今年是 AI 应用的元年，自 DeepSeek 的冲击后，全球的 AI 竞赛立即打响，从 Meta CEO 扎克伯格上亿美元争夺 AI 人才起，这股火势已经蔓延至即将到来的 2026 年人才校招，我们来一睹这份最新的校招 AI 人才有什么趋势。
一、薪资方面，大模型算法可达 5w 月薪
同学们普遍最关心的薪资方面，AI 技术研发类岗位薪酬最高，其中以大模型算法、深度学习、自然语言、多模态算法、机器学习、推荐算法、计算机视觉等硬性 AI 技术研发类岗位的薪酬最高，中位值均达到了 2W 月薪以上。
如果个人的技术素质过硬，能达到企业理想的90分位置的技术研发人才，可普遍实现薪资翻倍的表现。
其中以大模型算法的 5.2w 月薪居首位，上述的其他 AI 技术研发岗也不逞多让，都有翻一倍的月薪表现，说明企业对高技术研发的人才更为看重，非技术岗方面，只有 AI 产品经理能在 90 分表现下达到 3W 月薪的位置，相较研发岗位还有一定差距，也侧面突出了企业方对研发人才的青睐。
另一方面，各行各业都在增加对 AI 人才的需求，尤其以高科技行业赛道为主，在这份报告中显示，近 60% 的高科技企业已经将 AI 人才视为核心招聘指标，比老牌吃香的金融行业（40.1%）高了将近 20 个百分点，其他如专业服务、制造业、能源化工、交通/运输/物流 等都有 20% 以上的 AI 人才需求上涨。
可以明确 AI 对各行各业的影响正在逐步加深，随着《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》政策的出炉，更是明确将 AI 作为接下来发展的主赛道，可以预见，未来 AI 的渗透率将进一步加大。
二、AI 整体需求上升，头部企业正在抢人
从 AI 人才的需求量来看，大多数企业对 AI 人才的培育还属于初级阶段，也就是着重培育和试点，更多是一种战略性的防守策略。
数据显示：80% 以上的企业只招聘了 10 人以内 AI 毕业生，一方面受制于成本，一方面还处于 AI 跟业务结合摸索的阶段，还没有形成大规模 AI 落地业务的战略，这对年轻的 AI 应届生来说是件好事。
各个企业都处在摸索期，就意味着在现有的人才市场上，能直接将 AI 融入业务的公司并不多，AI 应届生们还有时间充分锻炼个人能力，寻找 AI 与业务结合的机会。
在头部科技企业和数字化转型领先的传统企业（共计7.1%），则开始规模化地布局 AI 人才储备，以应对未来的发展需要。
从需求变化趋势看，企业对 AI 人才的需求整体上呈现扩张的趋势，有近六成（58.2%）的企业计划扩招 AI 相关的人才，38.8% 的企业保持不变，剩下3%的企业对 AI 应届生的招聘有减少，总体来讲 AI 人才的需求仍处于上升区间，对 AI 行业应届生来说是个好消息。
有访谈显示，头部企业正在加大力度抢人，特别在大模型、芯片等技术壁垒较高的领域。
AI 带来的岗位需求趋势，很大程度上表现在研发岗和 AI 技术支持类岗位，作为一枚硬币的两面，AI 在带来研发支持等岗位需求暴增的同时，对于某些重复性和标准型岗位的需求则开始呈下降趋势，这也体现了 AI 在提效的同时，必然面临着对现有岗位冲击的舆论挑战，作为求职的应届生，应该更多思考“人的价值”，把精力放在创造力、同理心、交叉领域等 AI 无法取代的方向上，才能在职场中更有竞争力。
三、技术研发人才实际项目能力比学历更重要
此次调研中，名校学历的重要性在企业中重要性有显著下降，仅仅排到了第五的位置，当然，这不是说企业不再将其当成重要考量因素，实际上在 AI 领域，企业方对学历名校等背景要求并没有降低，只是对“纸上谈兵”式的没有实践经验的人才失去兴趣。
企业方更多地将实践和算法基础当成人才的硬性标准，以下整理的数据可以发现，企业方对数学与算法基础以及实际项目经历看成是人才选拔最重要的考量因素，这也对应届生们提出了一个新的标准，那就是以项目实践和算法训练为导向的高质量简历，才是企业发看重的人才标准，过去那种只有理论而空有实践经验的人，将不再吃香，一纸学历将无法起到决定性的作用，硬功夫的算法实践挑战是目前求职市场的香饽饽。
- 数学与算法基础：60.3%
- 实际项目/实习或竞赛经历：52.5%
- 精通当前热门技术：34.6%
- 软硬件协同开发经验：30.7%
- 名校学历：28.8%
总体看来， 当前 AI 岗位校招市场存在几个明显的趋势: 企业方对技术研发人才的看重、更重视学生的项目实践和算法基础能力、普遍扩招的 AI 研发和支持类岗位、各行各业尤其是高科技行业中 AI 的渗透率正变得越来越高。
从未来几年的趋势看，高素质高潜力的 AI 应届生将变得更吃香，特别在算法基础和项目实践上能有突出表现的竞争者，会在这场 AI 竞赛中成为最大赢家。
四、如何系统的学习大模型 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。
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01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生
2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：
国内大模型相关岗位缺口达47万
初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）
70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点
真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！
02.大模型 AI 学习和面试资料
1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
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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。
