站在2026年的技术节点回望，2025年初的AI行业注定被刻上浓墨重彩的一笔——DeepSeek的重磅登场，如同在IT行业的职业赛道投下一枚AI深水炸弹，不仅彻底打破了技术发展的原有格局，更让此前停留在"前沿概念"的大模型技术，一跃成为各行各业数字化转型的核心刚需，正式走进技术开发的主流视野。

阿里云核心业务全线接入Agent体系，字节跳动30%后端岗位明确要求掌握大模型开发能力
腾讯、京东、百度等头部大厂招聘需求全面倾斜，80%岗位均与AI技术强相关
中小厂技术转型加速，大模型相关能力成为程序员求职的"隐形门槛"

大模型就像一把重构行业的"万能密钥"，正在改写技术开发的底层逻辑和行业版图。曾经支撑无数程序员职业发展的CRUD传统开发模式，在AI原生应用的快速迭代浪潮中，正逐步被挤压到行业边缘，技术更新的速度之快，远超绝大多数程序员的预期和适应节奏。

这早已不是简单的技术版本迭代，而是一场摆在每一位程序员面前的职业生存危机——在技术变革的快车道上，稍有松懈，就可能被行业无情淘汰。

• 公司业务向AI转型，领导要求用RAG技术优化企业知识库检索效率，自己却对RAG的核心逻辑、落地步骤一无所知，只能束手无策错失工作机会；
• 想抓住风口转型AI团队管理，面对团队提出的大模型微调需求，连数据标注标准、数据集规模配置、微调参数调试等基础问题都毫无概念，难以服众；
• 立志转行热门的大模型应用开发工程师，投递简历时才发现，九成岗位都要求具备实际项目落地经验，而自己却连基础的大模型调用、API集成实操都从未接触；
• 甚至不少深耕行业多年的资深开发者发现，曾经赖以生存的热门开发框架、大数据工具，如今已不再是叩开理想工作大门的"万能钥匙"，AI大模型能力正成为简历筛选的核心加分项，没有相关能力直接被筛掉。

当下技术圈虽受降薪、裁员的行业寒流影响，但AI相关技术岗位却实现逆势突围，宛如春日里蓬勃生长的新芽，不仅招聘需求呈指数级激增，薪资水平更是实现150%的逆势上涨。为了抢夺优质大模型人才，大厂纷纷开出70-100万的年薪套餐，部分头部企业还附带股权、专属技术培训、晋升绿色通道等额外福利，足以见得行业对大模型实战人才的迫切需求。

行业趋势早已清晰可见：不出1年，"具备AI大模型项目开发经验"大概率会从"简历加分项"变成技术岗求职的基础门槛，没有相关能力，连简历筛选的大门都进不去。对每一位程序员而言，现在入局系统学习大模型技术，正是抢占职业先机、实现赛道超车的黄金窗口期，错过再等十年。

AI大模型工程师的现状与未来趋势

从当前行业落地现状来看，大模型技术的应用场景正持续拓宽，早已从互联网行业渗透到金融、医疗、自动驾驶、工业制造、教育、个性化推荐等数十个领域。未来3-5年，大模型将成为各行业数字化转型的核心支撑技术，从智能客服的精准应答到医疗影像的辅助诊断，从自动驾驶的实时场景决策到电商平台的个性化商品推送，从工业制造的流程优化到金融行业的风险管控，几乎所有领域的技术创新，都离不开大模型技术的赋能。

对程序员尤其是零基础小白开发者而言，选择大模型方向不仅意味着掌握当下最前沿的核心技术，更能收获远超传统开发的广阔职业发展空间。相较于传统开发岗位的内卷化，大模型领域虽技术迭代快，但入门路径十分清晰——从最基础的模型调用、Prompt工程入手，再逐步深入RAG技术、模型微调、AI原生应用开发、Agent架构设计，循序渐进就能快速积累实操经验。而且目前行业正处于人才缺口爆发期，小白提前布局系统学习，更容易在求职中脱颖而出，避开传统开发岗位的激烈竞争，实现职业弯道超车。

最后

对于正在迷茫择业、想转行提升，或是刚入门的程序员、编程小白来说，有一个问题几乎人人都在问：未来10年，什么领域的职业发展潜力最大？

答案只有一个：人工智能（尤其是大模型方向）

当下，人工智能行业正处于爆发式增长期，其中大模型相关岗位更是供不应求，薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家，给硕士毕业的优质AI人才（含大模型相关方向）开出的月基础工资高达5万—6万元；即便是非“人才计划”的普通应聘者，月基础工资也能稳定在4万元左右。

再看阿里、腾讯两大互联网大厂，非“人才计划”的AI相关岗位应聘者，月基础工资也约有3万元，远超其他行业同资历岗位的薪资水平，对于程序员、小白来说，无疑是绝佳的转型和提升赛道。


对于想入局大模型、抢占未来10年行业红利的程序员和小白来说，现在正是最好的学习时机：行业缺口大、大厂需求旺、薪资天花板高，只要找准学习方向，稳步提升技能，就能轻松摆脱“低薪困境”，抓住AI时代的职业机遇。

如果你还不知道从何开始，我自己整理一套全网最全最细的大模型零基础教程，我也是一路自学走过来的，很清楚小白前期学习的痛楚，你要是没有方向还没有好的资源，根本学不到东西！

下面是我整理的大模型学习资源，希望能帮到你。

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最后

1、大模型学习路线

2、从0到进阶大模型学习视频教程

从入门到进阶这里都有，跟着老师学习事半功倍。

3、 入门必看大模型学习书籍&文档.pdf（书面上的技术书籍确实太多了，这些是我精选出来的，还有很多不在图里）

4、 AI大模型最新行业报告

2026最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

5、面试试题/经验

【大厂 AI 岗位面经分享（107 道）】

【AI 大模型面试真题（102 道）】

【LLMs 面试真题（97 道）】

6、大模型项目实战&配套源码

适用人群

四阶段学习规划（共90天，可落地执行）

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

• …

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3、这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

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