大模型最大的泡沫就是企业中高层领导脑子里面的泡沫。

记得当年ChatGPT刚出来后，有的三低人士就去考文言文，对对联，得出结论：大模型还不如百度靠谱。这些人由于自身认知低，无法提出有意义的问题，没有认识到ChatGPT带来的革命性意义，那就是“大模型是AI第一次可以表现得像个人”。知乎上也有三低人士大放厥词，声称“美国人只会搞大模型这种虚头八脑的，中国人在研究正经的工业AI”，属于是业内人士听了笑掉大牙的地步——咱这些月薪一两万的YOLO民工天天做工件检测、金属/玻璃缺陷检测、农业病虫害、监控摄像头的，还能比ChatGPT更高级？

然而随着GPT逐渐普及+进化，以及国产的Deepseek出来，画风立马转变了，AI立马变成了革命性的事物，大模型仿佛无所不能，成为了企业不得不去参与的，类似于”Web1.0“，”移动互联网“一样的史诗级机遇。各个企业的中高层领导们，仿佛看到了一辆高速行进的火车，一个个都迫不及待地往上跳，生怕晚了一步就被甩在了历史车轮的后面。

无论是普通私企，央国企，事业单位，本地部署大模型都变成了标配——虽然配个7B，14B的，也没人用，员工们宁愿使用豆包或者Deepseek，为什么要用你这小模型？——但是“你可以不用，我必须得有”

与此同时，各个企业，无论原来是做建筑的还是做机械的，也纷纷成立大模型相关团队，或者大模型子公司，主要目的包括：

1. 大模型构建企业知识库（说的好像公司里那些屎山代码和凑数的PPT有什么价值？）
2. 大模型优化企业内部工作流（落后的管理，十几年前的垃圾OA系统，就指望大模型全给解决了？）
3. 大模型替代部分企业员工（目前来看，大模型代替领导是最方便的）

甚至于一些之前压根没有算法团队的公司，也开始急匆匆上大模型，把原来用目标检测、推荐算法、运筹优化之类的专业问题强行套到大模型头上，说出来都让人贻笑大方。然而领导要求，下面很多时候不得不干，总得抽调几个人去糊弄领导。

过不了多久，所有人都会发现：大模型的能力也不过就是个普通人的能力，领导们也会在下面人的一次次糊弄之后开窍：大模型的能力是有边界的，这个边界就是一个初入职场的员工。

员工调半天的BUG，大模型也不一定调的出来——因为大模型也不知道你的屎山代码是怎么写的

员工想不出来的爆红文案，大模型也想不出来——否则现在网上全部是大模型大V

深度学习做不出来的序列预测，大模型也做不出来——还是老老实实去搞CNN、LSTM去吧

这时候领导脑子里的泡沫才最终被挤出来，也就是“大模型泡沫”的破灭之时。

大模型岗位需求

大模型时代，企业对人才的需求变了，AIGC相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营薪资平均值约18457元，AI工程师薪资平均值约37336元，大模型算法薪资平均值约39607元。

掌握大模型技术你还能拥有更多可能性：

• 成为一名全栈大模型工程师，包括Prompt，LangChain，LoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程；

• 能够拥有模型二次训练和微调能力，带领大家完成智能对话、文生图等热门应用；

• 薪资上浮10%-20%，覆盖更多高薪岗位，这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域；

• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。

可能大家都想学习AI大模型技术，也想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。为了让大家少走弯路，少碰壁，这里我直接把全套AI技术和大模型入门资料、操作变现玩法都打包整理好，希望能够真正帮助到大家。

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