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猎聘数据显示，会用AI的岗位同比暴涨215.61%，而简历里写“会用AI”的人才只增长139.67%。AI已从加分项变为入场券，渗透到各行业，薪资也水涨船高。文章强调AI不会替代所有工作，而是淘汰重复劳动，能借AI提升自己的人会更吃香。职场人应主动拥抱变化，掌握AI技能，抓住职场新机遇。

据猎聘发布的《2026节后开工首周人才供需趋势洞察报告》数据显示：

要求会用AI工具的岗位同比暴涨215.61%，而简历里敢写“会用AI”的人只增长了139.67%。

这中间的差距，藏着今年最大的职场机会，也埋着最狠的淘汰陷阱。

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01

215. 61%的岗位增长：AI已经不是“加分项”，是“入场券”

说真的，去年还在讨论“要不要学AI”，今年直接变成“不会AI能不能入职”。

猎聘的数据太直观了：

2026年开工首周，企业招聘中明确标注“需掌握AI工具”的职位，同比增长215.61%，平均年薪达27.34万元，比不要求AI能力的岗位高出一截。

更关键的是，AI要求已经从技术岗扩散到产品、运营、市场、甚至行政岗位。

上周跟做HR的朋友聊天：

“现在筛简历，看到‘熟练使用AI工具’就先留着，没写的基本第一轮就刷掉。不是我们故意刁难，是真的有AI加持的员工，效率能顶以前两三个人。”

你有没有发现？

现在开会，领导问的不再是“能不能做”，而是“能不能用AI更快更好地做”。

从写报告、做PPT到数据分析、客户沟通，AI工具已经渗透到工作的每一个环节。

不会用AI的人，就像20年前不会用电脑的职场人，迟早被甩在后面。

02

139. 67%的人才增长：供需失衡下的“薪资红利期”

岗位涨了215.61%，但会用AI的人才只涨了139.67%。

这意味着什么？

供不应求！

在供不应求的加持下，薪资自然水涨船高。

据猎聘上的招聘信息，发现一个很有意思的现象：

同样是数据分析师，标注“AI数据分析师”的岗位，薪资普遍比普通分析师高。

AI数据分析师：最高月薪25k，14薪，年薪就是35万；资深AI数据分析师：更夸张，最高能开到45-75k/月，换算成年薪就是54-90万，接近百万

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不止数据分析岗，其他岗位也一样，这种供需失衡，正是我们职场人最该抓住的红利期。

03

不用怕被AI替代！这些行业，AI反而让你更“值钱”

每次聊到AI，身边总有朋友焦虑：“会不会哪天AI就把我的工作抢了？”

其实，AI不仅不抢饭碗，反而能让很多行业的人，摆脱重复劳动，赚得更多、更轻松。

不是所有岗位都会被AI影响，真正受冲击的，是那些“机械重复、不用动脑子”的工作；

而需要专业判断、情感沟通、创意输出的岗位，AI只会成为你的“神助攻”。

就说最火的数据分析岗，以前做数据，一半时间都耗在整理表格、清洗数据上，熬到半夜还做不出一张能用的报表；

现在有了AI工具，一键就能搞定数据清洗、可视化，分析师不用再当“表哥表姐”，能专心研究数据背后的业务逻辑，给公司提有价值的建议，薪资自然水涨船高。

说白了，AI淘汰的不是“人”，是“只会重复劳动的人”；能借AI提升自己的人，只会越来越吃香。

04

抓住红利，别被时代甩在身后

猎聘的那组数据，其实已经给我们敲了警钟：215.61%的岗位增长，139.67%的人才增长，这中间的差距，就是我们普通人的职场机会。

我知道，很多人对新事物都有抵触心理，觉得“我现在的工作挺好，没必要学AI”。

但职场从来不是一成不变的，就像以前不会用电脑的人，慢慢被职场淘汰；现在不会用AI的人，迟早也会被落在后面。

2026年，职场的核心竞争力，已经从“专业能力”变成“专业能力+AI能力”。

与其害怕被替代，不如主动拥抱变化，借AI的东风，让自己变得更值钱。

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。

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• 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
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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
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• 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
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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
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• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
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• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
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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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