AI大模型应用开发正处于上升期，薪资溢价明显。大模型是趋势而非泡沫，应用侧机会广阔。目前处于起步阶段，行业格局未定，正是入场良机。AI相关岗位扩招，薪资逆势上涨150%。建议程序员主动了解AI内容，提前布局职业发展。免费的大模型工程师实战训练营可帮助开发者掌握技术，开启职业新篇章。
AI大模型，程序员的下一个风口
当前，大模型应用开发正处于快速上升期，薪资层面也体现出一定的溢价。很多朋友觉得“AI大模型”听起来高大上，似乎离自己很遥远，难以触及。其实不然！我认为，现在正是进入这个领域的最佳时机，原因主要有以下两点：
一、大模型并非泡沫，而是趋势
与早前一些被过度炒作的技术不同，大模型的发展并非一时泡沫。我们可以明显感受到，底层基座模型的玩家将越来越少，未来更多的机会将集中在应用侧。这意味着，对于开发者而言，广阔的舞台正在打开。
二、应用开发正处于起步阶段，机会巨大
目前的大模型应用开发，主要是基于已有基座模型进行二次开发与工程落地。今年被业内称为“RAG的元年”、“Agent的元年”，在刚刚举办的人工智能大会上，许多企业也纷纷将基座能力转化为与Agent相关的应用产品。
这些应用方向尚处于早期阶段，行业格局尚未定型，正所谓“乱世出英雄”。因此，趁乱入场，反而更容易抢占先机，脱颖而出。
如今的技术圈虽然有降薪裁员的冷风在吹，可 AI 相关技术岗却仿佛是春天里盛开的花朵，疯狂扩招，薪资更是逆势上涨 150%！
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大厂不惜掏出 70 - 100W 的年薪，只为挖到 AI 大模型人才。你看，这就是机会！
不出 1 年，“有 AI 项目开发经验” 很可能就会成为技术人投递简历的基本门槛。
AI大模型工程师的现状与趋势
无论你是参加校招还是社招，是否具备后端开发基础，我都强烈建议你主动了解和接触一些AI相关的内容。这不一定要深入到技术开发层面，也可以是AI产品思维、应用场景理解或逻辑思维方式的提升。
我们正处在AI快速发展的时代，许多重复性、规则明确的开发工作正逐渐被自动化工具和智能系统所替代。如果不主动拥抱变化，普通开发者面临被技术浪潮淘汰的风险也在增加。提前布局AI认知，不仅能拓宽职业发展路径，更是在为未来的竞争力提前蓄力！
最后
我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术更迭而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，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大模型的学习中的很多困惑。
我整理出这套 AI 大模型突围资料包：
- ✅AI大模型学习路线图
- ✅Agent行业报告
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为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型？
人工智能技术的爆发式增长，正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议，到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦，再到招聘会上排起的长队，AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。
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。
资料包有什么？
①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥
包含提示词工程、RAG、Agent等技术点
② AI大模型学习路线图（还有视频解说）
全过程AI大模型学习路线
③学习电子书籍和技术文档
市面上的大模型书籍确实太多了，这些是我精选出来的
④各大厂大模型面试题目详解
⑤ 这些资料真的有用吗?
这份资料由我和鲁为民博士共同整理，鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位，在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利，同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。
所有的视频教程由智泊AI老师录制，且资料与智泊AI共享，相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。
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，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。
智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念，通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势，构建起"前沿课程+智能实训+精准就业"的高效培养体系。
课堂上不光教理论，还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作，把课本知识变成真本事！
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应届毕业生：无工作经验但想要系统学习AI大模型技术，期待通过实战项目掌握核心技术。
零基础转型：非技术背景但关注AI应用场景，计划通过低代码工具实现“AI+行业”跨界。
业务赋能 突破瓶颈：传统开发者（Java/前端等）学习Transformer架构与LangChain框架，向AI全栈工程师转型。
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