站在现在回头看，会发现一个有趣的现象： AI 大潮滚滚 2 年，流量的风向能变，岗位的 JD 能变，各家模型能天天更新，但真正能落地的东西，并没有变。

这 2 年里，我带过很多转行同学，陪他们一起经历过“雄心壮志 → 迷茫卡壳 → 第一次做出能跑的系统 → 拿到第一份 AI 岗位”的全过程。

有些经验，是踩了坑才能悟到的；

有些教训，是看资料永远不会告诉你的；

还有一些，是我这么久，越看越觉得“必须讲”，否则走弯路的人只会越来越多。

所以今天这篇文章，我就不讲那些 PPT 里的“行业趋势”，也不讲媒体喜欢吹的“模型参数规模”。

我就讲一个问题：

2025 年了，普通人到底怎么转向大模型？

而且我会按照“实战 + 落地 + 不空谈”的方式来讲，这也是我这几年一直坚持的风格。

一、大模型不是 ChatGPT：别把“入口”和“全景图”搞反了

很多同学第一次接触大模型，是因为 ChatGPT。

但 ChatGPT 只是“楼的最顶层”，你看到的是它的“用户界面”，不是它的“技术栈”。

如果用一句话概括大模型的技术世界，我会这样画：

应用层（App）模型层（Model）训练链路（Pipeline）数据层（Data）部署链路（Inference）运维与平台（MLOps）

你会发现：真正能落地的岗位，全部藏在这 5 层之间。

也正因如此，大模型不是一个岗位，而是一整个产业链。

你以为你在选“方向”，但其实是在选“生态位”。

结合我帮学员投简历、对接公司需求的经验，大模型岗位主要分成 4 大类：

类型	关键词	适合人群
数据方向	数据构建、清洗、评测集	完全小白 / 转行者
平台方向	训练流水线、分布式	后端/大数据/DevOps 出身
应用方向	RAG / Agent / 对话系统	业务理解强的人
部署方向	推理加速、压缩、端侧	系统开发背景

先判断“自己适合哪个方向”，比学 10 个框架更重要。

二、新人最容易掉进的 3 个坑

这部分是我在训练营里反复看到的“真实问题”，不是理论。

❌误区 1：一上来就想“调模型”

这是最常见的,但事实很残酷：

• 95% 的岗位不是在调模型
• 95% 的 AI 项目不是从“模型”开始
• 95% 的新手还没跑通 pipeline 就已经被劝退了

大模型岗位真正做的是什么？

数据链路 + 训练脚本 + 推理服务 + 验证效果

就算你进了大厂，最开始做的也是：

• 清洗数据
• 写 ETL
• 搭训练流程
• 评估模型表现
• 修 bug

如果只想“研究论文 + 调参”，那会非常痛苦。

❌ 误区 2：到处收集名词，但没有逻辑体系

LoRA、QLoRA、RAG、SFT、TensorRT、vLLM…

看过一遍，以为都懂了；

真正做项目时：

“我知道这些词，但不知道该怎么组合。”

大模型不是“背单词”，而是“解一道大题”。

你要学的不是名词，而是解决问题的路径—— 比如，一个法律问答助手需要什么？

• 向量检索
• 文档清洗
• Rerank
• Prompt 架构
• 推理并发
• 延迟优化

这才是真正的技能。

❌ 误区 3：工程能力太弱，以为“搞 AI 不用写代码”

我讲句实话：

真正能做好大模型的人，本质是 能写代码的工程师。

你要会：

• 写 Python 脚本处理数据
• 拉起 GPU 环境
• 部署推理服务
• 调HTTP接口
• 在服务器上看日志定位问题

AI 不是“研究型岗位”，而是“工程型岗位 + 算法思维”的组合。

三、什么方向才适合自己？师兄给你逐个划重点

这是我看过 100+ 转行学员之后，总结出来的“真实建议”，不是网上那种泛化描述。

方向 1：数据方向（转行者的黄金入口）

别觉得这是“苦活累活”，我很坦诚地讲：

做数据，是当下最容易入门、最稳定、最现实的方向。

包括：

• 清洗训练数据
• 构建 prompt-response 数据集
• 做知识构建（Knowledge Build）
• 做评测集（Eval）
• 做 RAG 的数据加工

在很多公司，数据工程师直接决定模型效果。

适合：

• 完全小白
• 没写过太多代码，但逻辑好
• 想先过渡到 AI 领域的人

这是我最推荐新手的方向。

方向 2：平台方向（程序员转行最优路径）

平台岗是工程味最重的方向：

• 训练 pipeline
• 数据加载
• 分布式训练
• GPU 资源调度

如果你之前做过：

• 后端
• 大数据
• DevOps
• K8s

那么你几乎是“天然适配”。

适合想进大厂、想靠“工程能力”吃饭的人。

方向 3：应用方向（最卷但最酷）

这是大家最想做的方向：

• 智能助手
• AIGC
• 对话系统
• RAG
• Agent

它很卷，但也很能体现“个人技术视野”。

适合：

• 业务理解强
• 能快速做 Demo
• 能和业务沟通
• 想“做出有用户的产品”的人

方向 4：部署方向（高门槛但极缺人）

推理加速、模型压缩、量化、端侧适配…

这是“深度工程 + 数学 + GPU”的岗位，也是最难转行的方向。

但如果你能上手，就属于稀缺人才。

四、真正的学习路线（不是那种“看完 100 篇文章”式的）

我来给你一条最现实的路径。

✅ 第 1 阶段（0–30 天）：认知构建

你要搞懂：

• 大模型全景图
• RAG 架构
• LoRA / SFT 的区别
• 推理的成本和瓶颈
• 训练链路是怎么跑的

这阶段的目标只有一个：

不要盲学，先看全局图。

✅ 第 2 阶段（1–3 个月）：实战落地

随便原地造一个 demo：

• 一个知识问答系统
• 一个对话机器人
• 一个小型训练 pipeline
• 一个本地推理的模型服务

跑通一次，你的认知会直接升级。

这是所有吴师兄学员的分水岭。

✅ 第 3 阶段（3–6 个月）：项目打磨 + 简历优化

你要做的是：

• 找一个行业场景
• 搭一个完整解决方案
• 写一份能“讲出来”的项目经历
• 完善简历 + 投简历

真正的竞争力来自“做过项目”。

最后唠两句

为什么AI大模型成为越来越多程序员转行就业、升职加薪的首选

很简单，这些岗位缺人且高薪

智联招聘的最新数据给出了最直观的印证：2025年2月，AI领域求职人数同比增幅突破200% ，远超其他行业平均水平；整个人工智能行业的求职增速达到33.4%，位居各行业榜首，其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。

AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测，到2030年中国AI专业人才需求将达600万人，人才缺口可能高达400万人，这一缺口不仅存在于核心技术领域，更蔓延至产业应用的各个环节。

那0基础普通人如何学习大模型 ？

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