核心内容摘要
【年度大会】中国公路建设行业协会沉管隧道分会技术交流大会暨第九届交通运输与土木建筑国际学术论坛(ITT CHCA TECISTTCA 2026)
文章指出2025年大模型技术领域发生显著变化国产开源模型已全球领先。
从业者待遇大幅提升核心开发者薪酬水涨船高招聘方更倾向为潜力买单。
作者强调AGI核心在于通用性建议有能力的算法工程师加入基座研发团队这是获取技术红利和职业发展的最佳路径。
2025年秋招陆续开奖了今年不管是行情导向竞争格局整体都发生了较为明显的变化。
更加确定了这是二十年一遇的技术红利且这个技术红利与过往的都不一样。
25年发生了与以上过去文章的显著变化。
自去年春节Deepseek R1发布以来在短短的半年内国内以纯文本大规模MoE为代表的推理模型快速进步国产开源模型稳稳的站住了全球来源第一就算到今天开源上还是遥遥领先并且倒逼openAI交了gpt-oss这个作业。
国内DeepSeekGLMKimiQwen取得了巨大的影响力靠万亿MoE稳稳地坐在了牌桌上。
以上彻底改变了国产模型一直落后一直追赶的局面开始在时间和空间上局部引领。
行业格局开始分化顶级玩家还是坚信AGI玩不下去的玩家开始打退堂鼓去搞B端落地了为了活下去彻底放弃了AGI信仰。
去年初还是下面这个状态“国内的基座团队目前还是为了老板的梦想或者FOMO买单。
对于大伙儿最好的局面是一直有开源一直有openai画更大的饼一直落后一直都可以追赶 这样就永远有饭吃老板永远掏钱。
这一跟链条缺了哪个都玩不下去。
以上是比较悲观的观点但乐观点看技术突破往往由少数几个人引领 大家合力推进完成大模型赛道玩家只有中美两国的玩家才玩得起了我们人多彩票多而且qwendeepseek已经在引领开源社区进步了 乐观点看还是非常有希望完成各位老板的梦想的。
”果然应了那句话悲观者正确乐观者前行。
基于以上25年底发生的显著变化是
从业者的待遇大家变自信了核心开发者的薪酬开始水涨船高最有代表性的seed当一些厂还在千金买马骨把招聘了一个吉祥物当成PR素材猛猛宣传的时候字节直接年中一波期权增发大撒币人均薪酬xx万。
这可是前所未有的老板舍得给牛马分钱的壮举麦子熟了三千回牛马分钱头一回。
由于招聘方卷起来了现在基座开发的应届生薪酬没有低于100万的如果有那就是你要少了。
招聘方更愿意为潜力买单除非你是行业知名的技术大牛否则竞争力大概是不如简历发光的应届生的。
首先大模型就不存在什么3年经验22年3月到24年10月大部分厂还在玩dense泥巴。
这些经验在今天来来是不值什么钱的。
招聘方只愿意为万亿MoEAgentOmni买单这些方向出成绩也就最近12个月的事情。
然后我们再看今天nano banana pro和gemini 3 pro又搞出了技术代差效果遥遥领先openAI都有点追不上了。
这时候你说3年经验有什么用不如一个新脑子。
AGI的核心是G在大模型刚开始搞得时候大家还逼逼赖赖要找场景要能落地。
信了这个的都掉坑了大家可以去看看梁文峰的采访这就是认知的差距。
搞什么落地那都是玩泥巴那跟以前被淘汰的接单子的AI厂有什么区别。
接单子天花板低到爆有梦想就要搞通用人工智能一定要通用冲击千亿美金估值。
除了厂长的认知差距从业者的认知差距也很大。
在22年有大量不相信AGI的算法工程师散落在大厂的搜索交互内容理解NLP中心等。
他们的解法是在各个业务板块里开个闪光logo入口内接一个多轮助手希望帮用户用自然语言买东西解答领域问题生成个xx攻略在这些岗位上搞大模型的没有吃到什么红利。
整体还是互联网模式除了见顶后压力越来越大还有一个致命的问题。
随着AGI推进业务的大模型大概率也是直接接入基座核心的工作量在着写prompt和上下文工程上除了有精力雕花RL的大部分人的简历都千篇一律。
雕花RL的经验也没什么人买单都过拟合数据玩泥巴。
当然有时候也不是他们不相信。
更多的是在行业混沌期的认知和勇气都不到位抱着求稳的心态先干着。
没想到错过了窗口期就再也进不去了。
我也相信有很多很有潜力很优秀的算法工程师在为公司某一个APP点位提升一点CTR转化率。
在绞尽脑汁拼命降低XX场景的人力成本。
他们也是优秀和聪明的但人只能赚到认知内的钱。
现在回头看看2024年底写的文章观点还是不变有能力一定要去做基座研发去核心的基座团队。
基座团队相当于薅公司大羊毛持续从其他业务上吸血薪资和发展空间都非常好。
而且也不需要考虑自己养活自己没那么在意性价比。
能一直投入基座研发的公司后面都有业务印钞机支撑过往公司分享红利的方式只能通过RSU期权变现吃估值提升的红利。
而现在你有一个机会从公司的业务红利里分蛋糕。
另外一个很重要的点是做基座很容易做出影响力在聚光灯下公司搭台子你来唱戏。
弄的不错的话可以给自己的影响力和credit加大分直接去竞争对手家变现。
应用方向如果有降本增效或者生产力工具的方向也可以考虑。
谨慎考虑C端的各种XX助手尤其是面向C端的大概率生命周期短于1年。
非常不适合应届生成长大概率一年后要被动接受变化。
应用落地方向虽然没有那么大的光环影响力和吃红利的机会且大概率会被基座的能力水平扩展逐渐替代算法也就是写写prompt。
但奈何不住是应用的需求很大目前的好处是有大量的业务团队愿意试错各个业务老板虽然没有财力和能力投入核心基座的竞争。
但各个业务线都有大量的老板在忽悠他们更大的老板就想着在自己的业务上做个“行业”模型拿“行业”或者“应用”模型给自己也吹个牛。
虽然“行业”模型在内行看起来就是个挺丢人的笑话彻头彻尾的逆AGI行为。
但是耐不住下面有讨好老板的人你可以在这些大量的试错中轻松拿到一个岗位混口饭吃。
其实真论混饭吃远远不如基座的训练岗位这是一个门槛极高且可以容纳混子的岗位只要你能面过就有超级好的infra和数据团队来支持你每天只要看看论文提提需求操盘实验凝练下认知就好了。
等你跳槽的时候对面的公司对你的滤镜完全来自于你现在的公司的成功与否所以只要选对团队大概率就可以从平台上借势和吃红利。
但这一切的前提是你要卷进去拿到入场券。
最后我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术更迭而跃迁的案例。
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从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦再到招聘会上排起的长队AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。
智联招聘的最新数据给出了最直观的印证2025年2月AI领域求职人数同比增幅突破200%远超其他行业平均水平整个人工智能行业的求职增速达到
3
4%位居各行业榜首其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升
6
6%。
AI产业的快速扩张也让人才供需矛盾愈发突出。
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