2025 年，如何成为不被 AI 淘汰的技术人？

在咕泡科技联合创始人、AI 大模型事业部负责人 Mic 于「创谷讲堂」进行专题分享后，我们针对 AI 大模型的技术演进与人才能力要求进行了更深入的思考。本文将从技术变革、架构实现与能力重构三个维度，分享我们的观察与见解。

2025 年，大模型已从实验室概念全面进入产业落地深水区。从智能客服到代码生成，从数据分析到内容创作，生成式 AI 正在重构企业流程与人才能力模型。面对这场 AI 驱动的变革，技术人该如何保持不可替代性？

一、AI 技术范式转移：从“识别”走向“生成”

传统 AI 系统以“决策式”为主，擅长分类、识别与预测，但能力边界始终局限于“辅助”层面。ChatGPT 的爆发标志着 AI 正式进入“生成式”时代——不仅能识别模式，更能创造内容、推演逻辑、理解上下文，甚至参与决策。

这种转变意味着 AI 正从“工具”演变为“协作者”。技术人可借助大模型生成代码框架、撰写技术文档、优化业务流程，甚至构建初步产品原型。这一变化要求我们不仅要会用 AI，更要懂如何与 AI 协同创作。

二、架构选型与落地：MoE 与 RAG 成为关键路径

虽然 GPT-4o 等模型表现出色，但其高昂成本、数据出境风险与结果不可控等问题，限制了企业级场景的规模化应用。相比之下，DeepSeek 采用的 MoE（混合专家）架构在控制推理成本的同时，保持了相近的生成与推理能力。

值得注意的是，DeepSeek 基于海量中文语料训练，在理解中文语境、文化背景与行业术语方面表现优异。同时支持全面开源与私有化部署，为企业提供安全、可控、低成本的落地方案。

但拥有大模型不等于拥有智能化能力。如何让 AI 理解企业内部知识、接入业务系统成为落地关键。RAG（检索增强生成）架构通过将大模型与企业数据库、知识库、API 系统对接，使 AI 能基于具体业务上下文生成可靠内容，有效解决“泛泛而谈”问题。

三、未来人才核心：大模型思维与架构能力

随着技术门槛降低，提示词工程（Prompt Engineering）正在成为基础能力。无论是产品经理、运营人员还是开发者，能否写出清晰、结构化、可复用的指令，将直接影响工作效率与输出质量。

但这远远不够。真正稀缺的是能基于业务需求设计 AI 应用、调试模型表现、将生成能力嵌入工作流的"AI 架构型"人才。他们不仅理解技术，更理解场景；不仅能调用 API，还能设计整个 AI 辅助决策链路。

未来技术人的能力模型正在重构：传统编程能力依然重要，但必须与 AI 协同能力深度融合。企业招聘不再局限于"会用什么工具"，而更看重"能否用 AI 重新定义岗位价值"。

四、应对策略：技术人该如何布局？

在我们看来，应对 AI 时代的关键不在于追逐所有新技术，而在于建立三种核心能力：

1. 系统架构思维：能判断在什么场景下使用什么 AI 技术，如何设计 AI 与原系统的集成方案；

2. 场景理解能力：深入理解业务逻辑，识别 AI 能真正创造价值的环节；

3. 持续学习习惯：AI 技术迭代极快，只有保持学习才能不被边缘化。

技术本身并非目的，解决真实问题才是关键。AI 不是来替代我们，而是来扩展能力边界。那些能驾驭 AI、将其转化为业务价值的技术人，将成为未来十年最具竞争力的群体。

延伸学习参考：

若希望深入掌握大模型企业级应用开发、RAG 系统构建等实战技能，可关注包含智能体搭建、大模型应用开发、企业级项目实战等内容的学习路径——《AI 大模型零基础到商业实战全栈课》。通过电商 ChatBI、智能问答系统等企业级实战案例，可以系统化提升 AI 架构与落地能力。