上星期我去北京出差正巧在地铁站遇到一位大学同学。大学的时候我们都叫他元旦和我一样也是做设计工作。区别是我搞建筑的他搞电气设计的设计院加地产。今年40岁。去年公司裁了一批人他没被裁但工资降了30%。现在每天上班都像是等判行一样他说他知道迟早会轮到他的。现在他想转行又不知道学啥。想了半年。他列了一堆想做的事。学Python。学数据分析。学AI。他报了两个课花了七千多上完发现更迷茫了。他说。这些课都不好都不教真东西。学完了压根就不知道第一步该干什么。我说。你不是一个人。90%想转行的人都卡在第一步。不是他们懒。不是他们笨。是他们搞反了三件事。第一件事。你盯着的方向可能是一片正在缩小的海。元旦最开始想转行第一反应是「学个新技能」。他去搜什么行业热门。搜出来数据分析、人工智能、大模型。他报了数据分析的课学了两周发现自己跟那些22岁科班出身的完全没法比。他说他学完连面试都不好意思投。我说。你投了也没用。你不是跟同龄人竞争。你是跟学了四年科班、做了两年实习的人竞争。你学三个月就想跟他们抢饭吃这不是转行是自杀。但这不是你最该关心的。最该关心的是方向。今天证券时报A001版头条互联网大厂第一次完整披露了AI业务收入。联想全年AI收入增速105%第四财季同比增84%。百度Q1 AI收入136亿占一般业务52%首次过半。快手可灵AI单季6.5亿同比增300%。大厂已经靠AI真金白银赚到钱了。方向在哪已经很清楚了。元旦说。所以我该去学AI吗。我说不是。你有八年电气设计经验。你知道整个设计流程懂施工管理跟甲方打过无数交道。这些经验AI没有。你要学的是用AI把它放大不是从零开始学一个新行业。他停了一下说。我从来没往这个方向想过。这就是90%的人死的第一步。他们以为转行等于学一项新技能。其实转行等于用AI放大你本来就有的值钱东西。第二件事。你永远准备不好。等得越久你的筹码越少。元旦说他还有一个问题。他想等自己准备好了再开始。把Python学完把数据分析证书考下来把AI工具学会。他说等这些都准备好了我再去投简历。我说。等你准备好你可能就没有简历可以投了。世界经济论坛上个月发了个预测。到2030年AI会创造1.33亿个新岗位同时取代7500万个传统岗位。不是「可能取代」是「会取代」。你看CSDN上那篇热文「哪些职业会完全被AI取代」了吗。里面写得很清楚。所有标准化重复劳动行政文员、基础客服、电话销售都会消失。没有讨价还价的余地。你等一年你现在坐的那个工位可能就不需要人了。等得越久你的谈判筹码越少。被裁了再想转行跟主动转行两回事。第三件事。你觉得AI来了自己就没价值了。这是最隐蔽的坑也是最要命的。元旦跟我说。他不想学AI还有一个原因。他说他看那些AI生成的图纸一个提示词就出一版方案比他想三天还好。他说。我觉得自己没用。我说你看过奥特曼上周的采访吗。OpenAI CEO。他说AI不会取代人类多数岗位。他的原话是「AI替代的是任务不是岗位」。什么意思。职场里80%的基础工作有一半是标准化的机械执行。另一半是不可复制的人性决策、共情沟通、价值判断。AI可以一秒写完初稿、整理数据、生成报表。但AI看不懂场景、权衡不了利弊、承接不了责任、共情不了他人。他说这些我懂。问题是这些能力怎么变成转行的第一步。我说。你不懂。你听懂了但没想通。我再给你一个数据。新浪新闻昨天的报道掌握AI工具的职场人薪资溢价是45%。同样一个人会AI和不会AI薪资差将近一半。AI不是让你没价值。AI是让你本来有的价值翻一倍。那正确的第一步是什么。我给了元旦一个方案。三个步骤。他三个月前开始做。第一。盘点老经验。我让他把自己八年的电气设计经验写成一张清单。他从项目里拆出来六条设计流程管理、施工图纸审核、材料清单编制、现场问题处理、甲方沟通协调、成本控制。他说写出来自己都惊了。原来我值这么多钱。第二。用AI把经验放大。我没让他学Python。我让他用DeepSeek写一份电气设计常见问题解答。他花了一小时做了一份20页的文档。他说以前要写一周。他又用AI做了一个自动生成材料清单的Agent。他说这个工具放在公司采购部门的人都要来找他问怎么用。第三。副业试水。我开始没让他辞职。我让他利用下班时间把做好的电气设计资料打包成一个小产品在小红书上发内容。不卖课先免费分享。第一条笔记讲「电气设计最常见的10个坑我做了一个AI帮你避开」当天就有了咨询。三个月后的今天。元旦的副业收入已经覆盖了他被降薪的那部分。他说他现在不用焦虑了。公司爱裁不裁。他说他这辈子最大的转折不是学了AI。是有人告诉他第一步该干什么。我朋友听完元旦的故事沉默了很久。他说。你知道吗我最大的问题不是不知道怎么做。是我总觉得自己还没准备好。怕跨出去就回不来了。我说。不是等你准备好了再去转行。是转行的过程让你准备好。一个时代快结束了。另一个时代已经开始了。你需要的不是焦虑。是迈出第一步。最后对于正在迷茫择业、想转行提升或是刚入门的程序员、编程小白来说有一个问题几乎人人都在问未来10年什么领域的职业发展潜力最大答案只有一个人工智能尤其是大模型方向当下人工智能行业正处于爆发式增长期其中大模型相关岗位更是供不应求薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家给硕士毕业的优质AI人才含大模型相关方向开出的月基础工资高达5万—6万元即便是非“人才计划”的普通应聘者月基础工资也能稳定在4万元左右。再看阿里、腾讯两大互联网大厂非“人才计划”的AI相关岗位应聘者月基础工资也约有3万元远超其他行业同资历岗位的薪资水平对于程序员、小白来说无疑是绝佳的转型和提升赛道。如果你还不知道从何开始我自己整理一套全网最全最细的大模型零基础教程我也是一路自学走过来的很清楚小白前期学习的痛楚你要是没有方向还没有好的资源根本学不到东西下面是我整理的大模型学习资源希望能帮到你。扫码免费领取全部内容最后1、大模型学习路线2、从0到进阶大模型学习视频教程从入门到进阶这里都有跟着老师学习事半功倍。3、 入门必看大模型学习书籍文档.pdf书面上的技术书籍确实太多了这些是我精选出来的还有很多不在图里4、AI大模型最新行业报告2026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。5、面试试题/经验【大厂 AI 岗位面经分享107 道】【AI 大模型面试真题102 道】【LLMs 面试真题97 道】6、大模型项目实战配套源码适用人群四阶段学习规划共90天可落地执行第一阶段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…扫码免费领取全部内容3、这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。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技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】