自2025年春节Deepseek R1发布以来，短短半年时间里，国内大模型领域迎来爆发式突破——以纯文本大规模MoE（混合专家模型）为核心的推理模型飞速迭代，国产开源大模型不仅稳稳占据全球开源领域头把交椅，至今仍保持遥遥领先的优势，甚至倒逼OpenAI推出GPT-OSS开源方案跟进。其中，DeepSeek、GLM、Kimi、Qwen等国产模型凭借强大的技术实力积累了广泛行业影响力，依托万亿参数级MoE模型成功跻身全球顶级玩家阵营，稳稳坐上大模型赛道的核心牌桌。
这一转变，彻底扭转了国产大模型长期“跟跑”的被动局面，开始在技术迭代的时间维度与应用拓展的空间维度实现局部引领。随之而来的是行业格局的明显分化：头部玩家依旧坚定押注AGI（通用人工智能）赛道，持续深耕核心技术；而实力不足的玩家则纷纷“退堂鼓”，转向B端商业落地寻求生存空间，彻底搁置了AGI信仰。
回溯2024年初，行业还是另一番景象：
“当时国内的大模型基座团队，不少还是在为老板的AGI梦想或FOMO（错失恐惧）情绪买单。对从业者而言，最‘舒适’的局面莫过于：开源生态持续繁荣、OpenAI不断抛出新目标、行业始终处于‘追赶状态’——这样一来，团队就有持续的存在价值，老板也愿意持续投入资金。这是一种相对悲观的行业观察，但从乐观角度看，技术突破往往由少数核心力量引领、全行业合力推进。如今的大模型赛道，已形成中美双雄争霸的格局，只有这两个国家具备完整的技术、资金与人才储备支撑赛道竞争。而我们的优势在于人才基数大，出现‘技术黑马’的概率更高，且当时Qwen、DeepSeek等团队已在开源社区展现出引领潜力，长期来看，实现AGI突破仍有较大希望。”
如今再看这段分析，恰好印证了那句话：悲观者正确，乐观者前行。进入2025年底，行业呈现出三大显著变化，每一个都深刻影响着从业者的职业发展路径：
一、从业者待遇：自信崛起，薪酬迎来爆发式增长
随着国产大模型的崛起，行业从业者的自信心显著提升，核心技术开发者的薪酬更是水涨船高。最具代表性的当属字节跳动的Seed团队——当不少厂商还在靠“招聘技术吉祥物”搞PR营销、上演“千金买马骨”的戏码时，字节在2025年年中直接推出大规模期权增发计划，相当于给核心成员人均薪资额外增加数十万元。这种“老板主动给核心员工分利”的操作，在互联网及AI行业发展史中极为罕见，堪称“行业红利普惠核心开发者”的标志性事件。
在招聘市场的激烈竞争下，如今大模型基座开发方向的应届生，起薪基本没有低于100万的——如果你的offer薪资没达到这个水平，大概率是谈判时低估了自身价值。
二、招聘逻辑转变：更愿为“潜力”买单，经验≠优势
当前大模型行业的招聘市场中，除了少数行业顶尖技术大牛，普通资深从业者的竞争力甚至不如简历亮眼的应届生。核心原因很简单：大模型真正进入高速发展期的时间极短，所谓“3年大模型工作经验”基本是伪命题。
回顾行业发展历程，2022年3月至2024年10月期间，大部分厂商还在深耕Dense模型（稠密模型），这一阶段的经验在如今的MoE时代价值有限。如今招聘方真正看重的，是在万亿MoE、Agent、Omni等前沿方向的实战经验——而这些方向能做出实质性成果，也就是最近12个月的事情。更关键的是，行业技术迭代速度持续加快，Nano Banana Pro、Gemini 3 Pro等模型接连实现技术突破，形成代差优势，连OpenAI都面临追赶压力。在这种背景下，固化的“旧经验”远不如灵活的“新思维”有价值，应届生的学习能力与创新潜力反而更受青睐。
三、认知核心：AGI的关键在“通用”，而非“落地场景”
大模型赛道初期，不少团队陷入“为落地而落地”的误区，盲目寻找应用场景。事实证明，轻信这种思路的团队大多踩了坑——大家可以看看梁文峰的相关采访，就能明白这种认知差距带来的影响。所谓“落地场景优先”，本质上还是传统AI接单子的模式，天花板极低；真正有梦想的团队，必然聚焦通用人工智能（AGI），只有冲击通用能力，才能具备千亿美金估值的潜力。
除了团队负责人的认知差距，从业者的认知水平也决定了职业天花板。2022年，大量不相信AGI潜力的算法工程师，分散在大厂的搜索、交互、内容理解、NLP等业务线。他们的工作模式是：在业务板块中增设一个大模型入口，接入多轮对话助手，试图通过自然语言实现购物引导、领域问答、攻略生成等功能。这类岗位的从业者，几乎没吃到大模型行业的红利——工作模式仍停留在传统互联网框架内，不仅面临业务增长见顶的压力，还存在一个致命隐患：随着AGI技术的推进，业务端的大模型需求最终会直接对接核心基座，一线工作核心沦为写Prompt、做上下文工程；除了少数深耕RL（强化学习）的从业者，大部分人的简历都高度同质化，而RL的“雕花经验”在行业内也鲜有市场，本质上还是在数据上做过拟合的“无用功”。
当然，很多从业者并非不相信AGI，更多是在行业混沌期缺乏足够的认知与勇气，选择“求稳”先做业务落地。但他们没想到的是，大模型行业的窗口期极短，一旦错过，就很难再进入核心赛道。不可否认，很多优秀的算法工程师正在为提升APP的CTR、转化率，为降低特定场景的人力成本而努力——他们足够聪明，但行业的现实是：人只能赚到认知范围内的钱。
回顾2024年底我写的行业分析，核心观点至今不变：对有能力的从业者而言，一定要优先选择大模型基座研发团队，进入核心技术阵营。
基座研发团队相当于“薅公司大羊毛”——持续从其他业务线获取资源支持，不仅薪资待遇优厚，职业发展空间也极为广阔，而且无需考虑团队“自我造血”，不用纠结成本性价比。能持续投入基座研发的公司，背后必然有成熟的“业务印钞机”支撑；过往，这类公司的红利主要通过RSU、期权变现，从业者赚取的是公司估值提升的收益；而2025年的行业新机会是：核心开发者有机会直接从公司的业务红利中“分蛋糕”，实现收益与公司发展的深度绑定。
更重要的是，基座研发岗位极易积累行业影响力。在公司搭建的技术平台上，从业者相当于“站在聚光灯下唱戏”，只要做出阶段性成果，就能快速提升个人行业知名度与技术credit，后续无论是内部晋升还是跳槽到竞争对手公司，都能实现价值变现。
应用落地赛道：可选但需谨慎，优先规避这些坑
当然，并非所有从业者都能进入基座研发团队，应用落地方向也并非毫无机会——优先选择降本增效、生产力工具类的应用方向；需要格外谨慎的是C端各类“XX助手”产品，这类产品的生命周期大概率不超过1年，非常不适合应届生成长，很可能出现“一年后被动转型”的情况。
应用落地方向虽然没有基座研发的光环与高红利，且大概率会随着基座能力的提升被逐步替代，算法工作核心也多是写Prompt，但胜在市场需求旺盛。当前的行业现状是：大量业务团队愿意在大模型应用上试错，不少业务负责人会向更高层“争取资源”，试图在自己的业务线推出“行业大模型”，借“行业化、场景化”的概念提升自身话语权。
在业内人士看来，所谓“行业大模型”其实是个“笑话”——本质上是逆AGI“通用化”趋势的行为。但这种行业现状，却给从业者提供了大量就业机会：有不少人愿意为讨好老板推进这类项目，从业者可以在这些试错项目中轻松获得岗位，实现“混口饭吃”的基本需求。
但要明确的是，“混饭吃”的性价比，远不如基座训练岗位。基座训练岗位门槛极高，但同时也存在“容纳混子”的空间——只要能通过面试进入团队，就会有完善的基础设施（Infra）和数据团队提供支撑，日常工作核心就是研读论文、提出需求、推进实验、总结认知。跳槽时，新公司对你的评价很大程度上取决于你当前所在团队的行业地位——只要选对团队，就能借平台之势享受行业红利。
**而这一切的前提，都是你能“卷”进核心团队，拿到行业的“入场券”。**对小白或想转型大模型的程序员而言，看清行业趋势、选对赛道，比盲目努力更重要——优先瞄准基座研发相关的学习方向，积累前沿技术储备，才能在行业红利中抓住属于自己的机会。
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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。
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