2025年大模型领域爆发激烈人才争夺战，互联网巨头、创业公司、地方政府等多方参与，导致大模型人才薪资飙升(算法岗位平均月薪7万+)。大模型应用已渗透至全行业，而人才供需缺口巨大(国内超500万)。大模型仍处早期阶段，人才培养体系不完善，这种争夺战短期内难以平息，人才将成为决定大模型领域胜负的关键因素。
大模型公司抢人“短兵相接”HR “鏖战”二十小时
在某AI投资机构工作的Joey（化名），近期的工作强度堪称“穿越火线”。他已经连续一个多月每天只睡4小时。从早上七点一直持续到凌晨，他马不停蹄地穿梭各地，频繁地面见潜在的AI创业者——高峰时一个下午就要会谈三个人。即使在路途间隙，他也要持续刷新社交平台和各种招聘群组的动态，确保不遗漏任何信息——迟一步，要么心仪人选已被“截胡”，要么看中的人“身价”已然不同。
“所有投资机构都在疯狂抢人”，Joey总结道。参与其中的远不止投资人，连基金的实习生都加入了抢人大军。同一基金内部的不同投资人之间也在暗自较劲，都想抢先一步接触到候选人。几乎所有人都在动用人脉——前同事、同学——四处寻觅拥有大模型项目履历的高级人才。
与Joey同机构的投资人Amanda（化名），刚聊完了国内某巨头平台AI团队的骨干，希望他能从平台出来自己单干。“我们可以帮忙一起看项目，也可以帮他找更多的投资方，甚至打造团队”，Amanda说，目前对方非常纠结，也有很多个人方面的诉求。
不过Amanda极为看好此人的技术能力，“我打算竭尽全力满足他的额外需求”。
千军易得，一将难求。2025年是大模型持续爆发的年份，模型的更新迭代几乎以周为单位：国外GPT-5、Claude-4、Gemini2.5、Grok-4发展迅速……国内则有DeepSeek、KimiK2、GLM-4.5等竞争激烈。
然而，比模型之战更为紧张的，是对人才的争夺。2025年7月，扎克伯格在美国宣布组建Meta超级智能实验室，其成员几乎都是从其他AI巨头“挖”来的骨干技术人才。国内战场同样火热：今年7月底，通义千问应用视觉团队前负责人薄列峰加盟腾讯麾下，主持混元大模型研发，他曾是阿里及通义图像视频AIGC技术的核心贡献者；在此之前的5月，腾讯更是将微软大模型团队WizardLM全体成员收入囊中。字节跳动为核心AI团队的领导者开出了3000万至4000万的诱人年薪，其慷慨程度不逊于硅谷巨头。
大公司间的竞争如此激烈，创业公司要吸引顶尖AI人才加盟或创业，只能祭出更高的薪资与更优厚的待遇。
重赏之下，天才们摩拳擦掌。脉脉商业运营总监杨滢透露，国内头部AI公司中，有41.07%的员工，求职状态为“正在看机会”，跳槽意向明确。华为、小红书、DeepSeek等大型科技公司的高管几乎全天候活跃在脉脉平台招揽人才。
此外，DeepSeek还在海外华人集中的领英上同步发布近二十个岗位。薪资水平方面，国内大模型岗位也登顶高薪榜首。据脉脉2025年上半年数据，大模型算法岗位新发职位的平均月薪高达70107元，位列行业第一；AIGC算法工程师以平均月薪69779元紧随其后。
人才供需缺口持续大模型“抢人战”或成常态
大模型领域的人才争夺战，拉高了从业者的薪酬水平，也自然引发了“这种热度能持续多久”的质疑。毕竟大厂的大模型团队岗位有限，且互联网行业历来不缺少“风口”。然而，认为这场“人才争夺战”乃至整个大模型行业仅是“一时虚火”，无疑是低估了这一赛道真正的潜力和复杂性。
首先，大模型抢人大战已不局限于几家头部大厂或互联网行业内部竞逐，正快速向全社会、全行业渗透。未来，大模型人才更为广阔的战场，可能在那些寻求利用大模型降本增效的所有其他行业之中。
表面上，大模型产品的直接营收或许难敌传统互联网业务，但随着其能力的不断完善，其对全社会生产率的提升作用正日益显现。美国AI机构Strategok统计表明，有效使用大模型最多可提升个人及团队20%的生产力。麦肯锡估计，采购大模型进行客户支持的企业，生产效率可提升30%至45%。数据预示着，大模型应用将显著增强企业的效率和竞争力。这一前景自然吸引着非互联网企业投身大模型创新，乃至加入人才争抢的行列。
猎聘《2025AI技术人才供需洞察报告》显示，除互联网行业外，家电行业对AI技术人才的需求增速最快，高达93.75%；另外，通信设备（38.61%）、智能硬件（37.22%）、新能源（33.44%）、电子/半导体/集成电路（28.87%）分列需求增速第二至五位。即使是非制造业，例如教培、餐饮、新零售等行业对大模型人才的需求同样旺盛。
在BOSS直聘平台上可见，这些行业为普通大模型算法工程师开出的年薪酬普遍在50万至100万区间，与互联网企业待遇持平。针对高级人才，待遇还会攀升：某教培机构特招“大模型技术专家”，提供千万年薪，要求具备“华为天才少年/阿里星等大厂顶级人才计划履历，AI方向”；某新零售公司招募AI策略产品经理，标明年薪150万到300万；另一家新零售企业为大模型算法组长提供的年薪也在百万以上。
此外，加入大模型人才争夺行列的不仅有企业，还有各大城市的政府机关。自2024年以来，各地密集出台政策扶持人工智能及大模型产业发展，并以优渥福利吸引相关人才工作定居。
被誉为“安防六小龙摇篮”的杭州高新开发区（滨江）管委会，在《关于加快新一代人工智能产业应用发展的若干意见》中提出加强引进人工智能高端人才，“对顶尖人才给予最高1亿元项目资助”。曾经反思过“DeepSeek为何诞生于杭州”的江苏省也不甘示弱，推出多项“抢人”举措：《南京市支持人工智能人才发展若干措施》同样提供最高1亿元的综合资助（涵盖团队组建、安居、子女入学等“顶格支持”），力度媲美杭州。其他如南通市在“江海英才”计划中设立“人工智能专项”，入选人才将获得最高600万元项目资助及最高150万元人才房票或购房补贴。
归根结底，从产业发展阶段看，大模型仍处于方兴未艾的早期阶段。当前的抢人潮，正是其应用快速扩张、应用场景激增的必然后果。即便未来基础模型的格局趋于稳定，但随着大模型在应用层面的广泛铺开，不仅越来越多行业巨头需要建立自有模型团队或部署场景应用，也会有更多基于大模型的创业公司渴求专业人才组建团队。每一个当下的优秀从业者，未来都可能成为更庞大“金字塔”的塔尖力量。这无疑让市场对大模型人才的未来充满想象，也预示着这场人才争夺战短期内难以平息。
最后，从人才适配角度看，人工智能整体人才缺口巨大——根据《人民日报》数据显示，我国该领域人才缺口超500万，供求比约1：10。
而专精大模型的人才更为稀缺。大模型在国内的广泛兴起始于2022年后，这决定了中国的本土大模型人才不仅存量稀少，且无论高校培养还是企业内部培训，围绕该行业的基础人才教育体系、能力标准和选拔路径都远未成熟，难以量产符合实际需求的“熟手”。在此背景下，拥有项目履历、论文发表（尤其是国际顶会）、团队领导经验的顶尖人才都变得异常抢手。大模型人才“供不应求”的状况，至少在未来3年内恐难见明显缓解。
毕竟，当算法框架、算力规模、数据资源逐渐趋同，真正决定胜负的，只能是为模型注入“智慧”的那批人。
7月，Joey的奔波仍在继续。从深圳到北京，她对理想人才的画像愈发清晰，对其提出的需求也愈发有兑现的底气。能力货真价实之人，纵然要价再高，相比其能创造的巨量价值也必定值得——一位清华博士将实验室的突破性成果带进产业流程，可能就将万亿参数模型的训练成本再压降10%。而这细微的百分点，在未来足以撬动一个百亿级的新兴市场。
这场抢人大战看似疯狂，实则是市场在用最直接的方式为“智力资本”定价：表面混乱涌动，实则正编织着全球最具活力、最有弹性的AI人才网络。当充裕的资本、澎湃的算力、丰沃的场景悉数就位，人才流动就愈加汹涌，创新浪潮便越是澎湃——这不仅是投资人少睡几个小时的代价，更是中国大模型在全球竞争牌桌上，敢于持续加码的坚实底牌。
最后
如今技术圈降薪裁员频频爆发，传统岗位大批缩水，相反AI相关技术岗疯狂扩招，薪资逆势上涨150%，大厂老板们甚至开出70-100W年薪，挖掘AI大模型人才！
技术的稀缺性，才是你「值钱」的关键！
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部分资料展示
一、 AI大模型学习路线图，厘清要学哪些
一个明确的学习路线可以帮助新人了解从哪里开始，按照什么顺序学习，以及需要掌握哪些知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛，没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫，不知道应该专注于哪些内容。
我们把学习路线分成L1到L4四个阶段，一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。
L1级别:大模型核心原理与Prompt
L1阶段：将全面介绍大语言模型的基本概念、发展历程、核心原理及行业应用。从A11.0到A12.0的变迁,深入解析大模型与通用人工智能的关系。同时,详解OpenAl模型、国产大模型等,并探讨大模型的未来趋势与挑战。此外,还涵盖Pvthon基础、提示工程等内容。
目标与收益:掌握大语言模型的核心知识,了解行业应用与趋势;熟练Python编程,提升提示工程技能,为AI应用开发打下坚实基础。
L2级别：RAG应用开发工程
L2阶段：将深入讲解AI大模型RAG应用开发工程,涵盖Naive RAGPipeline构建、AdvancedRAG前治技术解读、商业化分析与优化方案,以及项目评估与热门项目精讲。通过实战项目，提升RAG应用开发能力。
目标与收益:掌握RAG应用开发全流程,理解前沿技术,提升商业化分析与优化能力,通过实战项目加深理解与应用。
L3级别：Agent应用架构进阶实践
L3阶段：将 深入探索大模型Agent技术的进阶实践,从Langchain框架的核心组件到Agents的关键技术分析,再到funcation calling与Agent认知框架的深入探讨。同时,通过多个实战项目,如企业知识库、命理Agent机器人、多智能体协同代码生成应用等,以及可视化开发框架与IDE的介绍,全面展示大模型Agent技术的应用与构建。
目标与收益:掌握大模型Agent技术的核心原理与实践应用,能够独立完成Agent系统的设计与开发,提升多智能体协同与复杂任务处理的能力,为AI产品的创新与优化提供有力支持。
L4级别:模型微调与私有化大模型
L4级别：将聚焦大模型微调技术与私有化部署,涵盖开源模型评估、微调方法、PEFT主流技术、LORA及其扩展、模型量化技术、大模型应用引警以及多模态模型。通过chatGlM与Lama3的实战案例,深化理论与实践结合。
目标与收益:掌握大模型微调与私有化部署技能,提升模型优化与部署能力,为大模型项目落地打下坚实基础。
二、 全套AI大模型应用开发视频教程
从入门到进阶这里都有，跟着老师学习事半功倍。
三、 大模型学习书籍&文档
收录《从零做大模型》《动手做AI Agent》等经典著作，搭配阿里云、腾讯云官方技术白皮书，帮你夯实理论基础。
四、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。
五、大模型大厂面试真题
整理了百度、阿里、字节等企业近三年的AI大模型岗位面试题，涵盖基础理论、技术实操、项目经验等维度，每道题都配有详细解析和答题思路，帮你针对性提升面试竞争力。
六、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。
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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