坦白说，2025年的AI圈，完全是一场“颠覆式狂欢”。

以DeepSeek为代表的国产大模型密集亮相，直接打破了行业原有格局，让整个AI赛道彻底沸腾。

我身边不少朋友，去年还在纠结AI是否值得入局，今年就成功转型拿到offer，薪资直接实现翻倍增长；更有大批学员，凭借大模型与智能体相关技能，在公司快速站稳脚跟，要么升职加薪，要么成为团队核心骨干独当一面。

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《2026届校招AI人才需求报告》中的数据更是刷新认知：近60%的科技企业将AI人才视为核心战略资源，全力争抢，大模型算法工程师岗位，应届生起薪就能达到月薪5.2万。

更惊人的是，2025年7月的AI岗位数量较年初暴涨29倍，顶尖AI博士更是未毕业就被疯抢，年薪直接200万起步。

看到这里你可能会疑惑：这波红利和普通人没关系吧？我既不是博士，也不是科班出身。

别急，看完这篇内容你会发现，普通人的AI入场机会，远比想象中更多、门槛更低。

一、先聊实在的：做AI相关工作，到底能赚多少？

不玩虚的，直接上真实薪资数据，不同技术层次的人都能对号入座。

核心技术岗（主攻大模型研发/调优）：

• 大模型算法工程师：应届生月薪5.2万（注意！这是无工作经验的起薪，一线城市大厂还会叠加签字费、年终奖）；
• 机器学习工程师、自然语言处理（NLP）工程师：月薪普遍4万+，有1-2年项目经验可突破6万；
• 普通AI研发岗：月薪中位值2万，远超传统互联网后端、测试等岗位的薪资水平。

非核心技术岗（半技术/应用型岗位，适合新手入门）：

• AI产品经理（懂基础AI逻辑即可）：月薪3万，无需深耕代码，重点是懂场景落地；
• AI测试工程师：月薪1.4万，对编程能力要求适中，适合传统测试工程师转型；
• 数据标注：月薪约8500，这里真心不推荐，技术含量低、可替代性强，需求还在持续萎缩。

学历对薪资影响大吗？

客观来说，硕士薪资比本科高25%-30%，顶尖院校博士的百万年薪确实是头部水平。但核心变化是：名校光环正在快速失效，企业更看重实打实的能力，这一点后面会详细拆解。

大白话总结：技术越核心、越能解决实际问题，薪资天花板越高；而AI产品经理这类半技术岗，普通人通过系统学习就能上手，月薪3万并非遥不可及。

二、谁在疯狂抢人？不止互联网大厂

提到AI就业，很多人第一反应是BAT，但现在的AI人才需求，早已渗透到各行各业。

互联网大厂：AI岗位占比飙升

• 百度：2025年开放4000个校招offer，90%为AI相关岗位，覆盖大模型、自动驾驶、智能云等领域；
• 阿里：AI岗位占比超60%，阿里云、钉钉、淘系等核心部门，AI岗位占比更是高达80%；
• 字节跳动：新增5000个技术岗位，大模型算法、AI推荐岗增长最迅猛；
• 京东、美团：分别开放3.5万、6000个岗位，AI相关岗位优先录用、快速到岗。

传统行业：AI人才需求井喷（新手黄金赛道）

我有个朋友在传统车企工作，以前公司招聘重点是机械、电气工程师，2025年人力部门直接明确：要招30名AI工程师，主攻视觉检测、自动驾驶辅助系统开发。

• 石化、能源企业：新增“AI能源调度岗”，用大模型优化能源分配，降低损耗；
• 物流行业（顺丰、京东物流）：大规模招聘AI工程师，研发智能仓储、路径规划系统；
• 医疗领域：医院、医疗科技公司招AI医疗影像分析师，用大模型辅助疾病诊断。

这意味着，AI人才不再局限于互联网行业“内卷”，传统行业的智能化转型，正在创造大量低竞争、高需求的岗位，普通人进场更容易站稳脚跟。

三、核心问题：企业到底要什么样的AI人才？

这是最颠覆认知的一点，也是普通人的机会所在。以前进大厂，985/211学历是硬门槛，现在企业的招聘标准，已经彻底重构。

根据行业调研，企业筛选AI人才的新标准（按重要性排序）：

1. 数学和算法基础（60.3%企业优先看重）：线性代数、概率论、机器学习基础是核心，不用死记硬背，能结合实际场景应用即可；
2. 实际项目经验（52.5%）：有相关实习经历、参加过AI竞赛，或GitHub上有可演示的项目，比学历更有说服力；
3. 热门技术实操能力（34.6%）：是否会用大模型微调、Prompt工程、LangChain框架等，能不能快速落地小应用；
4. 综合实操能力（30.7%）：具备软硬件开发经验，能独立解决项目中的突发问题；
5. 名校学历（28.8%）：直接排到最后！学历仅作为参考，而非决定性因素。

字节的朋友和我透露，现在面试AI岗位，基本不问毕业院校，上来就给一道真实业务题：“这是我们短视频推荐的核心数据，如何用大模型优化推荐准确率？” 能给出落地方案的，就能进入下一轮。

美团更直接，如果GitHub有高星AI项目，可以直接跳过一面，进入技术二面；百度则重点通过暑期实习选人，要求实习生必须参与真实项目落地，而非单纯打杂写文档。

核心逻辑很简单：企业招AI人才，是为了解决实际问题，不是为了装点门面。一个能独立微调大模型、做出落地应用的专科生，远比只会背理论的985研究生更受青睐。

四、AI人才缺口有多大？现在入场正当时

一组真实数据，带你感受当前AI市场的“抢人热潮”：

2025年AI行业人才市场现状：

• 岗位数量较年初暴涨29倍，部分细分赛道（如大模型应用开发）出现“2个岗位抢1人”的局面，求职者议价权极高；
• AI行业跳槽涨薪30%-50%是常态，有核心项目经验的，涨薪幅度可突破100%；
• 头部大厂AI实习生日薪高达4000元，远超其他行业全职岗位日薪；
• 顶尖AI博士年薪200万起，部分企业为抢人，还会提供住房补贴、股权激励。

做猎头的朋友最近频繁吐槽：“现在算法岗应届生太抢手了，手里的岗位比候选人还多，根本招不完。”

未来趋势更可观：麦肯锡预测，到2030年，中国对AI人才的需求将达到2025年的6倍。

现在的AI市场，就像2010年的移动互联网、2015年的短视频，正处于早期红利爆发期。目前行业还在摸索阶段，门槛相对较低，再等1-2年，随着大量从业者涌入，入门门槛会快速提升。这波AI红利，至少还有5-10年的窗口期。

五、普通人学大模型：7步落地路线（避坑指南）

网上AI教程鱼龙混杂，很多人学了半年还是“纸上谈兵”，不会落地应用。结合2年AI商业化落地经验，以及大厂朋友的实操建议，整理了一套零基础到能就业的7步路线，新手可直接照做。

1. 第一步：夯实核心原理（2周）：别上来就写代码，先搞懂大模型的底层逻辑——比如Transformer架构、预训练与微调的区别、大模型“对话能力”的来源。推荐看李沐老师的《动手学深度学习》，搭配AI论文精简解读，快速建立认知。
2. 第二步：精通Prompt工程（1周）：这是最易上手、性价比最高的技能。同样的问题，精准的Prompt能让AI给出专业答案，反之则杂乱无章。建议结合ChatGPT、豆包等工具实操，总结不同场景（如代码生成、文案撰写、数据分析）的Prompt模板。
3. 第三步：零代码做第一个应用（2周）：用Coze、Dify等低代码平台，快速开发一个小应用（如智能客服、虚拟试衣、文案生成器）。不用懂复杂开发，拖拽组件即可落地，有了可演示的作品，简历就能轻松过筛80%的公司。
4. 第四步：接入知识库（2周）：用LangChain或 LlamaIndex框架，给大模型“加载”行业知识库，开发垂直领域应用（如法律智能问答、医疗知识助手）。这一步能体现你的场景落地能力，是简历加分项。
5. 第五步：模型微调实战（3周）：进入进阶阶段，针对具体行业（如医疗、金融），用小数据集微调开源大模型（如智谱AI、通义千问开源版），让模型适配细分场景。建议从LoRA微调入手，门槛低、效果好，适合新手。
6. 第六步：玩转多模态技术（2周）：学习文生图、图生文、语音转文字等多模态能力，用Stable Diffusion、Midjourney等工具，开发一个多模态小程序（如图片生成器、语音助手），丰富项目portfolio。
7. 第七步：行业场景落地（持续深耕）：结合目标行业，用成熟大模型（豆包、DeepSeek等）解决真实业务问题，比如“AI+医疗影像识别”“AI+金融风控”，形成完整的项目案例，此时基本具备就业能力。

新手避坑提醒：

• ❌ 别碰数据标注：技术含量低，未来需求会持续下降，浪费时间；
• ❌ 别追求“全栈”：AI领域太广，想精通所有方向只会贪多嚼不烂，反而找不到工作；
• ✅ 聚焦1-2个细分赛道：深耕一个领域（如AI+医疗、AI+自动驾驶），快速成长为细分专家。

很多人学到第三步就放弃，觉得后续难度太高。但实际上，第三步是最关键的“分水岭”——只要能做出一个可落地的小应用，就能超越大部分只会看教程的学习者，简历通过率会大幅提升。

六、3个建议，帮你抓住AI职业红利

建议1：以赛代练，比单纯看教程更高效

Kaggle、天池、讯飞开放平台等，都有大量AI竞赛，参加一次竞赛，抵得上10个教程的学习效果。竞赛提供真实数据、真实业务场景，能让你遇到书本上没有的问题（如数据缺失、模型过拟合），还能积累项目经验。

我有个二本院校的学员，没名校背景、没大厂实习经历，通过参加3次天池AI竞赛，拿到一次Top 10的成绩，字节、美团的面试邀请主动找上门，最终成功入职字节做AI应用开发。

建议2：锁定细分赛道，拒绝盲目跟风

AI领域细分方向极多，不可能样样精通。新手建议选择“感兴趣+有前景”的细分赛道，深耕下去：

• AI+医疗影像：老龄化社会需求旺盛，医院、医疗科技公司缺口大；
• AI+智能驾驶：政策支持力度大，车企、自动驾驶公司投入多；
• AI+金融风控：银行、券商都在数字化转型，急需AI人才优化风控模型。

建议3：懂技术+懂业务，才是核心竞争力

单纯的技术宅，职业天花板很低。清华有位毕业生面试美团时，面试官问的不是技术细节，而是：“如果你是技术负责人，如何带领团队开发适配本地生活场景的大模型？”

AI时代，企业需要的不是只会敲代码的“工具人”，而是能结合业务场景，用技术解决实际问题的复合型人才。技术是入场券，业务能力才是护城河。

扎心提醒：很多人学AI是为了高薪，但只想躲在电脑前敲代码。但实际上，能同时搞定技术开发、对接产品运营、理解客户需求的人，才能在AI行业走得更远。

最后说句掏心窝的话

AI不会淘汰人，但会用AI的人，一定会淘汰不会用AI的人。这句话放在每一次技术浪潮中都成立：

• 90年代：会用电脑的人，淘汰了不会用电脑的人；
• 2000年代：会用互联网的人，淘汰了不会上网的人；
• 2010年代：懂移动互联网的人，淘汰了固守传统的人。

每一次技术变革，本质上都是认知速度的竞争。现在的AI，就是下一个十年的职业起点。你可以选择观望，也可以选择立即行动，但要清楚：AI的入门机会窗口，可能只有6-12个月。

目前行业还处于野蛮生长阶段，门槛低、需求大，等到2026年下半年至2027年，大量从业者涌入后，竞争会急剧激烈，入门难度也会水涨船高。与其纠结要不要学，不如从现在开始，用一个小项目开启你的AI之路。

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