企业官网建设流程全解析

大厂抢AI人才预算无上限，但新经济行业AI岗位增长789.47%，其中AI应用开发占60.97%。企业更需能做Agent应用和落地的人才，而非高学历理论家。薪资向能使用AI改善业务的人倾斜，销售、运营类AI岗位溢价明显。AI能力正成为基础工作能力，学习路径应围绕可交付能力展开，如搭建Agent工作流、设计评测方法、接入企业系统。AI应用开发是当前最大的人才缺口，Agent开发工程师最热招，FDE增速最快。

2026年开年以来，大厂对AI人才的争夺战上几乎“不计成本”。

一位从业20年的猎头对《中国企业家》说了四个字：预算无上限。

但脉脉最新发布的《Agent重置职场——AI人才流动报告》揭示了一个更反直觉的信号：2026年1至7月，新经济行业新发AI岗位量同比增长789.47%，而AI应用开发岗位占比高达60.97%。

脉脉创始人兼CEO林凡的判断更直接：“明年科技公司基本只招AI人才。”

但他同时泼了一盆冷水：“年薪千万的底座人才，大部分公司用不上。多数企业更需要能做Agent应用的人，以及能把Agent用进业务流程的人。”

1、缺人，但缺的不是“会写论文”的人

脉脉报告显示，2026年1至7月，新发AI岗位平均月薪达到63,160元，较去年同期上涨2.74%。

从岗位类型看，薪资分化极为明显。AI应用开发类岗位中，Agent开发工程师是企业最热招的岗位；FDE（现场部署工程师）岗位量同比增长1522.73%，位居AI技术类扩招榜首。

而且，高薪岗位正在向“落地型人才”倾斜，并不单纯以学历、资历为门槛。

林凡的判断是：“AI能力正在成为基础工作能力，薪资也开始向能够使用AI改善业务结果的人倾斜。”

报告显示，销售类AI岗位薪资溢价达27.80%，运营类AI岗位溢价20.30%。

这些岗位原本的从业门槛就不高，薪水也不算高。但因为会用AI，同一个岗位，薪资往上抬了两到三成。

这一点也足以说明AI门槛并没有那么高。

2、企业到底在抢什么人？

脉脉报告把AI人才和岗位分成三类：AI技术底座（24.55%）、AI应用开发（60.97%）、AI业务效能（14.48%）。六成以上的新岗位，在“用模型做应用”，而不是“造模型”。

这个结构变化意味着什么？

“算法岗”这个词正在被重新定义。2023年之前，算法岗的核心能力是“设计网络结构、调参、跑benchmark”。2026年，这些事情大部分被大模型自动化了。

现在企业要的，是能把模型接进业务流程、能部署、能评测、能管理Agent的工程型人才。

央视财经的报道也印证了这一点：2026年上半年，AI智能体开发人才需求同比增长244%，企业招聘更青睐“懂AI又懂行业”的复合应用型人才。

部分企业为抢人，核心AI岗位薪资涨幅达到30%至40%。

值得注意的还有一组数据：百人以下企业的新发AI岗位量同比增长1040.57%，在不同规模企业中增速最高。AI招聘正在从大厂向中小组织扩散。

这意味着AI应用开发的机会不再只集中在一线城市和头部公司。但同时对能力的要求也更“实”——你需要能独立交付，而不是在大厂流水线上做一颗螺丝钉。

林凡还给出了一个判断“会不会用AI”的硬标准：能否让Agent自主工作超过一小时。

报告显示，27.01%的受访者单次使用Agent的最长运行时长达到1小时以上，其中16.59%超过2小时。在Coding Agent单次运行1小时以上的人群中，63.30%表示AI已承担其超过一半的工作。

3、这意味着什么？

你不需要重返校园读一个AI博士，不需要在NeurIPS上发论文。

企业要的不是“学过AI”的标签，是“能用AI解决实际问题”的证据。

脉脉报告的数据指向一个清晰的方向：AI应用开发是当前最大的人才缺口，Agent开发工程师是最热招的岗位，FDE是增速最快的角色。这些岗位的共同要求是：能部署、能编排、能交付、能把模型接进真实业务。

这意味着你的学习路径应该围绕可交付的能力展开：能搭建一个Agent工作流、能设计一套评测方法、能把模型接进企业系统。这些不是“理论知识”，是“工程能力”。

缺口是真实的，薪资是真实的。

但这个行业真正稀缺的，从来不是“学过AI”的人，而是“能让AI真正跑起来”的人。

大模型的知识又多又杂，到底怎么学？

做这行久了，被问最多的问题就一个：大模型的知识又多又杂，我到底先学啥？翻了一堆资料，看啥都像重点，结果啥都没学进去。今天把我自己一路摸出来的顺序捋一遍，零基础、应届生、转行的都适用。跟着走，至少方向不乱、不瞎忙，学完拿得出手。

第一阶段（10天）：初阶应用

这一阶段就一个目标：把大模型真正"玩明白"，不是只会聊天那种，而是能调教它、能用代码把大模型和业务接起来。

• 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

这阶段正式进实战，目标很实在：做出两个能拿出手的东西——一个私有知识库，一个 agent 对话机器人。

• 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

• …

走完这 30 天，Python 或 JavaScript 背景的基本能独立做一套 RAG 应用，简历上也敢写"大模型应用开发"了。

第三阶段（约20天）：动手微调

学到这，你已经开始 “造” 模型了 —— 通过微调，搞出垂直领域的专用小模型。

• 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
• …

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。你从 “只会用” 变成 “能造” 的 AI 小子。那么你还想往下探索吗？

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第四阶段（20天）：商业闭环，部署落地

技术学完，落地才算数。这阶段带你搞明白大模型怎么真正跑起来、用起来。

• 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
• …

想要入坑大模型的朋友，给大家准备了一份2026 年最新 AI 大模型全套学习资料：

1、大模型系统化学习路线

2、大模型学习视频教程

3、大模型学习书籍&电子文档

4、AI大模型最新行业报告

5、大模型项目实战&配套源码

6、2026大模型大厂面试真题

7、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。

8、适合谁学？

• 传统后端 / Java / 前端开发，想转型 AI 应用
• 大学生、应届生，想拿更好的 offer
• 产品经理、运营，想武装职业竞争力
• 技术负责人，想给团队落地提效

学习是反人性的，但回报是真金白银。技术会更新，赛道会切换，但只要你先动手，机会就永远站在你这边。

9、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。

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好了，就写到这。路线是死的，人是活的，卡住了随时来问我。觉得有用就点个收藏，别让它进收藏夹吃灰——动起来比啥都强。