2025年的技术圈，AI大模型已从概念热潮演变为产业变革的核心引擎，正以不可逆转之势重塑程序员的职业版图。当技术迭代的浪潮拍岸而来，有人在浪潮中迷失方向，有人却借势扬帆起航——职业命运的分野，已在AI转型的选择中悄然划定。

企业端的招聘信号早已清晰可辨：阿里云宣布核心业务线全面接入Agent智能体体系，实现业务流程的智能化重构；字节跳动最新招聘需求显示，30%的后端开发岗位明确要求掌握大模型微调与部署能力；腾讯、京东、百度等巨头开放的技术岗中，更是有80%聚焦于AI应用开发、模型优化等核心领域。不止互联网行业，金融、制造、教育等传统领域的企业也纷纷加入战局，51Talk通过AI Agent提升约课率，哈啰出行借助大模型优化客服体系，AI技术的落地场景正全面铺开。

这场变革的核心，是开发范式的彻底重构。过去依赖增删改查（CRUD）的传统开发模式，正被“AI原生应用”理念逐步取代。如今的技术开发不再是简单的代码编写，而是围绕大模型构建能自主决策、高效协作的智能系统——这意味着，只会机械完成需求的程序员，正逐渐失去竞争力。

市场的供需矛盾已愈发突出：超过60%的企业正在加速推进AI应用落地，但真正能将业务需求转化为可交付AI项目的工程师却极度稀缺。成都地区的调研数据显示，传统Java开发者转向AI应用开发后，薪资普遍实现翻倍，一位5年经验的开发者仅用4个月补足AI技能，就从月薪15K跃升至30K。这种薪资红利的背后，是企业对“能落地、懂业务”的AI人才的迫切渴求。

值得警惕的是，AI应用开发绝非“写几个Prompt、调几次API”的表面功夫。企业真正需要的，是能打通技术与业务“最后一公里”的复合型人才，这三大核心能力缺一不可：

• RAG技术：为模型装上“靠谱大脑” 作为解决大模型“幻觉”问题的关键技术，RAG能将企业私有知识库、行业规范等外部信息精准融入模型交互流程。B站就通过RAG技术处理海量视频与政策文档，实现高效内容检索与安全回答控制，有效规避了模型“一本正经胡说八道”的风险。
• Agent智能体：让AI自主完成复杂任务 具备工具调用（Tools）与环境交互能力的Agent，能通过多步推理处理复杂业务场景。哈啰出行的Agent不仅能调用API查询订单、管理优惠券，还能自动生成营销策略；51Talk的智能客服Agent更是实现了“主动服务”，直接带动约课率与出席率双提升。
• 模型微调：让AI适配具体业务 通用大模型无法满足所有场景需求，针对特定业务语料进行微调，才能让模型真正“懂行”。哈啰出行通过客服、营销语料的监督微调，提升了模型对业务语义的理解；ChatGLM2等模型因显存占用小、微调成本低，成为企业落地的热门选择。

薪资数据最能说明价值：2025年AI大模型相关岗位薪资呈明显分层，入门级岗位月薪已达10K-16K，中级工程师普遍在20K-35K，而具备架构设计能力的高级人才，月薪可突破50K，专家级岗位年薪更是直逼百万。大厂并非在“裁员”，而是在对传统开发岗位进行需求结构优化，同时用高薪争抢AI核心人才——技术的稀缺性，始终是职业“值钱”的核心逻辑。

AI浪潮不会等待犹豫者。当“具备AI项目开发经验”成为越来越多岗位的硬性门槛，再着手转型就已错失先机。对于程序员而言，现在主动补齐RAG、Agent等核心技能，不是“选择题”而是“生存题”。唯有拥抱变革、提前布局，才能在这场职业革命中站稳脚跟，成为浪潮之上的掌舵者。

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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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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