事情是这样的。
我现在正在上一个AI产品经理的训练营。
十天，每天从早到晚。提示词工程、模型训练、RAG怎么搭、Agent怎么拆、立项文档怎么写、模拟面试怎么过。讲真，强度大到我有点恍惚，前一天还在画知识库的离线建库流程，后一天就被拉去做用户画像的交叉细分。
然后前天半夜，我整理完一份笔记，电脑还开着，我突然就停下来了。
我盯着屏幕，脑子里冒出来一个特别朴素、但特别要命的问题。
我学这些，外面真的有岗位在等我吗？
这个行业，到底是真缺人，还是只是看起来很热闹？
我寻思了一下我没寻思明白。索性不睡了，把智联、猎聘、BOSS直聘、脉脉这些平台2025到2026年的招聘报告全扒了一遍。一份一份看，看到凌晨。
看完之后我的感受很复杂。它不是一句「AI很火，快去」能概括的。它更像一座被劈成三层的金字塔，塔尖的人和塔底的人，活在完全不同的世界里。
我先给你看一个数字，你感受一下这个撕裂感。
在2026年的同一场AI校招里，塔尖那批顶尖高校的应届博士，年薪能冲到200万；而塔底一个普通本科的算法助理岗，月薪，6000块。
一个天上，一个地下。但他们简历上写的，可能都是「AI相关」。
这事我们后面细说。先说说，这个风口到底是不是真的。
因为说实话，我一开始也怀疑，是不是又是媒体炒起来的热度。
结果数据啪一下就把我说服了。
我先看BOSS直聘的一个口径，AI岗位月均新发职位的同比增速，2023年是8.5%，2024年涨到36.5%，到2025年，直接干到74.1%。你看这个曲线，它不是增长，它是在加速度。
我以为这就够夸张了。然后我翻到脉脉的年度报告。
脉脉说，2025年1到10月，AI新发岗位量同比增长543%。我当时想，543%已经很离谱了。再往下看，它说9月单月，同比增幅，超过11倍。
11倍。
我还没缓过来，又看到企业端的校招数据。百度2026校招超4000个offer，AI岗占比超过90%。阿里7000多个offer，AI岗占六成以上。京东直接开放3.5万个岗位。
最让我「卧槽」的是字节的一个计划，叫Top Seed。这个计划面向全球，只招大约30位顶尖应届博士。它的口号我记到现在，「找大模型领域前5%的人，做95%的人做不到的事」。
不限专业，只看你的研究潜力。
哦对，还有一个数字。AI实习生，日薪已经到4000了。一个实习生一天的钱，比很多行业正式员工一个月还多。
到这你大概能感觉到，这个风口是真的，不是吹的。国内AI企业现在超过5300家，人才缺口，多方都在引用的一个数字是，超过500万。
所以我学的这个方向，至少没错。我心里那块石头先落了一半。
那风口里的人，过得怎么样呢？我特别关心钱这块，相信屏幕前的你也关心。
脉脉那份《2025年度人才迁徙报告》里有个高薪岗位排行，我看完是真的服气。
排第一的，AI科学家、AI负责人，平均月薪，12.7万。
注意是平均，不是顶薪。这个数字断层式地碾压第二名。第二名大模型算法，7.1万。后面AIGC算法、广告算法、深度学习，基本都在6万到7万这个区间挤着。
我盯着那个12.7万看了好一会儿。这已经不是打工了，这是站在浪最高的地方。
但真正戳到我的，不是这个最高的数字。
是另外一组。
我学的是AI产品经理，对吧。脉脉的数据，AI产品经理平均月薪比普通产品经理高20%；智联那边给的AI产品经理平均招聘月薪，将近2万。
更关键的是增速。AI产品经理这个岗位的招聘需求，智联口径同比增长144%，脉脉口径甚至到369%，是所有岗位里增长最快的那一类。
脉脉报告里有句话，我看完心里一动。它说，企业现在不只要懂技术的算法工程师，更要能把AI从实验室搬到产品化的人。
把AI从实验室，搬到产品里。
这不就是我们这群人正在学的事吗。
还有一个数字我必须告诉你，因为它太重要了。AI产品经理这个岗位里，有47%的从业者，来自非计算机专业。金融的、医学的、做设计的，什么背景都有。
也就是说，这扇门，它没把不会写代码的人，关在外面。
聊到这，你是不是觉得这篇文章要往「快来转行AI产品经理，钱多门槛低」这个方向收了？
我本来也以为是。
直到我扒到一个数字，整个人愣在那。
脉脉的报告里写，2025年，AI领域的人才供需比，首次超过1，达到1.08。
我解释一下这个1.08是什么意思。供需比超过1，就是说一个AI岗位，已经有1.08个人在抢了。
你没看错。连AI这个最火的领域，自己都开始卷了。
那个我们以为还在「供不应求、随便挑」的赛道，已经悄悄翻篇了。光环还在，但抢的人也涌进来了。
而如果你把镜头拉远，看整个就业大盘，那个数字更冷。新经济行业整体供需比已经升到2.23，2.23个人抢一个岗。2026届高校毕业生，1270万。
AI的热，挡不住整个市场的凉。
然后是学历这道墙，肉眼可见地在变硬。猎聘的数据，49.9%的企业提高了对985、211的要求，26.2%更倾向硕士及以上。核心算法岗基本就是硬门槛，硕博起步，清北复交或者海外名校，最好还能读懂NeurIPS、ICML的顶会论文，有预训练、微调的经验。
某个大厂的算法岗校招，录取比例，100比1。
你现在再回头看开头那座金字塔，是不是清楚多了。
塔尖，一将难求，200万年薪追着前5%的天才跑。塔底，红海厮杀，普通本科算法助理6000块还得百里挑一。
最难受的，是卡在中间，上不去也不甘心下来的那批人。
说到这，我猜屏幕前可能有人已经开始焦虑了。
你不是博士，没有顶会论文。你可能本科很普通，甚至跟计算机八竿子打不着。你看着塔尖那些数字，觉得那是另一个世界的事。
我太理解这种感觉了。因为我自己，就是从那个「另一个世界」走过来的。
说点我的真实情况。我在顺丰干了三年半，华北分拨区的北京总部。最早半年做现场管理，给员工排班、调班次；后来一年半，做中转运营的质量管理；再后来一年半，做运力管理。
你看，排班、质量、运力，这些词里没有一个跟代码、跟大模型、跟顶会论文沾边。我不是程序员，大学也不是学计算机的。是最近，我才算真正认真地一头扎进AI里。
所以那种「这是天才的游戏，跟我没关系」的慌，我不是理解，我是正泡在里面。
但我想把我在训练营里悟到的一件事，分享给你。可能不成熟，但它真的改变了我看这件事的角度。
前几天我们课上，思敏老师亲自给我们演了一场真实的AI产品经理面试。她扮演面试者，去应聘一家做出海玄学产品的公司，全程录音，然后带我们一帧一帧地回放复盘。
那两个小时，比我看十份报告都管用。
因为它让我突然明白，这个行业真正缺的那种人，到底长什么样。
不是会背模型参数的人。是能把一件事，从用户的真需求，一路想到怎么落地、怎么赚钱的人。
我给你讲几个细节，你就懂了。
面试官问她，C端需求不像B端那么明确，要是你做出来市场数据不支持你的假设，你怎么办。这题有坑，因为你不可能做一个成一个。她没往坑里跳，她答的是一套「前中后」的流程。前期用真实数据加小成本快速验证，中期靠访谈挖真需求，因为用户会说假话，后期上线了用AB测试、灰度、模型评测反向迭代。
你发现没，这里面一个算法名词都没有。考的全是判断力。
还有更狠的一句。她说，做方案要选最合适、能解决问题的那个，不是有什么最新的技术、最新的架构就往上堆。
我当时就愣了一下。因为我们这种刚学完一堆新概念的人，最容易犯的毛病，就是看见个新东西就想塞进产品里，觉得不用上RAG五代架构、不上多Agent对抗，就显不出本事。
但真正的产品经理，是反过来的。
说实话，这一点我反而有点底气。我干了三年半运力和排班，天天跟真实的业务问题死磕，一个调度方案差一点，成本和时效当场就崩给你看。我太知道一个真问题长什么样，也太知道一套方案听着再漂亮、一线不买账就是一文不值。
而这，恰恰是那47%非计算机专业的人，能挤进来的那条缝。
那场面试还有一个点我印象很深。她讲一个没上线的个人项目，怎么讲出成果。她说，没上线不代表没价值，你可以说已经过两轮内测，验证了产品和市场的契合度，也就是PMF；你还沉淀了一套可复用的方法论，下一个产品能用同样的方法快速做出来，只要够多够快，总有一个能成。
你看，这整套东西，跟博士、跟顶会论文、跟100比1的算法岗，根本不是一个赛道。
它要的是你懂用户、懂商业化、懂怎么把AI这把锤子，精准地砸在那颗真正的钉子上。
我不是说这条路就轻松。它一点都不轻松，你得补技术认知、得练表达、得真的去做项目踩坑，一开始大概率笨拙得要命，做一个东西花的时间比老手多好几倍。我现在就在这个笨拙的阶段里，每天被一堆新概念按在地上摩擦。
但它至少，是一扇为「会用AI解决具体问题的普通人」留着的门，而不是只为天才开的。
写到这，我脑子里一直绕着一个画面，郝景芳那本《北京折叠》。
那个故事里，城市被折叠成三层空间，不同的人活在不同的时间和阶层里，彼此看不见。
我扒完这些数据，越看越觉得，AI的就业市场，也正在被折叠成三层。
第一层是塔尖的天才，200万年薪，做95%的人做不到的事。第三层是被AI挤进红海的普通岗位，6000块还在厮杀。
而中间那一层，是一个正在被AI重新定义出来的夹层，属于那些不站在最顶端、但能把AI用明白、能造出东西的人。
这一轮AI干的事，可能不是简单地消灭岗位，而是在重新折叠岗位。
你看那些数据，会拧螺丝的电工，工资涨了56%，需求翻了11倍，因为AI拧不了螺丝。会用AI造产品的人，月薪2万还在涨。最慌的，恰恰是那种卡在中间、又不肯学新东西的标准白领。
折叠正在发生。区别只在于，你想被折进哪一层。
回到那个睡不着的半夜。
扒完所有数据，我没有变得更亢奋，也没有更焦虑。我反而踏实了一点。
因为我至少看清了这座金字塔真实的样子，而不是被一句「AI很火快来」忽悠着冲进去，也不是被一句「天坑别学了」吓得不敢动。
风口是真的，门也是真的窄，但它不是只为博士开的那一扇。
我把我熬夜扒到的真实market，原原本本摊在这了。数据都标了平台和来源，你可以自己再去核。
愿它能帮你，也帮我自己，少被这个时代的信息差，骗一次。
我们这些还在塔下往上爬的人，能做的，就是先看清楚墙在哪，门在哪，然后认认真真地，把手里这把锤子练好。
我顺丰那三年半没白干，你那些年的经验，大概也没有。
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：
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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？
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市面上的大模型书籍确实太多了，这些是我精选出来的
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