今年是 AI 应用的元年，自 DeepSeek 的冲击后，全球的 AI 竞赛立即打响，从 Meta CEO 扎克伯格上亿美元争夺 AI 人才起，这股火势已经蔓延至即将到来的 2026 年人才校招，我们来一睹这份最新的校招 AI 人才有什么趋势。

一、薪资方面，大模型算法可达 5w 月薪

同学们普遍最关心的薪资方面，AI 技术研发类岗位薪酬最高，其中以大模型算法、深度学习、自然语言、多模态算法、机器学习、推荐算法、计算机视觉等硬性 AI 技术研发类岗位的薪酬最高，中位值均达到了 2W 月薪以上。

如果个人的技术素质过硬，能达到企业理想的90分位置的技术研发人才，可普遍实现薪资翻倍的表现。

其中以大模型算法的 5.2w 月薪居首位，上述的其他 AI 技术研发岗也不逞多让，都有翻一倍的月薪表现，说明企业对高技术研发的人才更为看重，非技术岗方面，只有 AI 产品经理能在 90 分表现下达到 3W 月薪的位置，相较研发岗位还有一定差距，也侧面突出了企业方对研发人才的青睐。

另一方面，各行各业都在增加对 AI 人才的需求，尤其以高科技行业赛道为主，在这份报告中显示，近 60% 的高科技企业已经将 AI 人才视为核心招聘指标，比老牌吃香的金融行业（40.1%）高了将近 20 个百分点，其他如专业服务、制造业、能源化工、交通/运输/物流 等都有 20% 以上的 AI 人才需求上涨。

可以明确 AI 对各行各业的影响正在逐步加深，随着《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》政策的出炉，更是明确将 AI 作为接下来发展的主赛道，可以预见，未来 AI 的渗透率将进一步加大。

二、AI 整体需求上升，头部企业正在抢人

从 AI 人才的需求量来看，大多数企业对 AI 人才的培育还属于初级阶段，也就是着重培育和试点，更多是一种战略性的防守策略。

数据显示：80% 以上的企业只招聘了 10 人以内 AI 毕业生，一方面受制于成本，一方面还处于 AI 跟业务结合摸索的阶段，还没有形成大规模 AI 落地业务的战略，这对年轻的 AI 应届生来说是件好事。

各个企业都处在摸索期，就意味着在现有的人才市场上，能直接将 AI 融入业务的公司并不多，AI 应届生们还有时间充分锻炼个人能力，寻找 AI 与业务结合的机会。

在头部科技企业和数字化转型领先的传统企业（共计7.1%），则开始规模化地布局 AI 人才储备，以应对未来的发展需要。

从需求变化趋势看，企业对 AI 人才的需求整体上呈现扩张的趋势，有近六成（58.2%）的企业计划扩招 AI 相关的人才，38.8% 的企业保持不变，剩下3%的企业对 AI 应届生的招聘有减少，总体来讲 AI 人才的需求仍处于上升区间，对 AI 行业应届生来说是个好消息。

有访谈显示，头部企业正在加大力度抢人，特别在大模型、芯片等技术壁垒较高的领域。

AI 带来的岗位需求趋势，很大程度上表现在研发岗和 AI 技术支持类岗位，作为一枚硬币的两面，AI 在带来研发支持等岗位需求暴增的同时，对于某些重复性和标准型岗位的需求则开始呈下降趋势，这也体现了 AI 在提效的同时，必然面临着对现有岗位冲击的舆论挑战，作为求职的应届生，应该更多思考“人的价值”，把精力放在创造力、同理心、交叉领域等 AI 无法取代的方向上，才能在职场中更有竞争力。

三、技术研发人才实际项目能力比学历更重要

此次调研中，名校学历的重要性在企业中重要性有显著下降，仅仅排到了第五的位置，当然，这不是说企业不再将其当成重要考量因素，实际上在 AI 领域，企业方对学历名校等背景要求并没有降低，只是对“纸上谈兵”式的没有实践经验的人才失去兴趣。

企业方更多地将实践和算法基础当成人才的硬性标准，以下整理的数据可以发现，企业方对数学与算法基础以及实际项目经历看成是人才选拔最重要的考量因素，这也对应届生们提出了一个新的标准，那就是以项目实践和算法训练为导向的高质量简历，才是企业发看重的人才标准，过去那种只有理论而空有实践经验的人，将不再吃香，一纸学历将无法起到决定性的作用，硬功夫的算法实践挑战是目前求职市场的香饽饽。

• 数学与算法基础：60.3%
• 实际项目/实习或竞赛经历：52.5%
• 精通当前热门技术：34.6%
• 软硬件协同开发经验：30.7%
• 名校学历：28.8%

总体看来， 当前 AI 岗位校招市场存在几个明显的趋势: 企业方对技术研发人才的看重、更重视学生的项目实践和算法基础能力、普遍扩招的 AI 研发和支持类岗位、各行各业尤其是高科技行业中 AI 的渗透率正变得越来越高。

从未来几年的趋势看，高素质高潜力的 AI 应届生将变得更吃香，特别在算法基础和项目实践上能有突出表现的竞争者，会在这场 AI 竞赛中成为最大赢家。

四、AI时代，未来的就业机会在哪里？

答案就藏在大模型的浪潮里。从ChatGPT、DeepSeek等日常工具，到自然语言处理、计算机视觉、多模态等核心领域，技术普惠化、应用垂直化与生态开源化正催生Prompt工程师、自然语言处理、计算机视觉工程师、大模型算法工程师、AI应用产品经理等AI岗位。

掌握大模型技能，就是把握高薪未来。

五、如何学习AI大模型？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

想正式转到一些新兴的 AI 行业，不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合，辅助编程提效，或上手实操应用，增加自己的职场竞争力。

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高

那么针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

学习路线

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。

👉学会后的收获：👈

• 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。

1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集

👉获取方式：
😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓