企业官网建设流程全解析

2026年AI岗位市场出现“顶端紧缺、中端饱和、底端收缩”的三层分化。高端底层研发岗位年薪高达50万至250万，中端AI应用岗竞争激烈，而低端基础执行岗面临被AI替代的风险。企业更看重能解决实际问题的“AI+实体”跨界人才。建议求职者瞄准缺口方向，放下大厂执念，补复合能力，成为“懂业务的AI人”或“懂AI的业务人”。

一个「双一流」高校的大四学生，投了腾讯的「输入法数据分析」实习岗——单日补贴400块，不算高。结果投出去石沉大海。

她后来才知道，这个岗位投递人数和招聘名额的比例，超过了100:1。候选人里全是从海内外顶尖名校来的。字节、美团，她全投了，全部无功而返。

这不是她不够好。是2026年的AI就业市场，已经变了。

脉脉《2026年中高端人才求职招聘洞察》甩出一组数字，看得人又兴奋又心凉：

新发AI岗位数量同比增长约12倍，占新经济岗位比重从2.29%飙到26.23%；新发AI岗位平均月薪60738元，比行业平均高出26%；具备AI技能的岗位，工资溢价高达56%。

一边是平均月薪6万、溢价56%。另一边是双一流毕业生投100份简历没回音。这两件事同时成立，就是2026年AI人才市场的全部真相。

一、AI岗位正在分成三层

「沾上AI就拿高薪」的时代结束了。现在的AI岗位，是「顶端紧缺、中端饱和、底端收缩」的三段式。

顶端：底层研发，断层领跑。大模型安全与治理、AI芯片、基础算法——要求极高、供给极少。大模型相关岗位缺口47万，核心人才缺口500万量级。顶尖岗位年薪50万到250万，资深者破80万很常见。这一层拼真技术深度，一才难求。

中端：AI应用岗，求职者扎堆。AI产品经理、AI运营、通用算法、数据标注。职位数涨87.7%看似火，但投递的人更多。而且73.34%的新发岗位要求3年以上经验，1年以内的岗位只占1.23%——比去年同期大减20%。应届生和转行者全挤在这一层，僧多粥少。

底端：基础执行，持续收缩。传统CRUD开发、纯数据录入、简单运营——正被AI批量替代。有运营岗的员工被HR当面告知：「要么竞聘去AI相关岗位，要么拿裁员补偿另谋出路。」

缺的和挤的，根本不是同一拨人。顶端一个人被四五个offer追着，中端一百个人抢一个岗，底端的人在等着被出清。

二、为什么会分化成这样

企业从「囤AI概念」转向「要落地结果」。前几年招AI人才是为了讲故事、融资。2026年，企业看清了：要的是能解决问题的落地能力，不是会调用的花架子。「会调包不会解决问题」的人，从资产变成了负债。

需求在向「AI+实体」转移。AI正在渗透22个实体产业。汽车研发领域AI工程师需供比达8.2，人才缺口最大。新能源行业AI职位数同比涨38.2%。金融、医疗、智能制造全在抢人。

真正值钱的，是「技术+行业」的跨界人才。纯技术越来越不值钱，懂业务的AI人、懂AI的业务人，才是抢手货。

三、下半年求职，记住三句话

别盲冲热门，先看缺口。继续扎堆「通用AI应用岗」，只会加剧内卷。瞄准缺口最大的「AI+实体」「行业大模型落地」方向——供给少、竞争小、薪资高。

放下大厂执念。有个求职者扎堆大厂AI岗屡屡碰壁，转而投向传统制造、数字化服务商的AI落地岗，反而拿到了offer。薪资不及大厂顶尖，但能接触完整项目落地流程。成长期，能落地比虚名重要。

补复合能力。技术人补行业认知，业务人补AI应用能力。让自己成为「懂业务的AI人」或「懂AI的业务人」。

AI淘汰的从来不是人，是「不会用AI、不愿成长、只会跟风」的人。2026年这个分水岭，看清的人已经上车了，看不清的人还在投第101份简历。

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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为什么要学习大模型？

我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着AI技术飞速发展，预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。

大模型入门到实战全套学习大礼包

1、大模型系统化学习路线

作为学习AI大模型技术的新手，方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间，少走弯路；方向不对，努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划，带你从零基础入门到精通！

2、大模型学习书籍&文档

学习AI大模型离不开书籍文档，我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档（电子版），它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。

3、AI大模型最新行业报告

2025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。

4、大模型项目实战&配套源码

学以致用，在项目实战中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。

5、大模型大厂面试真题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我精心整理了一份大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

适用人群

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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