轉行做AI的人：恐懼者、遲疑者與漫遊者

當今的大經濟環境下，AI是少數的上升賽道，雖然商業化曲折，但畢竟寄託了“全村的希望”。不少人跟隨潮水的方向，轉行到AI行業：深夜求職直播間裡，人們問“今年AI賽道值不值得去”，小紅書上不少網際網路從業者分享如何轉到AI產品經理。

轉行人有著不同面貌：那些想轉行、但在風險面前遲疑的，那些下決心拋掉安穩、縱身一躍的，那些在嘗試之後又返回原軌的……

有人把轉行看作在無數分岔路口做出最優解的戰爭，也有人當作臨時起意的漫遊。

而站在浪頭的，是那種並非半途跟風，而是在風口與狂熱來臨之前，就有勇氣在黑暗中獨自前行的人。

熱望與恐懼

如果把大模型技術比作金礦的原點，有人離原點只有一公里，比如深度學習、強化學習的研究者；有人離金礦一百公里，比如非IT從業人員。ChatGPT出世後，人們朝著金礦前進，近者不一定比遠者更快挖到金子。

“除了極少數的大模型‘科班’，其他人幾乎都是零基礎。”電子資訊專業的研究生誠漢說。

誠漢是一所985學校的電子資訊專業的研究生，有軟體開發基礎，屬於離大模型原點不近也不太遠的人。誠漢現在研三，面臨秋招。7月，他集中跟十幾位網際網路前輩聊，得出結論——傳統軟體開發已經飽和，得轉行做大模型。

他開始行動，在7月把中文網際網路上播放量靠前的大模型講解影片全都看了一遍，天天晚上激動得睡不著覺，“大模型對傳統技術衝擊很大，感覺我們之前學的很多程式設計技術沒有用了。”

一位朋友強烈建議誠漢“立馬轉行過去，分一杯羹，再慢就晚了”。這位朋友在做資料中心算力相關的業務，一年多來目睹了大模型行業的風起雲湧：“這不是‘要不要參與’的問題，而是‘如何快速佔位’的問題。”

轉到大模型，沒有想象中容易。

誠漢在七八月份投了20多份簡歷，都是AI大模型的技術崗位，最後正職崗位沒有一個能過的，只拿了兩個實習offer。誠漢投的兩家AI獨角獸公司，當天投遞，當天就掛掉，實習、秋招提前批、秋招正式批都掛了。網際網路大廠的大模型崗位，則是面了一兩輪之後再掛掉。

面對慘淡的秋招結果，誠漢開始懷疑，“AI大模型這個東西，後面到底有沒有搞頭。”

求職博主林木曾擔任一家網際網路大廠的產品負責人，收過上千名轉行或求職的學員。在他看來，想轉到AI的人是兩極分化的：一類是剛畢業、沒工作幾年的年輕人，沒有吃到移動網際網路的紅利；一類是工作特別久的，吃到過網際網路紅利，知道風口有多重要。

學電子資訊的誠漢就是沒吃到網際網路紅利的年輕人。他曾在21年本科畢業時趕上移動網際網路的尾巴，當時能拿到的offer比現在多，“當時面試都不用出門，呆在房間裡線上面試就能拿到offer。”他當時進了華為的外包崗，但在拿到研究生錄取後辭職了。

轉行期間的失重感，對心理考驗很大。9月是秋招高峰期，誠漢沒想到一個秋招offer都沒拿到。最焦慮的時候，他連續幾天睡不著覺，一人在寢室裡，半夜爬起來，開啟電腦看B站上關於日本經濟“失落的三十年”的影片，看魏晉南北朝的歷史書，或者跟一位獨自租房、二戰考研的朋友深夜聊電話。朋友慰藉他，很多事要看大環境，不是光靠自己的問題。

求職博主林木看來，就業寒冬下，“轉行的驅動力是恐懼”——行業下行，一些人覺得自己的行業沒出路，於是轉行。

想轉行到AI的人群中，很多來自下行的行業，比如房地產、建築城規等。林木表示，這類人大多學歷背景好，過去在房地產企業或建築設計院，做設計師或專案經理，能力強，危機感也強。林木見過的一個案例是從Top 985院校本碩畢業，不至於丟掉工作，但面臨降薪，或未來薪資沒有發展。“這類背景的人，很難一步（轉行）到位，但學習能力不錯，可以一點一點進入AI領域。”

一位95後文濤（化名），就從城市規劃專業轉到了AI產品經理。文濤是城規專業的海外碩士，原本在2022屆校招時入職了一家房地產開發公司，做專案運營管理。

今年春節前，他離職，決定轉行到汽車或者AI行業。他給了自己三天時間，在各大社交平臺上刷行業資訊，為了“養大資料”。四五月份開始，理想、廣汽、日產汽車等車企陸續裁員，他決定把更多精力投入到AI行業而非汽車行業上。他跟著YouTube和B站上的教程，自己寫程式碼，做AI智慧客服、AI知識庫、AI對話機器人的專案。五月下旬，他拿到成都一家做北美市場的外企的AI產品崗offer。

AI是新興行業，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團隊。“不要覺得面試官很牛逼，啥都知道。我碰到好幾個面試官，對於你自學的專案，他還沒你懂。”

有人轉行AI之後，面臨更大的挑戰和不適應。

相比於網際網路產品，AI產品的難點在於，大模型是一個黑盒，其生成結果不穩定，無法在產品中達到標準化的交付效果。訓練、微調大模型的人，在調整各種引數並達到預期效果後，也不知道為何如此調參就能達到如此效果，此模型的調參“配方”也無法在彼模型上覆現。

思穎（化名）是文科生，校招入職一家航旅公司，本來做運營崗，因為之前的AI產品經理離職，她被迫轉崗到AI產品崗位。“每天不斷在和（大模型的）幻覺率做鬥爭，鬥爭的過程是無止境的黑盒。那些讓你眼前一亮的case，可能要經過上百次的除錯才能出來。”

思穎負責的是一個線上旅遊產品，容錯率很低。她剛轉崗AI產品經理後不久，AI的幻覺便釀成事故。一次，AI功能告知一位使用者的航班起飛時間出了錯，使用者把全責歸到了這家航旅公司，要求賠償。

轉行到AI的難度還在加大，因為ChatGPT釋出近兩年以來，AI行業也水漲船高了。去年還有跳到大廠做AI產品經理、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，去年在社會面上想轉行到AI的人還不多。但到今年，很多網際網路大廠內部也開設業務+AI的崗位，原來做搜尋、策略崗位的人更容易轉到AI崗位。去年招聘崗位更多在模型層，今年更多在應用層。

直接做底層大模型的崗位標準水漲船高，人們開始湧入模型廠商的上下游產業鏈。林木建議，不要只盯著直接做底層大模型的廠商，也可以往上游看資料採集與標註、算力中心的崗位，往中游看行業垂類大模型，往下游看應用層的微調、訓練、RAG等崗位。

目前AI行業還沒有大規模增長、商業化，林木不太推薦當下去AI運營的崗位，除非是針對海外的AI產品運營崗位。“目前AI處於0到1的階段，C端產品的0到1取決於產品經理，B端產品取決於解決方案、產品經理甚至前端銷售。等到AI能夠大規模增長或商業化，運營崗位才能發揮規模化增長、精細化運營的核心作用。”

2023年，成都的招聘會。圖片來源：視覺中國

在2024年轉行AI，比2014年轉行移動網際網路，難得多。“2012年，美團去我的畢業院校（一個211學校）招聘，基本上沒有學生去的。大家真正開始關注移動網際網路，是2014、2015年‘大眾創新、萬眾創業’的時候。現在入行AI的門檻高很多，過去很多產品經理培訓，在網上報一兩個月的班就可以做產品經理，現在校招生入行都需要很好的學歷背景和實習經歷。”林木說。

林木認為，對於普通人來說，不一定要在驗證期進入一個新興行業（AI大模型還在驗證期），可以在增長期進入。“蘋果2010年釋出了iPhone 4，代表了移動網際網路的到來，（移動網際網路的）局勢很明朗。但普通人2012年進入移動網際網路就算早的，2015、2016年進入也完全趕得上這個時代。”

效率最大化的戰爭，還是曠野漫遊？

有人把轉行看作在無數分岔路口做出最優解的戰爭，也有人當作臨時起意的漫遊。

對誠漢來說，這次嘗試轉到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資訊做出最優解。2022年，誠漢考研二戰的初試結束後，立馬開始找工作，“三線”並行：考研的複試調劑、拖入職時間然後上班、找更好的新工作。他當時入職華為的外包C++軟體開發崗位，在拿到研究生錄取後，辭職讀研。他覺得這是四個月的完美操作，“我應該是全網頭一個這麼做，併成功了的人。”

“我需要不斷嘗試並獲取資訊，再接收到新的資訊之後，及時調整接下來的方向，而不是一股腦的一個方向。在你面前永遠是有一棵分岔樹的，每個枝丫都有自己的判斷語句和權重。每個新收集到的資訊都會改變枝丫的判斷語句和權重。”他說。

他在7月份進行一輪資訊收集，問了十幾個從事網際網路和AI行業相關的人。在8、9月份的秋招中集中投遞了二十多份簡歷，但沒有拿到正職offer。

在理性的決策和行動無法獲得正反饋後，他開始理性地考慮放棄。

但仍有人很鬆弛，有權衡但不糾結。

文悅（化名）就是如此。她不是技術科班出身，不會程式設計，今年從網際網路UI設計師跳到了AI產品經理，雖然不是在網際網路大廠，而在一家做To-G服務的農業公司。

文悅很多次在人生路口，選擇臨時變道。她98年生，家在河南農村，她喜歡畫畫，高中時想做藝術生，家裡沒錢不同意，於是輟學，買了無座票，在火車上站了8小時到杭州，在19歲的年紀做了快遞客服，工資三四千，輾轉幾年後，給阿里做外包UI設計，上一份工作是在一家創業公司做設計兼產品經理，月薪18k。

她最初想做設計是因為跟畫畫沾邊，後來覺得“畫畫比較適合做副業，做主業就得執行甲方的意見”。她自己發揮創意做的設計最佳化方案，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搭建知識庫的工作。今年初考慮辭職時，她開始想轉到AI，“AI是新行業，我有機會能趕上別人，我的背景不好，如果去飽和成熟的行業，不一定能進去。”

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（轉行），因為之前的工資挺高的，我害怕自己會安於現狀、不想跳。反正先辭了再說。想了個大概，但沒有想太多，沒有想很遠說一定在AI行業幹個十年八年的。”

文悅在家休息了一兩個月，然後用自己的積蓄來了北京，“北京做AI的公司多。我想反正轉都轉了，就來做得最好的城市。”

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

“我也不知道為什麼，（對於錢花光）我一點也不怕。不管最後能不能掙到錢，我得先想著自己能掙錢，不然肯定掙不到。大部分時候，我心裡總有一種想法，就是我一定能掙大錢。”文悅說。

她每天中午十二點起床，做做飯，再花三四個小時看AI的影片和資料，一邊學一邊用平板放電視劇，“如果我某一天靈感大爆發，幹活特別有狀態，我就會把電視關掉，幹通宵。”就這樣學了兩三個月。她習慣給每個面試問題寫逐字回答稿，不斷更新，40多個面試問題，寫了一萬四千字。

她的面試邀約並不多，因為她是自考大專、不是全日制本科，很多公司不會約面。後來她面了四家，其中兩家是大廠外包，她後來9月入職瞭如今這家做To-G業務的農業公司，月薪15k，“沒想加工資，想著先進行業再說。”

她目前所在的AI產品經理崗，不用對AI的底層技術瞭解透徹，她曾經看一本講技術原理的《這就是ChatGPT》，看了100多頁沒讀完。目前的崗位，要求能設計產品的功能、輔助售前去談專案就可以。

爸媽當初不同意她高中輟學，如今也不支援她換城市來北京，但拗不過她，“想做什麼，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。男友之前是做軟體測試的，在她的建議下，轉到了大模型測試崗，給大廠做外包，也是先入行AI再說。 男友當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。好不容易想幹個事了，不能有人耽誤。”

文悅覺得未來不一定一直做AI產品經理，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，今天想幹這個，明天想幹那個。以前有段時間特別想考研，後來瞭解到考上後要上三四年的學，就不太能接受，雖然我也不一定能考上。又想攢錢留學，雖然還不知道去哪裡留學，但就是想去，作為一個目標，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。”

如果說像誠漢和文悅這樣的普通人，還能半路進入普通的技術崗或者外圍的產品、運營崗，但對於更頂層核心的技術骨幹，並不會跟風，而是早就在大模型技術上有深耕積累的。

獵頭熊軍（化名）今年招聘了多個AI方向的投資崗、技術崗，往往是團隊管理者、早期投資人、研究員等級別。以他的經驗，網際網路大廠和AI獨角獸六大家招聘的大模型技術骨幹、核心科學家，大多數是博士起步、發過頂刊頂會論文的。

“現在做大模型需要RL（Reinforcement learning強化學習）方向的人，RL專家本來在演算法圈子裡就很少，人才池很小，原來用的演算法都是NLP（自然語言處理）、CV（計算機視覺）。國內真正做RL的人屈指可數。原來整個騰訊X Robotics實驗室下面，真正做強化學習的專家也就個位數。”熊軍說。

這種大模型“科班”出身的專家，是網際網路大廠和AI獨角獸創業公司都在高價尋找的。“打個比方，如果大廠出200萬，創業公司可能要再加個幾十萬的價，但這幾十萬不重要，因為這個人對公司的貢獻是薪資的起碼十倍，重要的是候選人能否解決問題。”

“這批人其實都是很堅定的，沒有誰是跟風過來的，甚至在自己的領域已經達到top talent的級別。不是轉不轉行的問題，是這些人對於自己的賽道是否有辨識度的判斷，是否有堅持下去的理由。” 獵頭熊軍說。

在時代潮水中，每個人面臨的都是選擇與代價，浪潮中有小魚們徘徊漫遊的空間，浪頭則永遠是勇敢冒尖者的遊戲。