如果你要问我：未来5年，什么岗位最有“钱”景、最值得all in？

我的答案只有一个——AI产品经理。

这不是我瞎说。过去一年，我跟超过200位职场人聊过这个话题。我发现，几乎所有想抓住AI机会的人，都卡在了这3种状态里，看看你属于哪一种？

第一类：焦虑的“观望者”

只知道AI很火，薪资很高，但连常见的AI工具都没用过几个。一听说要学这学那，瞬间从“心动”变“退缩”，永远停在“想一想”的阶段。

第二类：迷茫的“探索者”

自己摸索过模型调优、Agent、AI coding等概念，对AI有一定体感。但知识点七零八落，不成体系，想系统提升，却像无头苍蝇，不知道从哪下手，更别提准备面试了。

第三类：努力的“跑偏者”

行动力超强，立马报了课，一头扎进神经网络、深度学习、各种算法的学习里。结果学得头昏脑涨，简历投出去石沉大海，这才发现，企业要的根本不是“技术派”。

是不是你也是其中之一？别慌，这恰恰说明，你踩过了大部分人都会踩的坑。

一、别神话AI，也别走错路

AI产品经理其实并不是一个全新的岗位，早在2017年那会，AI人工智能其实就已经火过一次了。

只是ChatGPT的出现，第一次让普通人也能像使唤“助理”一样操控AI，这才彻底引爆了整个行业。

随着AI技术的发展，未来，所有的产品经理，都将是AI产品经理。

当然，这不意味着人人都得去研究底层模型。我们可以把“AI产品经理”清晰地分为3个层次：

工具型AI产品经理： 这是入门级

• 本质是把AI工具当成提效的“神兵利器”，让你的工作效率和产出质量翻倍。
• 能够搭些智能体，搞个知识库，这是未来每个产品经理的必备技能。

应用型AI产品经理： 这是黄金赛道

• 核心是找到AI技术与业务的结合点，要么用AI改造现有产品，要么从0到1孵化一个AI新功能/产品。
• 这是目前企业招聘需求最大、最适合我们普通人切入的方向。

专业型AI产品经理： 这是专家级

• 主要在“造铲子”，研究大模型本身，对学历（985/211硕博）和技术背景要求极高，而且缺一不可；如果你没有这样的背景，不建议尝试。

对于绝大多数人来说，成为“应用型AI产品经理”，才是那条看得见、摸得着的康庄大道！

二、3步走，从入门到上手“应用型”AI产品经理

那么，这条路该怎么走？

结合我多年的产品经验，以及成功辅导30+学员拿到AI产品offer的案例，我总结出了一套最高效的“三步学习法”：

首先，夯实“产品基本功”

AI只是赋能的工具，产品思维才是内核。需求分析、用户研究、产品设计、项目管理这些底层能力不过关，谈AI就是空中楼阁。

其次，掌握“AI项目落地能力”

这才是关键！你必须跟一个完整的AI项目，从需求挖掘、方案设计、数据准备、模型选型到产品落地，了解项目全过程，你才能在面试中脱颖而出。

第三，补充“AI知识技能”

最后，才是学习Agent、大模型、AIGC等热门技术和行业知识。注意，目的是为了能和算法工程师“同频对话”，而不是让你去卷算法。

这条看似清晰的路径，自己摸索却处处是坑：知识点太多不知从何学起？没有真实项目可以练手？遇到问题没人解答？

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说真的，这两年看着身边一个个搞Java、C++、前端、数据、架构的开始卷大模型，挺唏嘘的。大家最开始都是写接口、搞Spring Boot、连数据库、配Redis，稳稳当当过日子。

结果GPT、DeepSeek火了之后，整条线上的人都开始有点慌了，大家都在想：“我是不是要学大模型，不然这饭碗还能保多久？”

我先给出最直接的答案：一定要把现有的技术和大模型结合起来，而不是抛弃你们现有技术！掌握AI能力的Java工程师比纯Java岗要吃香的多。

即使现在裁员、降薪、团队解散的比比皆是……但后续的趋势一定是AI应用落地！大模型方向才是实现职业升级、提升薪资待遇的绝佳机遇！

这绝非空谈。数据说话

2025年的最后一个月，脉脉高聘发布了《2025年度人才迁徙报告》，披露了2025年前10个月的招聘市场现状。

AI领域的人才需求呈现出极为迫切的“井喷”态势

2025年前10个月，新发AI岗位量同比增长543%，9月单月同比增幅超11倍。同时，在薪资方面，AI领域也显著领先。其中，月薪排名前20的高薪岗位平均月薪均超过6万元，而这些席位大部分被AI研发岗占据。

与此相对应，市场为AI人才支付了显著的溢价：算法工程师中，专攻AIGC方向的岗位平均薪资较普通算法工程师高出近18%；产品经理岗位中，AI方向的产品经理薪资也领先约20%。

当你意识到“技术+AI”是个人突围的最佳路径时，整个就业市场的数据也印证了同一个事实：AI大模型正成为高薪机会的最大源头。

最后

我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，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大模型的学习中的很多困惑。

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