近日，亚马逊官方正式官宣一则重磅消息：将裁减1.6万名企业员工，消息一出，瞬间引发科技圈、职场圈热议，尤其是正在深耕技术领域的程序员和想入行的小白，更该好好看看这背后的信号。

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说实话，看到1.6万这个数字，不少从业者都倍感唏嘘，但这并非亚马逊首次开启大规模裁员。回溯到三个月前，也就是2025年10月份，亚马逊就已经裁撤了1.4万个岗位，两轮裁员叠加，短短90多天的时间里，亚马逊累计裁掉的岗位高达3万个。

这个数字是什么概念？差不多占到了亚马逊企业及技术岗位总数的10%，相当于每10个相关岗位中，就有1个被裁撤，规模堪称其成立以来之最。

对于此次裁员，亚马逊方面依旧没有明确透露具体原因，仅含糊表示，此举是为了“精简管理层级、强化权责归属”。但熟悉行业趋势的人都能一眼看透，这场大规模裁员的隐形推手，正是飞速发展的AI技术——亚马逊CEO安迪·贾西曾公开表示，随着公司推出更多生成式人工智能和代理产品，工作方式将发生改变，未来几年员工总数可能因AI效率提升而减少。

不止亚马逊，最近一段时间，国内外多家科技企业、互联网公司陆续官宣裁员，仔细梳理这些企业的裁员声明就能发现，核心原因高度一致：部门调整、精简架构，说白了就是“砍掉冗余业务、聚焦核心板块”。而这个被所有企业重点布局的“核心”，清一色都是AI领域。

如今，AI早已不是科技巨头的专属，而是渗透到各行各业的核心趋势——无论是我们日常接触的智能客服、AI剪辑、自动生成文案，还是医疗领域的AI影像诊断、教育领域的个性化学习方案，甚至是程序员日常工作中用到的AI代码辅助工具、bug自动排查功能，AI都在悄悄改变我们的工作和生活，成为不可绕开的职场竞争力。

对于程序员和小白来说，最有参考价值的，莫过于AI岗位的爆发式增长。据脉脉《2025年度人才迁徙报告》数据显示，2025年1-10月，全国新发AI岗位量同比攀升543%，这个增长幅度远超其他行业。

可能有不少人对543%这个数字没有直观概念，这里给大家补充一个更具体的数据：仅2025年9月份一个月，AI岗位的同比增幅就超过了11倍，相当于去年9月1个岗位，今年同期就有12个岗位在招人，增长速度肉眼可见。

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岗位量激增的同时，AI相关的新职业也在不断涌现，除了大家熟知的AI训练师、AI算法工程师，AI大模型应用开发工程师、AI提示工程师、RAG应用开发工程师等新兴岗位，如今都成了职场“香饽饽”，尤其是AI大模型应用开发工程师，更是成为企业争抢的核心人才。

岗位需求旺，最直接的体现就是薪资水涨船高。据猎聘最新在招岗位信息显示，AI大模型应用开发工程师的月薪最高可达50k，换算下来年薪就是60万，这个薪资水平，甚至超过了很多行业工作5-10年的资深从业者，即便刚入门的新手，月薪也能轻松突破15k，远超传统技术岗位的入门薪资。

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看到这里，肯定有不少程序员、小白会疑惑：AI岗位薪资这么高，门槛一定很高吧？普通人根本做不了？其实不然，尤其是适合小白和转型程序员的AI大模型应用开发方向，门槛远没有大家想象中那么高。

不同于需要深耕算法的AI研发岗位，AI大模型应用开发工程师不需要你懂复杂的底层编程、高深的算法原理，也不用精通机器学习的核心公式，只要具备基础的计算机常识（小白可快速补齐），有一定的逻辑思维，再掌握基础的Python语法、主流大模型API调用方法，经过简单的系统培训和实战练习，就能快速上手干活，甚至搭建简单的AI应用。

这里给小白和转型程序员提个小建议：入门可先从Python基础、LangChain框架、主流大模型API调用入手，不用追求一步到位，先完成简单的小项目（比如AI文案生成器、简单的智能问答工具），逐步积累实战经验，就能快速适应岗位需求，这也是最省时高效的入门路径。

一边是企业大规模裁员、职场竞争加剧，一边是AI岗位疯抢人、薪资翻倍，明眼人都能看透，这不是职场寒冬，而是行业洗牌——淘汰的是只会重复劳动、不愿跟进趋势的人，留下的是能借力AI、提升自身不可替代性的人。

对于程序员来说，多学一项AI相关技能，就能在裁员潮中多一份底气，甚至借助AI提升工作效率，突破职业瓶颈；对于小白来说，AI岗位的爆发，更是一次“弯道超车”的好机会，不用和资深从业者比拼传统技术，凭借AI技能就能快速入行，抢占职场红利。

趋势来了，我们挡不住，与其焦虑恐慌、担心被淘汰，不如顺势而为、主动学习。不用追求把AI学到顶尖，也不用盲目跟风，找到适合自己的AI学习方向（比如大模型应用开发），循序渐进积累技能，就能不被时代落下，在行业洗牌中站稳脚跟。

最后提醒一句：建议程序员、小白收藏本文，时刻警醒自己，职场核心竞争力从来不是“稳定”，而是“持续学习的能力”，跟着AI趋势走，才能在多变的职场中，手握底气、稳步前行。

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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