文章指出，毕业生找工作时不应只关注薪资福利，而应首先考察公司如何看待AI。AI正在重塑各行各业，真正优秀的企业会将AI视为升级人才、产品和组织的工具，而非裁员手段。文章区分了两种错误观点：一是认为AI会取代员工，二是认为AI无用。强调AI时代，企业间的竞争核心是组织能力和人才能力的竞争，那些投资于员工AI技能培养的企业，才能在未来获得成功。
天天喊 AI 裁员的公司，不值得去；认为 AI 没用的公司，也没有未来。真正值得加入的，是那些用 AI 升级人才、升级产品、升级组织的企业。
毕业生找工作的第一课，不是谈薪资，而是看一家公司的 AI 观。
又到一年毕业季。
很多毕业生拿到 Offer 后，最关心的是：
- 工资高不高？
- 双休吗？
- 有没有加班？
- 有没有下午茶？
- 老板怎么样？
- 公司有没有发展？
这些当然重要。
但如果让我给所有毕业生一个建议，我只会说一句：
请先看看，这家公司的老板，是怎么看 AI 的。
因为一家公司的 AI 观，决定了它未来五年、十年，甚至更长时间的发展方向。
AI 不是一个工具的问题，而是一个时代的问题。
今天，AI 已经开始重新定义软件、办公、研发、营销、教育、医疗、制造……几乎所有行业。
真正拉开企业差距的，不是有没有接入 AI，而是如何使用 AI。
而这，也决定了一家公司值不值得加入。
第一种公司：天天喊"AI 要取代员工"
如果一家公司，老板天天在会议上说：
“AI 来了，以后不用招那么多人了。”
“AI 可以替代很多岗位。”
“以后一个人就能干十个人的活。”
“有了 AI，我们终于可以降本裁员了。”
听起来是不是很"先进"？
其实，这恰恰是最危险的信号。
因为这样的公司，从一开始就把 AI 理解错了。
他们看到 AI 的第一反应，不是：
如何创造更多价值。
而是：
如何减少人。
他们把员工当成成本。
把 AI 当成裁员工具。
今天裁设计。
明天裁运营。
后天裁开发。
最后，公司的人越来越少。
老板觉得成本越来越低。
但真正失去的，却是企业最重要的竞争力——
人才。
永远不要低估人的价值
很多人认为：
AI 越强，人就越不重要。
事实上，恰恰相反。
AI 越强，人越重要。
因为商业从来不是围绕 AI 展开的。
商业永远围绕人展开。
用户是人。
客户是人。
合作伙伴是人。
创新来自人。
品牌来自人。
信任来自人。
文化来自人。
AI 可以生成代码。
AI 可以生成图片。
AI 可以生成视频。
甚至可以写方案、做 PPT、分析数据。
但 AI 永远不知道：
为什么用户会感动？
为什么客户愿意买单？
为什么一个产品会成功？
为什么一家企业能够长期存在？
真正理解这些的，始终是人。
所以，一家天天想着用 AI 替代人的公司，本质上并没有理解 AI。
几年之后，它最大的竞争对手，不是 AI，而是那些不断培养人才的企业。
第二种公司：觉得 AI 没什么用
还有一种公司，同样值得警惕。
老板说：
“AI 就是炒作。”
“我们还是按以前的方法做。”
“不用学 AI。”
“AI 对我们行业没有影响。”
如果你听到这些话。
请认真考虑一下。
历史从来不会等待拒绝改变的人。
工业革命，没有等手工业。
互联网，没有等传统媒体。
移动互联网，没有等功能机。
今天，AI 也不会等待任何一家拒绝学习的企业。
AI 已经不是一个功能。
不是一个热点。
更不是一个营销概念。
它已经成为新的生产力。
未来几年，每一个行业都会因为 AI 而重新洗牌。
拒绝 AI，不是在坚持传统。
而是在主动放弃未来。
真正值得加入的公司，只有一种
真正优秀的公司，从来不会问：
AI 能替代多少员工？
他们真正关心的是：
AI 怎样才能让每一位员工变得更强？
这是两种完全不同的企业思维。
一种在做减法。
一种在做乘法。
真正优秀的企业，会持续投入资源：
- 培养员工 AI 能力；
- 建立 AI 工作流；
- 优化研发流程；
- 升级产品体验；
- 重构组织协同；
- 为每一位员工配备 AI 助手。
他们不会因为 AI 而裁员。
而是因为 AI，让员工拥有过去数倍甚至数十倍的创造力。
因为他们知道：
AI 的价值，不是替代员工，而是放大员工。
AI 真正升级的，不是岗位，而是人才
很多人害怕 AI。
担心自己的工作会被替代。
其实，大多数岗位不会消失。
真正消失的，是过去的工作方式。
以前，一个设计师一天只能做一张图。
现在，借助 AI，一天可以完成二十套创意方案。
以前，一个程序员需要两周开发一个功能。
现在，AI 可以辅助完成设计、编码、测试，让研发效率成倍提升。
以前，一个运营每天花大量时间整理数据。
现在，AI 自动完成分析，运营可以把更多时间投入到增长策略和用户运营中。
AI 并没有把这些岗位消灭。
而是让这些岗位变得更有价值。
AI 取代的，从来不是人。
而是低效率、重复性的工作。
真正留下来的，是更懂业务、更懂用户、更懂创新的人。
企业真正应该升级的，是人才，而不是裁员
很多企业把 AI 当成降本工具。
真正优秀的企业，把 AI 当成人才升级工具。
因为企业最大的资产，从来都不是：
不是办公楼。
不是服务器。
不是融资金额。
也不是拥有多少 AI 模型。
企业最大的资产，永远是人。
真正有远见的企业，会把节省下来的时间和效率，重新投入到员工成长中。
帮助员工学习 AI。
帮助员工掌握新的工具。
帮助员工拥有新的能力。
帮助员工创造更大的价值。
这样的企业，不是在节省成本。
而是在投资未来。
AI 时代，真正的竞争，是组织能力的竞争
未来，公司之间真正的竞争，不是谁拥有最新的大模型。
因为模型可以买。
工具可以买。
API 可以接。
真正买不到的是：
一支拥有 AI 能力的人才团队。
未来真正优秀的企业，一定会完成三次升级：
第一，产品升级。
把 AI 融入产品，让用户体验持续提升。
第二，组织升级。
让 AI 成为研发、设计、运营、销售、客服等每一个岗位的基础能力。
第三，也是最重要的一次——人才升级。
培养每一个员工，让他们成为 AI 时代的新型人才。
未来真正的护城河，不是模型。
而是一群会使用 AI 创造价值的人。
给所有毕业生一个判断标准
以后找工作，不要只问：
工资多少？
也不要只问：
福利怎么样？
请多问一句：
公司如何看待 AI？
如果老板回答：
“AI 是帮助员工成长的。”
这样的公司，值得深入了解。
如果老板回答：
“AI 就是为了少招人、少发工资、少养员工。”
请认真考虑。
因为这样的企业，今天也许能够降低成本。
但明天，很可能失去未来。
写在最后
未来十年，AI 一定会改变世界。
但真正改变世界的，从来不是 AI 本身。
而是那些愿意学习 AI、拥抱 AI、善用 AI 的人。
对于企业来说，也是一样。
真正有前途的公司，不是拥有最多 AI 的公司。
而是拥有最多 AI 人才的公司。
AI，不应该成为裁员的借口。
而应该成为人才成长的加速器。
AI，不应该降低人的价值。
而应该放大人的价值。
因为所有商业，最终都围绕人展开。
一个相信人的企业，才能真正赢得未来。
一个愿意培养人的企业，才值得年轻人托付自己的青春。
未来属于 AI。
但更属于那些愿意让人与 AI 一起成长的企业。
最后
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第一阶段（10天）：初阶应用
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- 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
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- …
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
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- 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
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- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
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6、这些资料真的有用吗？
这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。
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