企业官网建设流程全解析

文章指出，AI技术正在快速改变职场环境，传统岗位被挤压，AI相关岗位激增。企业内部，AI工具已渗透多个部门，工作方式发生根本改变。普通人在AI时代，应着重提升AI业务效能，熟练使用AI工具并取得实际成果，以适应新的职场需求，实现弯道超车。文章强调，AI能力面前，身份标签不再重要，关键在于能否驾驭AI工具并创造价值。

一个人要走到什么地步，才会发现自己正在被时代抛弃？

不是某一天收到裁员通知的时候，也不是发现岗位被合并的时候。

而是当你打开脉脉，发现那些你干了很多年的工作岗位，正在被一个你完全陌生的逻辑重写——能力图谱变了，工具要求变了，甚至连人才的定义都变了。

而在脉脉的人才库里，正发生一个细微但刺眼的变化：许多人的名字旁，开始出现一个新的标签——“AI人才”。

脉脉的这个标签，正在将职场人群重新划分为两个阵营：AI人才，和非AI人才。

大厂校招：AI 、AI、还是……的AI

把时间线往前推2年。

那时候的互联网秋招，还习惯在"金九银十"这个固定的时间节点上演。而经过去年，再到今年，秋招已经提前到了盛夏。

百度7月启动校招，阿里、字节跳动8月第一周开放2027届应届生通道，向来低调的DeepSeek早在6月就放出大规模招聘信息。字节跳动还为AI产品经理单独开设了"早鸟投递通道"，最快两天就能直通offer。

看看这些大厂的招聘清单，你会发现一个令人窒息的趋势：

阿里本届招聘涵盖算法、研发、芯片、产品等八大职类，但AI相关岗位占比达到了80%。淘天集团更决绝，招聘岗位几乎全部面向AI方向，AI技术类岗位占比超过九成。

字节跳动技术和产品岗位需求占比超过70%，算法类岗位需求较去年再增加，首次上新AI全栈工程师、AI Agent开发等岗位。百度校招提供超4000个职位，AI相关职位占比超90%。

还有脉脉用户发帖说，有一家知名的互联网中厂，校招竟要看候选人6个月的 AI 聊天记录。

腾讯、阿里、美团、字节跳动……每一个大厂的招聘页面，都在传递同一个信号：

AI、AI、还是……的AI。

脉脉的"标签"，时代切换的风向标

AI岗位在扩招，与此同时，另一条同样残酷的暗线也在同步发生——传统岗位正在被挤压。

2026年上半年，几乎叫得出名字的大厂均有不同程度的人员优化，缩招或裁员的岗位集中在前端、测试、运营、市场、设计。

招的在招，裁的在裁。一张人才"剪刀差"的图景正在形成。

而招聘平台的细微动作，往往是时代切换的风向标。

脉脉作为中高端人才招聘平台，当他们开始单独把“AI人才”圈出来，说明企业侧对于AI人才的偏爱持续已久。

那么，谁才是企业想招的AI人才？

脉脉的招聘后台给出了三类标签定义：

AI技术底座人才：从事Pre-train / Post-train / RL / 推理优化 / Agent 底层开发，活跃在科研圈、顶级开源和竞赛圈。

AI应用开发人才：使用Agent / Workflow / RAG / 工具调用 /开发AI应用，活跃在工程和产品混合圈。

AI业务效能人才：熟练使用AI工具，在具体业务中拿到结果，活跃在业务和AI交叉圈。

这三个标签，正在成为机会的分界线。

企业内部，也在被AI重写

如果说招聘市场的变化是水面之上的冰山，那么企业内部正在发生的事情，是水面之下的巨变——更直观，也更深刻。

2025年8月，OpenAI工程师开始尝试Codex，但法律、财务等部门几乎无人问津。而到了2026年6月，内部每周输出token的99.8%来自Codex，97.9%的员工已是活跃用户。

法务团队让AI接手合同审查、政策比对的初稿生成，律师只需做终审。内部非开发者活跃人数增长了12倍。超过10%的用户每周至少管理过3个或更多并发agent。

这不再是“工具升级”，这是工作方式的根本改变。

AI是普通人弯道超车的最好杠杆

OpenAI内部发生的一切，正是整个职场的缩影。一个清晰的事实正在浮出水面：2026年最大的不同，就是Coding Agent对职场的全面渗透。

面对这个我们这代人这辈子最大的人生变量，普通人应该怎么做？

按AI人才的分类，前两类AI人才技术门槛高，跟多数人无缘。但AI业务效能人才——只要你能熟练使用AI工具，在具体业务中拿到结果——这条路径，对所有人都敞开。

脉脉CEO林凡说了一个“暴论”：真正会用Coding Agent，是让它自动跑任务1小时以上。 你自评一下，能做到吗？

"1小时"意味着你把一个完整的任务交给agent，让它自己规划、自己执行、自己验证、自己迭代。

这恰恰是AI时代最公平的地方：它不看你的出身、年龄、学历、履历，只看你能不能驾驭这个工具拿到结果。

35岁也好，文科生也罢，那些曾经困扰你的身份标签，在AI能力面前正在失去分量。你可以用AI去完成过去需要一个团队才能做的事，可以跨过技术门槛去实现自己的想法。

AI就是那个让你摆脱旧标签、弯道超车的杠杆。

你要做的，就是把用AI拿到的结果更新到脉脉履历、个人简历，让算法识别你，让机会找到你。

写在最后

当你在纠结自己的背景够不够好、现在学来不来得及，那些已经动手的人，正在用AI替代你。

当你在争论AI会不会有意识，那些正在用AI的人，已经拿到了结果。

标签不会因为你的愤怒而消失，只会因为你的选择而改变。

你选择成为AI人才，还是选择被动等待？

答案在你。

而时间，不等人。

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！

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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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