2025年AI人才市场供需两旺，新发岗位量同比增长超10倍，平均月薪达6.14万元。算法类岗位成为招聘核心，“搜索算法"人才紧缺度最高，5岗争2人。字节跳动、小红书、阿里巴巴位居招聘前三。AI人才流动性高，平均在职仅2.02年。随着各行业数智化从"工具替代"迈向"智能重构”，AI人才已成为企业构建未来竞争力的核心资源。

AI新发岗位平均月薪超6万元，大厂争夺AI人才

报告显示，2025年7月，AI相关新发岗位数量同比增长超过10倍，简历投递量同比增长11倍。薪酬也水涨船高，2025年1—7月，AI新发岗位平均月薪达到61475元，较2024年同期的58921元上涨4.33%。

《每日经济新闻》记者发现，AI新发岗位量最多的企业TOP20榜中，呈现出“互联网大厂主导+垂类小巨头崛起”的格局。其中，字节跳动招聘指数29.83位列首位，小红书18.32居第二，阿里巴巴12.25位列第三。与此同时，AI相关的垂直企业对AI⼈才的招聘需求也⾮常旺盛。MiniMax（3.55）、小鹏汽车（2.88）、自变量机器人（2.44）和大疆（2.41）等企业也跻身榜单。

新发AI岗位最多的企业TOP20 图片来源：《2025年AI人才流动报告》

从企业薪酬来看，微软以新发岗位平均月薪90345元位居第一，阿里巴巴全资子公司平头哥（89760元）位列第二，跨境电商平台Wish（85371元）位列第三。京东、比亚迪、华为、小米等大厂新发岗位平均月薪多集中在6.5万~6.8万元区间，自变量机器人、Momenta等垂直赛道企业也进入高薪企业榜TOP20。

平均月薪最高企业TOP20 图片来源：《2025年AI人才流动报告》

值得一提的是，不同规模企业的AI化进程显著加速，新发岗位AI渗透率明显提升。2025年1—7月，新经济行业新发岗位AI渗透率超过10%，较去年同期提升10倍以上，且随企业规模扩大而提升。报告显示，“新发岗位AI渗透率”为新发AI相关岗位量在所有新发岗位中的占比，是衡量企业对AI投入的重要指标。

算法人才最紧缺，部分岗位“5岗争2人”

报告显示，算法类岗位在AI领域招聘中占据核心地位。从热招岗位TOP20中，过半岗位与算法强相关。“大模型算法”以招聘指数94.16高居热招岗位榜首。在人才紧缺度TOP20的岗位中，“算法”岗位依然霸榜。其中，“搜索算法”成为AI领域人才稀缺度最高的岗位，人才供需比仅为0.39，相当于5个岗位争夺2个人才。

此外，搜索算法、广告算法、推荐算法岗位是互联网电商、内容平台业务的重要支撑，关系到企业的商业化变现能力，对⼈才的需求始终旺盛。而云计算、高性能计算工程师、AI Infra（人工智能基础设施）等作为AI基础设施的关键岗位，也处于⼈才稀缺状态。具备垂直场景know-how（专业知识）的算法人才同样稀缺，如语音识别、音视频算法、营销算法等岗位。

高薪岗位TOP20中，除了“AI科学家/负责人”平均月薪超13万元断层领先外，大模型算法（68959元）、搜索算法（66720元）、广告算法（66649元）、AIGC算法工程师（65210元）等都榜上有名。

随着企业AI应用加速，非技术岗位数量也在迅速增加。2025年1—7月，AI领域新发非技术类的岗位量相比2024年同期增长7.74倍。产品、运营与设计成为非技术岗位的三大热招方向。

不过，AI人才流动性高于其他行业，报告显示，AI相关岗位员工平均在职时长为2.02年，显著低于新经济领域人才的平均在职时长2.91年。62.99%的AI人才计划在未来一年内跳槽。

在“值得去AI雇主”的排行榜（9月1日排名）中，前三名分别是字节跳动（脉脉雇主指数78126）、腾讯（74345）、京东（72253），三者之间的分差较大，相较其他企业的领先优势也非常明显。整个榜单中，互联网大厂占据最多份额，蚂蚁集团、小红书、滴滴、拼多多、百度均位列前十，阿里巴巴排在第十一位。

这也意味着，大厂整体雇主口碑依然保持明显的优势。此外，小米、华为、vivo、小鹏汽车、OPPO、传音控股，也展现出良好的“职场口碑”，纷纷跻身前二十，值得职场⼈关注。

可以看到，在这场席卷全球的AI人才争夺战中，企业不仅比拼薪资待遇，更是一场关于未来技术布局的战略竞争。正如商汤科技首席人力资源官张春娟所言，AI人才竞争正从“广撒网”的增量争夺转向“精准匹配”的存量深耕。随着各行业数智化从“工具替代”迈向“智能重构”，AI人才已成为企业构建未来竞争力的核心资源。这场人才争夺战不仅重塑着就业市场格局，更在悄然定义着下一个科技时代的发展轨迹。

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。

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• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
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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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