本文指出AI岗位平均月薪高达60738元，远超新经济行业平均水平。AI能力已从技术岗专属变为全行业通用技能，近八成公司要求员工具备AI能力。AI岗位缺口巨大，供需比仅为0.97，企业更看重实际能力而非学历。AI时代为普通职场人提供了重新选择的机会，建议积极学习AI技能以抓住转行机会。

最近刷到脉脉刚发布的《2026年1-2月中高端人才求职招聘洞察》，里面一组数据直接给我看愣了：

AI岗位的平均月薪已经达到了60738元，比新经济行业的平均薪资整整高出了26.04%。

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说实话，之前总听人说AI岗位高薪，但真看到这个实打实的数字，还是忍不住感慨：AI的风口真的不是网上说说而已，已经真真切切反映在薪资条上了。

不止是脉脉的这份报告，职友集的行业数据也印证了这一点：

1、AI岗位的薪资，早就甩开了全行业一大截

脉脉报告里提到的新经济行业，本身就是互联网、新能源这些高薪赛道扎堆的领域，平均月薪已经达到了48189元。

而AI岗位的平均薪资，比这个基数还要高出四分之一还多，直接突破了6万大关，这个溢价幅度，在整个职场里都是独一份的。

可能有人会说，平均薪资都是被顶尖大佬拉高的，普通人根本够不上。

那我们再看职友集的数据，目前人工智能行业的薪资区间覆盖4.5K到50K，其中有46.5%的岗位，月薪都能达到20-50K。

换句话说，近一半的AI相关岗位，只要你能入行，月薪就能摸到2万以上。

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这个薪资水平是什么概念？

在大多数传统行业里，月薪2万+往往要熬到中层管理才能达到，但在AI行业，哪怕是入行不久的职场人，也有很大机会拿到。

现在随便打开一个招聘平台，搜AI相关的岗位，不管是AI大模型训练师、AI大模型应用开发工程师，还是AI数据分析师，挂出来的薪资都极具诚意，哪怕是入门级岗位，也比同年限的传统岗位高出一大截。

高薪早就不是AI行业的个例，而是行业常态。

2、 AI能力早已不是加分项，而是职场人的“基础必修课”

AI岗位薪资居高不下，背后最核心的原因，是全行业的需求都在爆发。

这份脉脉的报告里，还有一个特别值得关注的调研结果：

他们对在职人员做了走访，发现近八成的受访职场人都表示，自己所在的公司，已经对员工的AI能力提出了明确的相关要求。

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以前我们总觉得，AI是程序员、技术岗的专属技能，跟普通职场人没关系。

但现在情况完全变了：

运营要用AI写文案、做用户数据分析，设计要用AI出创意稿、做素材优化，人事要用AI筛简历、做面试提纲，甚至连财务、行政岗，都开始要求会用AI工具提效。

数据也能印证这一点，据猎聘数据显示，今年春招里，要求掌握AI工具的岗位数量，同比暴涨了215%。

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AI能力已经从技术岗的专属技能，变成了全岗位的通用能力。

连非技术岗都在全面普及AI要求，更别说核心的AI技术岗，需求只会越来越大，薪资自然水涨船高。

3、AI岗位缺口持续扩大，相关岗位门槛降低

看到这里，可能很多人会说：薪资再高，需求再大，AI岗也是给计算机科班出身的人准备的，我们普通人根本没机会。

但其实不是的，AI行业的人才缺口，一年比一年大，脉脉的数据显示，2026年1-2月，AI岗位数量同比暴涨了12倍，在新经济行业全部岗位中的占比，从去年同期的2.29%直接跃升到了26.23%。

而从供需关系来看，AI岗位的人才供需比只有0.97，也就是说，岗位数量比投递的人才数量还要多，完全是供不应求的状态。

行业发展速度太快，高校的人才培养速度，根本跟不上企业的需求增长。

这种情况下，企业招人改了规则：不再死卡学历的硬性门槛，而是更看重你的实际能力，能不能用AI解决企业的实际问题。

AI时代的到来，不是只给顶尖技术人才开了门，而是给所有愿意学习、愿意改变的普通职场人，都留了入场的机会。

以前我们想拿高薪，可能要在一个行业里熬年限、熬资历，要挤破头去抢为数不多的晋升名额。

但现在AI的风口，给了我们重新选择的机会。

当然，也不是说入行AI就能一步登天，任何高薪的背后，都需要对应的能力支撑。

但至少，这个行业的大门，是向所有人敞开的。

与其看着别人的高薪羡慕，不如花点时间去了解、去学习，说不定你就能抓住这波属于自己的机会。

那么如何学习大模型 AI ？

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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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