全球IT支出最新动向
- 公有云预算连续三年增幅超20%，IaaS仍是最大蛋糕，PaaS潜力最大。
- 生成式AI基础设施带动GPU服务器采购，英伟达财报佐证需求。
- 安全合规预算占比首次突破10%，零信任架构成为CIO必选项。
国内人才供需地图
热门城市薪资对比
北京、上海算法岗中位数年薪45万；杭州、深圳云原生岗38万；成都、西安嵌入式岗25万，但生活成本仅为一线一半。企业用人痛点
- 会写Python的人多，懂分布式训练的人少 - 懂TensorFlow的人多，能把模型压缩到端侧的人少 - 懂安全的人多，能把安全左移到DevOps流程的人少 ---程序员如何转型AI工程师
自问：没有顶会论文也能转吗？ 自答：能。企业90%的AI岗位做的是业务落地，而非前沿研究。三条转型路线
- 数据管道工程师：掌握Spark、Flink、Kafka，把原始日志清洗成训练样本。
- 模型部署工程师：熟悉Docker、K8s、Triton，把PyTorch模型封装成高可用服务。
- 领域算法工程师：深耕金融风控、智能客服等场景，用LightGBM、Transformer解决具体问题。
六个月实战学习清单
| 月份 | 重点技能 | 可交付作品 |
|---|---|---|
| 1-2 | Python高阶、Pandas向量化、SQL窗口函数 | 10万行日志的实时ETL脚本 |
| 3-4 | PyTorch Lightning、分布式训练、混合精度 | 在4卡A100上训练完BERT-base，单卡显存节省30% |
| 5-6 | K8s GPU调度、Prometheus监控、灰度发布 | 将模型封装为RESTful API，QPS>500，P99延迟<80ms |
常见转型误区
- 误区：先啃完《深度学习》再动手 正解：边做项目边查文档，在Kaggle银牌实战中补齐理论 - 误区：盲目追最新大模型 正解：先用小模型解决业务问题，再考虑Scaling Law - 误区：忽视工程化 正解：模型离线AUC提升5%，不如线上推理延迟降低50%带来的商业价值大 ---面试通关策略
简历关键词
- 训练框架：PyTorch Lightning、DeepSpeed - 部署工具：Triton Inference Server、KFServing - 性能指标：Throughput、Latency、GPU利用率高频手撕代码题
1. 用NumPy实现Softmax反向传播 2. 用多进程加速图像预处理 3. 写一段K8s YAML，实现GPU节点亲和性调度 ---未来三年能力模型
- 2024：掌握大模型微调+LoRA，能跑通RLHF - 2025：熟悉多模态架构，能在CLIP+LLM上做产品化 - 2026：具备AI全栈成本优化能力，让大模型推理成本降到1/10 ---工具与社区推荐
- 课程：DeepLearning.AI《ChatGPT Prompt Engineering》、fast.ai《Practical Deep Learning》
- 开源库：LangChain、LlamaIndex、AutoGPTQ
- 社区：知乎专栏《算法工程化实战》、Discord频道“LLM-Ops-CN”
给非科班程序员的建议
问：数学基础薄弱怎么办？ 答：抓住三大核心：线性代数矩阵乘法、概率论贝叶斯公式、优化器SGD与Adam。用代码跑通一遍，比死记公式更有效。 问：英语阅读慢如何跟进最新论文？ 答：关注Twitter上的@akshay_pachaar、@omarsar0，他们每天把ArXiv新论文总结成图文线程，十分钟即可掌握要点。
（图片来源网络，侵删）
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