上经验者薪资可达 40-60K，部分头部企业甚至更高。
行业解决方案专家：需深耕某一垂直领域，结合 AI 技术打造专属解决方案。例如，金融背景者可专注 “AI + 风控”“AI + 智能投顾”；医疗从业者可主攻 “AI + 影像诊断”“AI + 电子病历分析”；教育从业者则可聚焦 “AI + 个性化教学”“AI + 智能测评”。
AI 运营 / 伦理师：AI 运营负责模型效果调优、用户反馈收集与分析，保障 AI 产品稳定运行；AI 伦理师则专注于模型合规审查，规避数据隐私、算法偏见等风险。法学、伦理学、社会学背景的人士在该岗位上具有天然优势。

“在 2025 年 AI 岗位招聘中，应用型 AI 产品经理占比达 80%，对技术深度要求相对宽松，更注重产品思维与行业经验，是普通人入局 AI 的最佳切入点” ——《2025 年中国 AI 岗位招聘趋势报告》

三、岗位分类与针对性学习路径

不同 AI 岗位的技能要求差异较大，以下为各岗位方向的核心技能、学习资源及转型路径推荐，帮助职场人精准发力：

岗位类型	核心技能	学习资源推荐	转型路径建议
技术研发岗 (算法 / 开发工程师)	Python 编程、高等数学（线性代数、概率论）、深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）、大模型微调与部署	吴恩达《深度学习专项课程》（Coursera）、李沐《动手学深度学习》（B 站视频 + 书籍）、Hugging Face 官方教程、阿里云 AI 训练营	初级开发工程师→AI 应用开发→算法优化→大模型训练与调优
应用型岗 (产品经理 / 解决方案)	AI 技术逻辑理解、产品需求分析、业务流程设计、低代码工具（Coze/Notion AI）使用、行业知识储备	《AI 产品经理实战手册》、AI 产品设计案例库（Product Hunt）、行业白皮书（艾瑞咨询 / IDC）、腾讯云 AI 产品实训营	传统行业岗位（如互联网产品 / 金融分析师）→AI 工具学习→垂直领域 AI 解决方案设计→AI 产品负责人
创意与内容岗 (Prompt 工程师 / AI 造梦师）	跨领域知识储备、视觉审美、Prompt 设计技巧、AI 创作工具（Midjourney/Stable Diffusion/Claude）使用	Midjourney 提示词手册、Stable Diffusion 实战课程（网易云课堂）、Prompt 工程师社区（PromptBase）	自由职业者（文案 / 设计师）→AI 创意工具熟练应用→品牌合作→AI 创意总监
支持型岗 (AI 运维 / 数据标注师)	数据清洗与标注、模型测试、MLOps 工具链（Docker/K8s/Prometheus）、故障排查	人社部 “人工智能训练师” 认证课程、MLOps 实战指南（GitLab 文档）、数据标注平台（京东众智 / 百度众包）实训	数据标注员→AI 模型测试工程师→AI 运维专家→MLOps 架构师

四、普通人高效学习的 4 大实用策略

1. 从 “工具应用” 入手，破除编程恐惧

很多人对 AI 学习望而却步，源于对编程的恐惧。其实，无论是技术岗还是非技术岗，都可从工具应用切入，逐步建立信心：

非技术岗：用豆包 AI、文心一言生成行业报告，用 ChatPDF 解析专业文档，用 Tome.ai 快速制作演示 PPT，通过实际应用感受 AI 价值，同时积累对 AI 功能的认知。

技术岗：先从 Google Colab 入手，无需本地配置 GPU，直接在线运行代码；利用 Hugging Face 调用现成预训练模型，完成文本分类、图像生成等基础任务，再逐步深入学习代码编写。

✅ 关键目标：2 周内完成首个 AI 小应用，如用 Stable Diffusion 生成专属海报，或用 LangChain 搭建简单的问答机器人，通过实战激发学习兴趣。

2. “微项目” 驱动学习，快速积累实战经验

单纯的理论学习容易枯燥且难以坚持，通过 “微项目” 驱动，能将知识转化为能力，同时积累可展示的项目经验：

技术向微项目：

初级：爬取电商平台商品评论数据，用 Pandas 进行数据清洗，再通过 Scikit-learn 实现情感分析，输出用户满意度报告。
进阶：用 LoRA 技术微调 LLaMA 模型，使其具备生成小红书风格文案的能力，部署到本地后实现实时调用。

非技术向微项目：

为本地餐馆设计 AI 点餐系统流程图，包含用户需求（如菜品推荐、优惠计算）、技术实现（如语音识别、订单同步）等模块。
用 Coze 平台搭建教育知识库助手，上传中小学数学知识点，实现学生提问自动解答，并生成学习报告。

3. 结合原有行业经验，打造差异化竞争优势

普通人转型 AI，无需从零开始，原有行业经验是重要的 “加分项”。通过 “行业经验 + AI 工具” 的组合，能快速形成差异化竞争力：

教育从业者：结合教学经验，开发 AI 备课助手，利用 RAG 技术整合教学资源库，实现教案自动生成、习题智能推荐，解决教师备课效率低的痛点。

零售从业者：利用过往的门店运营经验，用聚类算法分析用户消费数据，优化门店选品方案，输出《AI 驱动的零售门店选品报告》，为企业决策提供支持。

金融从业者：凭借对风控流程的熟悉，搭建 AI 反欺诈模型，对比传统规则引擎与 AI 模型的效果差异，形成可落地的风控优化方案。

💡 转型公式：原有行业经验 × AI 工具应用 = 垂直领域稀缺价值

4. 考取认证 + 加入社区，低成本建立职业背书

对于转型者而言，职业背书能大幅提升求职竞争力。考取权威认证、加入行业社区，是低成本且高效的方式：

权威认证考取：

人社部 “人工智能训练师” 认证（分初级、中级、高级），全国通用，部分城市可凭证书申请人才补贴。
工信部 “大模型应用工程师认证”，分为初、中、高三个等级，考试内容涵盖大模型基础、应用开发、合规审查等，是企业招聘的重要参考。
IABAC AI 基础认证，学习周期短（8 小时），考试通过后可获得国际认可证书，适合零基础入门者。

行业社区加入：

技术向：Kaggle 竞赛平台（组队参与数据科学竞赛，积累项目经验）、Hugging Face 社区（贡献模型或文档，提升行业影响力）、GitHub（开源项目协作，展示技术能力）。
应用向：AI 产品经理联盟（参与线下 Meetup，拓展人脉）、垂直行业社群（如 “AI + 医疗”“AI + 金融” 交流群，获取行业动态与招聘信息）。

五、转型路线图：从零基础到拿到 Offer 的 3 阶段实战路径

为帮助职场人高效推进转型，我们将整个过程分为 “基础筑基”“项目实战”“求职突围” 三个阶段，明确各阶段目标与任务：

阶段 1：基础筑基（1-3 个月）

技术岗重点任务：

掌握 Python 核心语法，完成 Codecademy《Python Crash Course》课程，能独立编写简单脚本。
学习机器学习基础，完成吴恩达《机器学习》课程 Week1-3 内容，理解线性回归、逻辑回归等基础算法。
熟悉 Hugging Face 平台，跑通文本分类、图像识别等基础案例，掌握模型调用流程。

非技术岗重点任务：

熟练使用 AI 工具链，包括对话式 AI（DeepSeek/ChatGPT）、创作型 AI（Midjourney/Canva AI）、办公型 AI（Notion AI/ChatPDF）。
掌握 Prompt 工程核心技巧，学会 “角色设定 + 任务描述 + 约束条件” 三段式 Prompt 设计，提升 AI 输出质量。
拆解 3-5 个行业 AI 案例（如智能客服、AI 教学助手），分析其产品逻辑与落地流程，形成案例笔记。

阶段 2：项目实战（2-4 个月）

技术岗必做项目：

结合自身行业经验，用 LangChain 构建垂直领域问答系统，如银行风控问答机器人（复用 Java 开发的高并发经验）、医疗知识问答助手。
基于 LLaMA3 模型，用 LoRA 技术微调专业领域模型，如法律术语生成模型、电商产品描述生成模型，并完成本地部署。
搭建 Ollama 本地服务，实现 PDF 文档问答功能，支持多文档上传、关键词检索，解决文档阅读效率低的问题。

非技术岗作品集打造：

用 Coze 平台搭建垂直领域知识库助手（如教育 / 金融 / 医疗），完成需求分析、功能设计、流程梳理，输出产品原型与使用说明书。
设计 AI + 行业产品原型，用 Figma 制作交互稿，包含核心功能模块、用户操作流程、界面设计，体现产品思维。
输出行业分析报告，如《AI 在金融风控领域的落地痛点与解决方案》《AI + 教育：个性化教学的未来趋势》，结合数据与案例，展现行业洞察力。

阶段 3：求职突围（1 个月）

权威认证加持：考取工信部 “大模型应用工程师” 中级认证，该认证涵盖 RAG 优化、模型量化等核心考点，是企业招聘的重要加分项；非技术岗可考取 “AI 产品经理实训认证”，提升简历竞争力。
简历优化技巧：技术岗重点突出 GitHub 项目 Star 数、模型性能指标（如准确率提升 15%）、技术栈熟练度；非技术岗则强调行业经验、AI 项目成果（如 DAU 提升 20%、成本降低 10%），用数据体现价值。

面试策略准备：

技术岗：深入研究过往项目细节，能清晰讲解模型调参思路（如 “LoRA 与 QLoRA 的适用场景差异”“RAG 技术如何优化检索准确率”），准备 2-3 个项目难点与解决方案案例。
产品岗：提前设计 AB 测试案例，如 “如何验证 Prompt 修改对 AI 产品用户留存率的影响”，展现产品思维与数据分析能力；熟悉行业竞品，能说出自身项目的差异化优势。

六、转型避坑：普通人必躲的三大误区

在 AI 转型过程中，很多人因方向偏差导致效率低下，以下三大误区需重点规避：

盲目死磕数学推导，忽视工程落地能力：部分转型者认为 “学好数学才能学 AI”，花费大量时间钻研复杂公式推导，却忽视了企业实际需求。实际上，90% 的 AI 应用无需从头训练模型，更看重工程落地能力，如 Hugging Face 模型调用、Prompt 设计、RAG 检索优化、模型部署等。建议先掌握实用技能，再根据岗位需求逐步补充数学知识。
脱离行业经验，盲目追求技术热门：有些职场人转型时，完全抛弃原有行业经验，跟风学习热门技术，导致 “技术不精 + 行业不熟” 的尴尬局面。实际上，AI 技术需与行业场景结合才能产生价值，拥有传统行业经验的转型者，在垂直领域更易形成竞争力。例如，有医疗背景的人学习 AI 影像诊断，比纯技术出身者更懂临床需求，项目落地成功率更高。
低估工程化能力价值，只关注模型训练：不少人将 AI 等同于 “模型训练”，忽视模型部署、监控、优化等工程化环节。但在企业实际工作中，模型训练仅占 10%，90% 的工作集中在工程化落地，如用 Docker/K8s 实现模型容器化部署、用量化 / 剪枝技术优化模型性能、用 Prometheus/Grafana 监控模型运行状态。工程化能力是企业刚需，也是转型者的核心竞争力之一。

某金融科技公司反欺诈系统升级案例：传统规则引擎漏报率高达 35%，转型学员结合金融风控经验，搭建多智能体博弈 AI 系统，将反欺诈准确率提升至 98%，大幅降低企业损失。该学员凭借此项目，成功从金融分析师转型 AI 解决方案专家，薪资提升 110%。

七、资源工具箱：精选学习资源加速转型

为帮助职场人节省时间、高效学习，以下精选各类资源，覆盖书籍、课程、认证、竞赛等，满足不同岗位需求：

资源类型	推荐资源列表	适用人群	资源优势与使用建议
书籍	《Scikit-Learn 与 TensorFlow 机器学习实战》（技术岗）、《AI 产品经理：从 0 到 1 搭建 AI 产品》（非技术岗）、《实用 MLOps 指南》（运维岗）、《AI 伦理与治理》（伦理岗）、《Prompt 工程权威指南》（创意与内容岗）	技术岗 / 非技术岗 / 运维岗 / 伦理岗 / 创意岗	书籍内容系统全面，适合深度学习。技术岗可优先阅读《Scikit-Learn 与 TensorFlow 机器学习实战》打牢算法基础；非技术岗推荐《AI 产品经理：从 0 到 1 搭建 AI 产品》，快速建立产品思维；建议搭配书中案例实操，每月精读 1-2 本，避免盲目囤书。
课程	吴恩达《机器学习》（Coursera）、Fast.ai 计算机视觉专项课（技术岗）、腾讯云《AI 产品经理入门到精通》（非技术岗）、网易云课堂《Stable Diffusion 视觉创作实战》（创意岗）、阿里云《MLOps 工程师实战营》（运维岗）	技术岗 / 非技术岗 / 创意岗 / 运维岗	课程多含视频讲解与实操作业，学习门槛低。Coursera 课程可申请证书，助力简历背书；腾讯云、阿里云课程贴合企业实际需求，部分课程含项目实战，可直接写入作品集；建议每周固定 3-5 小时学习，及时完成作业巩固知识点。
认证	工信部大模型应用工程师（初 / 中 / 高）、IABAC AI 基础认证（8 小时拿证）、人社部 “人工智能训练师”（初 / 中 / 高）、AWS Certified Machine Learning - Specialty（技术岗进阶）	全岗位（分等级适配）	权威认证认可度高，是求职 “硬通货”。工信部认证对应国内企业需求，持证者可享受优先录用；IABAC 认证学习周期短，适合零基础快速入门；AWS 认证适合计划进入外企或云服务企业的技术岗人员；建议根据目标岗位要求选择认证，优先考取与岗位匹配度高的证书。
竞赛平台	Kaggle 入门赛（Titanic 预测 / 房价预测）、天池大赛 “电商用户购买行为预测”（技术岗）、AI 产品设计大赛（非技术岗，如华为云 “AI 产品创新挑战赛”）	技术岗 / 非技术岗	竞赛能积累实战经验与项目背书。Kaggle、天池大赛适合技术岗，可组队参赛，学习行业顶尖方案；AI 产品设计大赛适合非技术岗，展现产品设计能力；建议从入门赛入手，熟悉竞赛流程后挑战高难度赛事，将竞赛成果整理为项目案例，丰富简历内容。
工具导航	模型资源：Hugging Face 模型库（超 50 万预训练模型）、ModelScope（国内模型平台）；开发工具：VS Code（Python 开发）、Jupyter Notebook（代码调试）、Coze（低代码 AI 应用搭建，非技术岗）；创作工具：Midjourney（图像生成）、Claude 3（长文本处理）、ChatGPT（Prompt 测试）；运维工具：Docker（容器化）、Kubernetes（集群管理）、Prometheus（监控）	全岗位（分场景适配）	工具能大幅提升学习与工作效率。Hugging Face、ModelScope 可直接调用模型，减少重复开发；Coze 适合非技术岗快速搭建 AI 应用，无需编程；建议根据岗位需求熟练 1-2 个核心工具，如技术岗重点掌握 VS Code 与 Jupyter Notebook，创意岗精通 Midjourney 与 Claude 3；定期关注工具更新，学习新功能提升竞争力。

八、转型后的职业发展与长期竞争力提升

成功转型 AI 岗位并非终点，而是职业新起点。在技术快速迭代的 AI 领域，需持续提升能力，才能保持长期竞争力。以下从短期、中期、长期三个维度，为不同岗位提供职业发展建议：

1. 短期：站稳脚跟，夯实基础（1-2 年）

技术岗：聚焦核心业务能力提升，如大模型应用开发工程师需熟练掌握 RAG 技术优化、智能体开发，能独立完成中小型 AI 项目开发；定期复盘项目问题，如模型部署延迟、检索准确率低等，形成解决方案文档，积累技术沉淀；主动参与团队技术分享，学习同事优秀经验，快速融入团队。
非技术岗：深入理解所在行业的 AI 应用场景，如金融领域 AI 产品经理需熟悉 “AI + 风控”“AI + 投顾” 业务流程，能准确识别用户需求；建立产品数据思维，通过用户活跃度、转化率等指标评估 AI 产品效果，提出优化方案；与技术团队保持高效沟通，学习基础技术术语，避免 “沟通壁垒”。
通用建议：每季度制定学习计划，围绕岗位核心技能查漏补缺；加入 1-2 个行业社群，如技术岗加入 “LangChain 中文社区”，非技术岗加入 “AI 产品经理联盟”，及时获取行业动态与岗位机会；每年更新 1-2 次简历，记录项目成果与技能提升，为后续晋升或跳槽做准备。

2. 中期：深耕领域，形成优势（3-5 年）

技术岗：向 “技术 + 行业” 复合型人才转型，如选择金融领域，深耕 “大模型 + 量化交易”，掌握金融数据处理、交易策略开发等技能；尝试技术管理，如带领小团队完成 AI 项目，提升项目规划与团队协作能力；关注技术前沿，如大模型多模态融合、AI Agent 等方向，提前布局学习，形成技术差异化优势。
非技术岗：成长为垂直领域 AI 专家，如医疗行业解决方案专家，需熟悉医疗行业法规（如 HIPAA）、医疗数据标准，能设计符合临床需求的 AI 解决方案；参与企业战略规划，如提出 “AI 产品 roadmap”，推动 AI 技术在企业内部规模化应用；建立行业人脉，参加行业峰会（如全球 AI 产品大会），拓展合作资源。
通用建议：打造个人品牌，如技术岗在 GitHub 开源项目、知乎分享技术干货，非技术岗在公众号撰写行业分析文章，提升行业影响力；考取进阶认证，如技术岗考取 AWS Certified Machine Learning，非技术岗考取 “AI 产品战略师” 认证，助力职业晋升；考虑横向拓展能力，如技术岗学习产品思维，非技术岗了解基础开发流程，提升跨部门协作效率。

3. 长期：引领方向，创造价值（5 年以上）

技术岗：成为技术领军人才，如大模型算法专家，主导企业核心 AI 技术研发，解决行业关键技术难题；推动技术商业化落地，如将自研大模型转化为产品，赋能产业链上下游；参与行业标准制定，如加入 AI 行业协会，为技术规范与伦理准则制定提供建议。
非技术岗：成长为企业高管或创业带头人，如 AI 业务负责人，制定企业 AI 业务战略，推动 AI 与业务深度融合，实现商业价值最大化；创办 AI 相关企业，聚焦细分领域痛点，如 “AI + 老年护理”“AI + 乡村教育”，打造创新产品；成为行业导师，培养 AI 人才，推动行业整体发展。
通用建议：保持跨界学习，关注 AI 与其他领域（如元宇宙、脑机接口）的融合趋势，寻找新的发展机遇；平衡技术创新与伦理合规，在推动 AI 发展的同时，重视数据隐私保护与算法公平性；定期复盘职业发展路径，根据行业变化调整目标，确保职业方向始终贴合自身兴趣与市场需求。

九、结语：抓住 AI 浪潮，开启职业新篇

2025 年的 AI 产业，正处于高速发展的黄金期，岗位需求爆发、薪资优势显著、入门门槛降低，为普通人提供了前所未有的职业转型机遇。从零基础销售张琳转型 AI 产品经理，到文科背景李哲成长为大模型应用开发工程师，无数案例证明：AI 转型不是技术天才的专利，而是每个有规划、肯行动的普通人都能实现的职业突破。

在转型过程中，需精准定位岗位方向，结合自身背景选择技术或非技术路径；采用 “工具应用切入 + 微项目驱动” 的学习策略，高效积累实战经验；规避 “死磕数学”“脱离行业经验” 等误区，打造差异化竞争力；同时善用资源工具箱，借助书籍、课程、认证等加速成长。

转型后的长期发展，更需保持持续学习的心态，从夯实基础到深耕领域，再到引领行业方向，逐步实现职业价值提升。无论你是想摆脱传统岗位内卷的职场人，还是渴望进入科技领域的新人，都可抓住当前 AI 转型窗口期，用科学的规划与坚定的行动，开启职业新篇章，在 AI 浪潮中实现个人价值与行业发展的双赢。

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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