如果真是如此，那可真太好了。经常我会面对未来持续的30多年上班岁月感到无比的恐惧，但是或许对于很多人来说，这无法超越害怕失去工作的恐惧。

「未来我们可能都不需要工作了」这句话实现起来有点难度，人类既是下达命令的人，也是执行者，怎么会不需要工作呢？不管未来AI发展到什么地步，人类都需要工作！

AI渗透到了各行各业，它可以在文本领域、图像领域、音频领域和视频领域发挥极大的作用。但目前它只是一个小小的「助理」，这个助理还不是很灵活，需要你不断地训练、优化。它或许比人类更好学，却没有人类灵活且具有创造性和创新能力！

AI可以帮助你快速完成大量的、有规律的、重复性的工作，却无法完全代替一个人类工作。你想要让它在既定的轨道上行走，你就需要从旁指导，不然出现任何偏差，它仍然按照既定轨道行走，这【不会随机应变的性子】，可能会造成很大的【灾难】！

不管这个AI有多么的灵活，多么的人性化，它也需要一个人类控制，难道它在未来就能够自己给自己修bug吗？也许到那个时候，它不仅可以自己给自己修bug，还会意识到：这个bug我可以不修，我为什么要迎合人类修复这个bug！

所以，亲爱的马斯克，资本家，他的话，就像热搜上的很多【专家】一样，

记者：“你觉得AI会在未来取代所有岗位吗？”

马斯克：“我认为……”

大佬们：“我认为……”

专家们：“我认为……”

大数据检测表明，AI对IT/互联网/游戏、广告/传媒、电商行业、教育培训、金融、医疗健康、汽车、高端制造、能源化工、交通物流、农林牧渔等多种行业都有一定的影响，或多或少，不管哪一个行业，现在会使用AI，并能够将它熟练地运用到自己的工作中才是重点！

虽然说人类不可能完全不工作，但是也不妨碍AI逐渐代替人们完成更多的工作。目前可以在招聘网站上看到很多不同的AI岗位，我们完全可以根据这些岗位预见AI将要替代的工种！

AI内容策划/研发

将招聘平台的招聘内容总结起来，基本可以简化为：

1.可以根据要求，针对AIGC产品和技术等输出策划方案；

2.能够熟练地运用主流AI工具，熟悉AIGC能力及应用，重点倾向于AI图像、AI视频；

3.负责AI应用的课程研发，常见AI工具的商业实践探索；

4.有一定的内容商业化嗅觉，负责AI技术在商业实践中的应用场景的持续调研、挖掘、拆解和再现；

5.具备思维模式、创新创业精神、高度自驱。

我们可以用AI简化一下以上内容：

将以上内容以最简单的方式描述出来

AI给到结果↓↓

负责策划AIGC产品与技术方案，精通AI图像与视频工具应用。研发AI应用课程，探索AI工具的商业实践。具备商业敏感度，深挖AI技术在商业中的应用场景。需具备创新思维、创业精神及自我驱动力。

• 一句话总结，你需要会使用AI，有创新能力！

AI产品运营

其实现在的AI运营工作，和互联网公司是App等软件运营差不多！

1.需要了解AI，进行客群筛选，根据数据转化情况，调整运营方案；

2.能使用AIGC工具制作PPT、数据分析和数据可视化图表等；

3.根据用户习惯及核心场景特点，提高AI产品的拉新、促活、召回等指标；

4.挖掘业务增长契机，进行日常运营和进度效果监测、归因等！

同样的方式，用AI简化内容↓

掌握AI，精准筛选用户，调整运营策略。运用AIGC工具制作PPT、分析数据并可视化。优化AI产品用户增长与活跃度，监控运营效果，挖掘增长潜力。

• 一句话总结：熟练使用AI，可将其应用在办公环境中，具备产品运营经验！

AI训练师

还有一种，就是AI训练师，学习训练AI，不断优化prompt提示词，创造出适合自己工作的AI助手！

也许在不久的未来，AI还可以当作家、码农、绘图师等等，但是，它不能自主工作，需要你调整、优化、修改！

现在又回到了原点，这个问题的本质是：你会用AI吗？如何熟练使用prompt？如何训练AI？如何训练垂直lora?

针对于垂直领域的模型进行训练，解决日常重复且需要更高效的事情。例如电商领域，训练虚拟模特。

AI提示词工程师

大家去boss上搜索一下，会发现提示词工程师，智能体工程师等岗位招聘一场火爆。为什么需要这样一个岗位呢？

原因无非以下一些：

沟通桥梁：AI技术再先进，也需要有人来告诉它我们想要什么。提示词工程师就是那个翻译，把人类的语言转换成AI能理解的指令。

提升效率：好的提示词能直接引导AI快速完成任务，就像给导航系统输入目的地一样，直接、准确。

优化体验：如果AI总是答非所问，那用户体验就会大打折扣。提示词工程师通过优化提示词，让AI更懂人心，提升用户体验。

推动创新：AI的潜力是巨大的，但需要正确的引导。提示词工程师通过创造性的提示词，激发AI的潜能，推动技术进步。

适应变化：随着技术的发展和用户需求的变化，提示词也需要不断更新。提示词工程师就像是AI的“语言老师”，不断教它新词汇。

安全性保障：错误的提示词可能导致AI执行不当操作，提示词工程师确保AI在安全的框架内工作。

个性化服务：不同的用户有不同的需求，提示词工程师通过定制化的提示词，为用户提供个性化服务。

教育与培训：他们还负责教育用户如何与AI有效沟通，就像是AI世界的“语言大使”。

跨领域融合：AI的应用越来越广泛，提示词工程师需要跨学科知识，将不同领域的知识融合，让AI更好地服务于各个行业。

要AI能够高效解决一些问题，就需要能写出针对性的提示词，如以下一些场景

1. 利用AI工具提高工作效率减轻工作压力
2. 学习如何利用AI工具辅助撰写文案、生成短视频
3. 学习如何利用AI工具辅助完成数据分析与可视化等
4. 学习如何利用AI工具智能完成绘图创作
5. 学习如何利用AI工具跟踪项目进度、输出会议纪要
6. 学习如何利用AI工具高效完成报表统计

结论

效率减轻工作压力
2. 学习如何利用AI工具辅助撰写文案、生成短视频
3. 学习如何利用AI工具辅助完成数据分析与可视化等
4. 学习如何利用AI工具智能完成绘图创作
5. 学习如何利用AI工具跟踪项目进度、输出会议纪要
6. 学习如何利用AI工具高效完成报表统计

AI取代人工：全球3亿人面临失业，上述行业首当其冲。未来已来，与其恐惧不如应对，让自己掌握AI技能，任风雨再大我们依旧能安身立命。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生

2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

国内大模型相关岗位缺口达47万

初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）

70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点

真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！

02.大模型 AI 学习和面试资料

1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工

📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你：
✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）

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
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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