當(dāng)今的大經(jīng)濟(jì)環(huán)境下，AI是少數(shù)的上升賽道，雖然商業(yè)化曲折，但畢竟寄托了“全村的希望”。不少人跟隨潮水的方向，轉(zhuǎn)行到AI行業(yè)：深夜求職直播間里，人們問“今年AI賽道值不值得去”，小紅書上不少互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)者分享如何轉(zhuǎn)到AI產(chǎn)品經(jīng)理。

轉(zhuǎn)行人有著不同面貌：那些想轉(zhuǎn)行、但在風(fēng)險(xiǎn)面前遲疑的，那些下決心拋掉安穩(wěn)、縱身一躍的，那些在嘗試之后又返回原軌的……

有人把轉(zhuǎn)行看作在無數(shù)分岔路口做出最優(yōu)解的戰(zhàn)爭(zhēng)，也有人當(dāng)作臨時(shí)起意的漫游。

而站在浪頭的，是那種并非半途跟風(fēng)，而是在風(fēng)口與狂熱來臨之前，就有勇氣在黑暗中獨(dú)自前行的人。

熱望與恐懼

如果把大模型技術(shù)比作金礦的原點(diǎn)，有人離原點(diǎn)只有一公里，比如深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)的研究者；有人離金礦一百公里，比如非IT從業(yè)人員。ChatGPT出世后，人們朝著金礦前進(jìn)，近者不一定比遠(yuǎn)者更快挖到金子。

“除了極少數(shù)的大模型‘科班’，其他人幾乎都是零基礎(chǔ)。”電子信息專業(yè)的研究生誠(chéng)漢說。

誠(chéng)漢是一所985學(xué)校的電子信息專業(yè)的研究生，有軟件開發(fā)基礎(chǔ)，屬于離大模型原點(diǎn)不近也不太遠(yuǎn)的人。誠(chéng)漢現(xiàn)在研三，面臨秋招。7月，他集中跟十幾位互聯(lián)網(wǎng)前輩聊，得出結(jié)論——傳統(tǒng)軟件開發(fā)已經(jīng)飽和，得轉(zhuǎn)行做大模型。

他開始行動(dòng)，在7月把中文互聯(lián)網(wǎng)上播放量靠前的大模型講解視頻全都看了一遍，天天晚上激動(dòng)得睡不著覺，“大模型對(duì)傳統(tǒng)技術(shù)沖擊很大，感覺我們之前學(xué)的很多編程技術(shù)沒有用了?！?/p>

一位朋友強(qiáng)烈建議誠(chéng)漢“立馬轉(zhuǎn)行過去，分一杯羹，再慢就晚了”。這位朋友在做數(shù)據(jù)中心算力相關(guān)的業(yè)務(wù)，一年多來目睹了大模型行業(yè)的風(fēng)起云涌：“這不是‘要不要參與’的問題，而是‘如何快速占位’的問題?！?/p>

轉(zhuǎn)到大模型，沒有想象中容易。

誠(chéng)漢在七八月份投了20多份簡(jiǎn)歷，都是AI大模型的技術(shù)崗位，最后正職崗位沒有一個(gè)能過的，只拿了兩個(gè)實(shí)習(xí)offer。誠(chéng)漢投的兩家AI獨(dú)角獸公司，當(dāng)天投遞，當(dāng)天就掛掉，實(shí)習(xí)、秋招提前批、秋招正式批都掛了?；ヂ?lián)網(wǎng)大廠的大模型崗位，則是面了一兩輪之后再掛掉。

面對(duì)慘淡的秋招結(jié)果，誠(chéng)漢開始懷疑，“AI大模型這個(gè)東西，后面到底有沒有搞頭?！?/p>

求職博主林木曾擔(dān)任一家互聯(lián)網(wǎng)大廠的產(chǎn)品負(fù)責(zé)人，收過上千名轉(zhuǎn)行或求職的學(xué)員。在他看來，想轉(zhuǎn)到AI的人是兩極分化的：一類是剛畢業(yè)、沒工作幾年的年輕人，沒有吃到移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的紅利；一類是工作特別久的，吃到過互聯(lián)網(wǎng)紅利，知道風(fēng)口有多重要。

學(xué)電子信息的誠(chéng)漢就是沒吃到互聯(lián)網(wǎng)紅利的年輕人。他曾在21年本科畢業(yè)時(shí)趕上移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的尾巴，當(dāng)時(shí)能拿到的offer比現(xiàn)在多，“當(dāng)時(shí)面試都不用出門，呆在房間里線上面試就能拿到offer。”他當(dāng)時(shí)進(jìn)了華為的外包崗，但在拿到研究生錄取后辭職了。

轉(zhuǎn)行期間的失重感，對(duì)心理考驗(yàn)很大。9月是秋招高峰期，誠(chéng)漢沒想到一個(gè)秋招offer都沒拿到。最焦慮的時(shí)候，他連續(xù)幾天睡不著覺，一人在寢室里，半夜爬起來，打開電腦看B站上關(guān)于日本經(jīng)濟(jì)“失落的三十年”的視頻，看魏晉南北朝的歷史書，或者跟一位獨(dú)自租房、二戰(zhàn)考研的朋友深夜聊電話。朋友慰藉他，很多事要看大環(huán)境，不是光靠自己的問題。

求職博主林木看來，就業(yè)寒冬下，“轉(zhuǎn)行的驅(qū)動(dòng)力是恐懼”——行業(yè)下行，一些人覺得自己的行業(yè)沒出路，于是轉(zhuǎn)行。

想轉(zhuǎn)行到AI的人群中，很多來自下行的行業(yè)，比如房地產(chǎn)、建筑城規(guī)等。林木表示，這類人大多學(xué)歷背景好，過去在房地產(chǎn)企業(yè)或建筑設(shè)計(jì)院，做設(shè)計(jì)師或項(xiàng)目經(jīng)理，能力強(qiáng)，危機(jī)感也強(qiáng)。林木見過的一個(gè)案例是從Top 985院校本碩畢業(yè)，不至于丟掉工作，但面臨降薪，或未來薪資沒有發(fā)展?！斑@類背景的人，很難一步（轉(zhuǎn)行）到位，但學(xué)習(xí)能力不錯(cuò)，可以一點(diǎn)一點(diǎn)進(jìn)入AI領(lǐng)域?！?/p>

一位95后文濤（化名），就從城市規(guī)劃專業(yè)轉(zhuǎn)到了AI產(chǎn)品經(jīng)理。文濤是城規(guī)專業(yè)的海外碩士，原本在2022屆校招時(shí)入職了一家房地產(chǎn)開發(fā)公司，做項(xiàng)目運(yùn)營(yíng)管理。

今年春節(jié)前，他離職，決定轉(zhuǎn)行到汽車或者AI行業(yè)。他給了自己三天時(shí)間，在各大社交平臺(tái)上刷行業(yè)信息，為了“養(yǎng)大數(shù)據(jù)”。四五月份開始，理想、廣汽、日產(chǎn)汽車等車企陸續(xù)裁員，他決定把更多精力投入到AI行業(yè)而非汽車行業(yè)上。他跟著YouTube和B站上的教程，自己寫代碼，做AI智能客服、AI知識(shí)庫(kù)、AI對(duì)話機(jī)器人的項(xiàng)目。五月下旬，他拿到成都一家做北美市場(chǎng)的外企的AI產(chǎn)品崗offer。

AI是新興行業(yè)，面試官和候選人都在摸索中。文濤入職的這家公司，剛剛開始搭建AI團(tuán)隊(duì)?！安灰X得面試官很**，啥都知道。我碰到好幾個(gè)面試官，對(duì)于你自學(xué)的項(xiàng)目，他還沒你懂?！?/p>

有人轉(zhuǎn)行AI之后，面臨更大的挑戰(zhàn)和不適應(yīng)。

相比于互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品，AI產(chǎn)品的難點(diǎn)在于，大模型是一個(gè)黑盒，其生成結(jié)果不穩(wěn)定，無法在產(chǎn)品中達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)化的交付效果。訓(xùn)練、微調(diào)大模型的人，在調(diào)整各種參數(shù)并達(dá)到預(yù)期效果后，也不知道為何如此調(diào)參就能達(dá)到如此效果，此模型的調(diào)參“配方”也無法在彼模型上復(fù)現(xiàn)。

思穎（化名）是文科生，校招入職一家互聯(lián)網(wǎng)公司，本來做運(yùn)營(yíng)崗，因?yàn)橹暗腁I產(chǎn)品經(jīng)理離職，她被迫轉(zhuǎn)崗到AI產(chǎn)品崗位?！懊刻觳粩嘣诤停ù竽Ｐ偷模┗糜X率做斗爭(zhēng)，斗爭(zhēng)的過程是無止境的黑盒。那些讓你眼前一亮的case，可能要經(jīng)過上百次的調(diào)試才能出來?！?/p>

思穎負(fù)責(zé)的產(chǎn)品容錯(cuò)率很低。她剛轉(zhuǎn)崗AI產(chǎn)品經(jīng)理后不久，AI的幻覺便釀成事故。一次，AI功能告知一位用戶的航班起飛時(shí)間出了錯(cuò)，用戶把全責(zé)歸到了這家公司，要求賠償。

轉(zhuǎn)行到AI的難度還在加大，因?yàn)镃hatGPT發(fā)布近兩年以來，AI行業(yè)也水漲船高了。去年還有跳到大廠做AI產(chǎn)品經(jīng)理、漲薪120%的例子，今年很難再有如此高的漲薪。求職博主林木觀察，去年在社會(huì)面上想轉(zhuǎn)行到AI的人還不多。但到今年，很多互聯(lián)網(wǎng)大廠內(nèi)部也開設(shè)業(yè)務(wù)+AI的崗位，原來做搜索、策略崗位的人更容易轉(zhuǎn)到AI崗位。去年招聘崗位更多在模型層，今年更多在應(yīng)用層。

直接做底層大模型的崗位標(biāo)準(zhǔn)水漲船高，人們開始涌入模型廠商的上下游產(chǎn)業(yè)鏈。林木建議，不要只盯著直接做底層大模型的廠商，也可以往上游看數(shù)據(jù)采集與標(biāo)注、算力中心的崗位，往中游看行業(yè)垂類大模型，往下游看應(yīng)用層的微調(diào)、訓(xùn)練、RAG等崗位。

目前AI行業(yè)還沒有大規(guī)模增長(zhǎng)、商業(yè)化，林木不太推薦當(dāng)下去AI運(yùn)營(yíng)的崗位，除非是針對(duì)海外的AI產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)崗位?！澳壳癆I處于0到1的階段，C端產(chǎn)品的0到1取決于產(chǎn)品經(jīng)理，B端產(chǎn)品取決于解決方案、產(chǎn)品經(jīng)理甚至前端銷售。等到AI能夠大規(guī)模增長(zhǎng)或商業(yè)化，運(yùn)營(yíng)崗位才能發(fā)揮規(guī)?；鲩L(zhǎng)、精細(xì)化運(yùn)營(yíng)的核心作用?！?/p>

2023年，成都的招聘會(huì)。圖片來源：視覺中國(guó)

在2024年轉(zhuǎn)行AI，比2014年轉(zhuǎn)行移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)，難得多?！?012年，美團(tuán)去我的畢業(yè)院校（一個(gè)211學(xué)校）招聘，基本上沒有學(xué)生去的。大家真正開始關(guān)注移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)，是2014、2015年‘大眾創(chuàng)新、萬眾創(chuàng)業(yè)’的時(shí)候?，F(xiàn)在入行AI的門檻高很多，過去很多產(chǎn)品經(jīng)理培訓(xùn)，在網(wǎng)上報(bào)一兩個(gè)月的班就可以做產(chǎn)品經(jīng)理，現(xiàn)在校招生入行都需要很好的學(xué)歷背景和實(shí)習(xí)經(jīng)歷。”林木說。

林木認(rèn)為，對(duì)于普通人來說，不一定要在驗(yàn)證期進(jìn)入一個(gè)新興行業(yè)（AI大模型還在驗(yàn)證期），可以在增長(zhǎng)期進(jìn)入?！疤O果2010年發(fā)布了iPhone 4，代表了移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的到來，（移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的）局勢(shì)很明朗。但普通人2012年進(jìn)入移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)就算早的，2015、2016年進(jìn)入也完全趕得上這個(gè)時(shí)代?！?/p>

效率最大化的戰(zhàn)爭(zhēng)，還是曠野漫游？

有人把轉(zhuǎn)行看作在無數(shù)分岔路口做出最優(yōu)解的戰(zhàn)爭(zhēng)，也有人當(dāng)作臨時(shí)起意的漫游。

對(duì)誠(chéng)漢來說，這次嘗試轉(zhuǎn)到AI大模型，跟兩年前放棄工作去讀研一樣，都是在分岔路口不斷獲取新信息做出最優(yōu)解。2022年，誠(chéng)漢考研二戰(zhàn)的初試結(jié)束后，立馬開始找工作，“三線”并行：考研的復(fù)試調(diào)劑、拖入職時(shí)間然后上班、找更好的新工作。他當(dāng)時(shí)入職華為的外包C++軟件開發(fā)崗位，在拿到研究生錄取后，辭職讀研。他覺得這是四個(gè)月的完美操作，“我應(yīng)該是全網(wǎng)頭一個(gè)這么做，并成功了的人?！?/p>

“我需要不斷嘗試并獲取信息，再接收到新的信息之后，及時(shí)調(diào)整接下來的方向，而不是一股腦的一個(gè)方向。在你面前永遠(yuǎn)是有一棵分岔樹的，每個(gè)枝丫都有自己的判斷語句和權(quán)重。每個(gè)新收集到的信息都會(huì)改變枝丫的判斷語句和權(quán)重?！彼f。

他在7月份進(jìn)行一輪信息收集，問了十幾個(gè)從事互聯(lián)網(wǎng)和AI行業(yè)相關(guān)的人。在8、9月份的秋招中集中投遞了二十多份簡(jiǎn)歷，但沒有拿到正職offer。

在理性的決策和行動(dòng)無法獲得正反饋后，他開始理性地考慮放棄。

但仍有人很松弛，有權(quán)衡但不糾結(jié)。

文悅（化名）就是如此。她不是技術(shù)科班出身，不會(huì)編程，今年從互聯(lián)網(wǎng)UI設(shè)計(jì)師跳到了AI產(chǎn)品經(jīng)理，雖然不是在互聯(lián)網(wǎng)大廠，而在一家做To-G服務(wù)的農(nóng)業(yè)公司。

文悅很多次在人生路口，選擇臨時(shí)變道。她98年生，家在河南農(nóng)村，她喜歡畫畫，高中時(shí)想做藝術(shù)生，家里沒錢不同意，于是輟學(xué)，買了無座票，在火車上站了8小時(shí)到杭州，在19歲的年紀(jì)做了快遞客服，工資三四千，輾轉(zhuǎn)幾年后，給阿里做外包UI設(shè)計(jì)，上一份工作是在一家創(chuàng)業(yè)公司做設(shè)計(jì)兼產(chǎn)品經(jīng)理，月薪18k。

她最初想做設(shè)計(jì)是因?yàn)楦嫯嬚催?，后來覺得“畫畫比較適合做副業(yè)，做主業(yè)就得執(zhí)行甲方的意見”。她自己發(fā)揮創(chuàng)意做的設(shè)計(jì)優(yōu)化方案，常常排不上需求，從入職到離職都沒有落地。

去年，文悅之前的崗位上接觸到AI搭建知識(shí)庫(kù)的工作。今年初考慮辭職時(shí)，她開始想轉(zhuǎn)到AI，“AI是新行業(yè)，我有機(jī)會(huì)能趕上別人，我的背景不好，如果去飽和成熟的行業(yè)，不一定能進(jìn)去?！?/p>

文悅自己整理的面試逐字稿

今年4月，文悅裸辭了，“我要是不辭職的話，我可能下不了決心（轉(zhuǎn)行），因?yàn)橹暗墓べY挺高的，我害怕自己會(huì)安于現(xiàn)狀、不想跳。反正先辭了再說。想了個(gè)大概，但沒有想太多，沒有想很遠(yuǎn)說一定在AI行業(yè)干個(gè)十年八年的?！?/p>

文悅在家休息了一兩個(gè)月，然后用自己的積蓄來了北京，“北京做AI的公司多。我想反正轉(zhuǎn)都轉(zhuǎn)了，就來做得最好的城市?！?/p>

文悅gap期間過得“特別爽”。吃喝用度也沒省錢，“一點(diǎn)也沒委屈自己”，喜歡買“中看不中用”的東西，為了做小紅書賬號(hào)，把在北京的老破小出租屋，裝修打扮了一番。gap幾個(gè)月，她把五六萬的積蓄花光了。

“我也不知道為什么，（對(duì)于錢花光）我一點(diǎn)也不怕。不管最后能不能掙到錢，我得先想著自己能掙錢，不然肯定掙不到。大部分時(shí)候，我心里總有一種想法，就是我一定能掙大錢?！蔽膼傉f。

她每天中午十二點(diǎn)起床，做做飯，再花三四個(gè)小時(shí)看AI的視頻和資料，一邊學(xué)一邊用平板放電視劇，“如果我某一天靈感大爆發(fā)，干活特別有狀態(tài)，我就會(huì)把電視關(guān)掉，干通宵?！本瓦@樣學(xué)了兩三個(gè)月。她習(xí)慣給每個(gè)面試問題寫逐字回答稿，不斷更新，40多個(gè)面試問題，寫了一萬四千字。

她的面試邀約并不多，因?yàn)樗亲钥即髮?、不是全日制本科，很多公司不?huì)約面。后來她面了四家，其中兩家是大廠外包，她后來9月入職了如今這家做To-G業(yè)務(wù)的農(nóng)業(yè)公司，月薪15k，“沒想加工資，想著先進(jìn)行業(yè)再說?！?/p>

她目前所在的AI產(chǎn)品經(jīng)理崗，不用對(duì)AI的底層技術(shù)了解透徹，她曾經(jīng)看一本講技術(shù)原理的這就是ChatGPT，看了100多頁(yè)沒讀完。目前的崗位，要求能設(shè)計(jì)產(chǎn)品的功能、輔助售前去談項(xiàng)目就可以。

爸媽當(dāng)初不同意她高中輟學(xué)，如今也不支持她換城市來北京，但拗不過她，“想做什么，我先做完了再跟爸媽說，大部分情況下，他們都是不同意的。”

男友跟著文悅來了北京，換了工作。男友之前是做軟件測(cè)試的，在她的建議下，轉(zhuǎn)到了大模型測(cè)試崗，給大廠做外包，也是先入行AI再說。男友當(dāng)初猶豫要不要跟她來北京，文悅的想法是，“如果他不來，我也要自己來。好不容易想干個(gè)事了，不能有人耽誤。”

文悅覺得未來不一定一直做AI產(chǎn)品經(jīng)理，以她外向的性格，給客戶做售前也能做得很好。

“我是想法比較多的人，今天想干這個(gè)，明天想干那個(gè)。以前有段時(shí)間特別想考研，后來了解到考上后要上三四年的學(xué)，就不太能接受，雖然我也不一定能考上。又想攢錢留學(xué)，雖然還不知道去哪里留學(xué)，但就是想去，作為一個(gè)目標(biāo)，讓我好好存錢。我愛好也廣泛，除了畫畫，還喜歡做手工：黏土（橡皮泥）、熱縮片、串珠、做美甲……我給自己做美甲可專業(yè)。”

如果說像誠(chéng)漢和文悅這樣的普通人，還能半路進(jìn)入普通的技術(shù)崗或者外圍的產(chǎn)品、運(yùn)營(yíng)崗，但對(duì)于更頂層核心的技術(shù)骨干，并不會(huì)跟風(fēng)，而是早就在大模型技術(shù)上有深耕積累的。

獵頭熊軍（化名）今年招聘了多個(gè)AI方向的投資崗、技術(shù)崗，往往是團(tuán)隊(duì)管理者、早期投資人、研究員等級(jí)別。以他的經(jīng)驗(yàn)，互聯(lián)網(wǎng)大廠和AI獨(dú)角獸六大家招聘的大模型技術(shù)骨干、核心科學(xué)家，大多數(shù)是博士起步、發(fā)過頂刊頂會(huì)論文的。

“現(xiàn)在做大模型需要RL（Reinforcement learning強(qiáng)化學(xué)習(xí)）方向的人，RL專家本來在算法圈子里就很少，人才池很小，原來用的算法都是NLP（自然語言處理）、CV（計(jì)算機(jī)視覺）。國(guó)內(nèi)真正做RL的人屈指可數(shù)。原來整個(gè)騰訊X Robotics實(shí)驗(yàn)室下面，真正做強(qiáng)化學(xué)習(xí)的專家也就個(gè)位數(shù)?！毙苘娬f。

這種大模型“科班”出身的專家，是互聯(lián)網(wǎng)大廠和AI獨(dú)角獸創(chuàng)業(yè)公司都在高價(jià)尋找的。“打個(gè)比方，如果大廠出200萬，創(chuàng)業(yè)公司可能要再加個(gè)幾十萬的價(jià)，但這幾十萬不重要，因?yàn)檫@個(gè)人對(duì)公司的貢獻(xiàn)是薪資的起碼十倍，重要的是候選人能否解決問題?！?/p>

“這批人其實(shí)都是很堅(jiān)定的，沒有誰是跟風(fēng)過來的，甚至在自己的領(lǐng)域已經(jīng)達(dá)到top talent的級(jí)別。不是轉(zhuǎn)不轉(zhuǎn)行的問題，是這些人對(duì)于自己的賽道是否有辨識(shí)度的判斷，是否有堅(jiān)持下去的理由?！?獵頭熊軍說。

在時(shí)代潮水中，每個(gè)人面臨的都是選擇與代價(jià)，浪潮中有小魚們徘徊漫游的空間，浪頭則永遠(yuǎn)是勇敢冒尖者的游戲。