各位程序员同仁、刚入门的技术小白，注意啦！2025年大厂薪资榜单正式出炉，看完这份数据，我直接被惊到失语——原来顶尖大厂的薪资，已经卷到了这个程度！

大家不妨猜一猜，今年给钱最豪横的大厂是谁？不是字节跳动，也不是腾讯，而是大疆！其平均年薪直接冲到72.5万，一骑绝尘，把一众互联网大厂远远甩在身后，堪称“薪资黑马”。

紧随其后的是字节跳动，平均年薪70万，依旧保持着互联网大厂的顶尖水准；阿里、腾讯、快手、小红书紧随其后，平均年薪均为65万，并列第三梯队，实力不相上下。

再往下看，拼多多和蚂蚁集团旗鼓相当，平均年薪都是60万；华为以57.5万的平均年薪稳居中游，稳扎稳打；美团和百度同为55万，而京东、小米、网易则以50万的平均年薪暂时垫底，不过这个数字，也足以让不少打工人羡慕。

这里必须重点提醒一句：以上所有数据，都是平均年薪！什么概念？也就是说，只要你能成功入职，哪怕只是一名普通员工，理论上也能摸到这个薪资门槛——当然，被平均的小伙伴，估计要默默抹一把眼泪了。

不过，比起大厂整体的平均薪资，真正离谱、真正值得我们程序员和小白重点关注的，是AI相关岗位！上面的整体薪资数据，看看就好，真正的“财富密码”，藏在AI赛道里。

根据脉脉高聘发布的2025年度人才报告显示，AI科学家月薪高达12.7万——注意，是月薪，不是年薪！一年下来能挣多少，大家可以自己算一算，堪称“躺赢级”薪资。除此之外，大模型算法岗月薪也达到7.1万，而高性能计算工程师更是紧缺到离谱，人才供需比仅0.31，相当于三个岗位抢一个人，妥妥的“香饽饽”岗位。

更让人震惊的是薪资涨幅，小红书的AI产品经理，去年平均月薪还只有3.8万，今年直接飙升到5.3万，涨幅接近40%！要知道，这个岗位哪怕是非技术背景也能切入，核心是把业务需求“翻译”成AI能实现的功能，无需过硬的编程功底，对小白也相对友好。

说句实在话，一个AI科学家一个月挣的钱，足以抵得上普通打工人一年的收入。这不是夸张，是实打实的数据告诉我们的——AI赛道的薪资溢价，已经超出了很多人的预期，甚至AIGC算法工程师的平均薪资，比普通算法工程师高出近18%。

可能有小伙伴会问，大厂为什么突然开始疯狂砸钱抢人？答案其实很简单：AI风口已至，这是一场“人才争夺战”。谁能抢到顶尖AI人才，谁就能在这场技术革命中站稳脚跟，抢占未来的市场先机。

数据为证：字节跳动2025年在AI领域的投入就高达1600亿，阿里更是宣布未来三年要投入3800亿布局AI硬件，这些真金白银，最终有很大一部分都流入了AI人才的腰包。更狠的是字节，不光给核心AI团队涨工资，还额外发放期权，每个月额外补贴9万到13万，这哪里是发工资，简直是给核心人才发“印钞机”。

京东也不甘示弱，2025年年终奖总投入直接上涨70%，采销等与AI结合紧密的部门，年终奖更是“上不封顶”——虽然京东整体平均年薪只有50万，但架不住核心岗位的人能拿爆，尤其是懂AI工具应用的从业者，薪资涨幅远超普通岗位。

看到这里，很多程序员小白可能会犯愁：普通人能赶上这波AI风口吗？说实话，有难度，但绝对不是没有机会。

这些AI高薪岗位，确实有一定门槛，比如高性能计算工程师、SLAM算法、大模型算法等，光听名字就知道，需要扎实的技术功底。但大家别忘了，三年前，谁也不知道“提示词工程师”是什么，而现在，它已经成为一门正经职业，甚至很多小白通过短期学习就能上手；现在的大模型学习，也有了成熟的路径，从基础的Transformer架构、Prompt调优，到LoRA微调，新手也能循序渐进掌握，无需一开始就啃晦涩的全参数微调[5]。

脉脉的创始人有一个观点，我觉得特别适合分享给各位程序员和小白：未来三年，人人都是程序员；未来五年，人人都是管理者；未来十年，人人都是CEO。

这句话听起来可能有点虚，但方向绝对没错。AI正在重构所有岗位，无论是程序员、产品经理，还是其他行业从业者，未来都离不开AI工具的辅助。现在你觉得AI和自己没关系，抱着“躺平”的心态，等你反应过来，可能连汤都喝不到了——要知道，2025年新发AI岗位量同比攀升543%，9月单月同比增幅更是超过11倍，人才缺口越来越大，现在正是上车的好时机。

看完这份薪资数据，有人酸了，有人麻了，也有人默默打开了招聘软件，还有人开始焦虑自己跟不上节奏。其实真的没必要过度焦虑。

大厂的高薪背后，必然是高压的付出：大疆的72.5万年薪固然诱人，但加班强度有多狠，懂行的人都清楚；拼多多的60万年薪看似不少，但实际上是按18个月工资计算的，说白了，就是拿时间和精力换钱，互联网算法岗平均每周工作时长超50小时，高薪的背后都是实打实的付出。

而且，我们也要理性看待这些平均薪资数据，权当是给自己的一个激励，没必要盲目攀比。找工作、选赛道，最终还是要结合自己的能力和兴趣——AI再火，让文科生去写大模型代码也不现实；但如果你是程序员，哪怕是小白，只要愿意花时间学习大模型相关技术，从基础的Python、机器学习入门，再到实战微调项目，就能逐步切入这个高薪赛道，实现薪资跃迁。

最后，给各位程序员和小白一个明确的建议：这波AI浪潮，才刚刚开始。现在上车，还来得及；等未来满大街都是AI人才，高薪红利消失，再想发力，就难了。

对于程序员来说，深耕大模型算法、AI Infra等领域，能进一步提升自身竞争力；对于小白来说，从AI工具应用、提示词优化、简单微调入手，循序渐进学习，也能抓住这波风口——毕竟，2025年85%的企业更青睐“具备系统知识+实操能力”的入门者，而非只会背诵理论的“书呆子”，只要肯行动，就能找到自己的位置。收藏这篇文章，跟着风口走，未来的你，一定会感谢现在努力的自己！

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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