未来几年，AI人才将分为两类：普通操作者和稀缺的系统型人才。本文深入探讨了2025年后AI人才红利的归属，揭示了真正的稀缺技能，并为普通人、程序员和职场人提供了转型建议。

先把结论说在前面：

未来几年里，所有跟 AI 有关的岗位，会被粗暴地分成两类人——

一类，是还停留在「会调包、会写点 Prompt、会用一下 Copilot」的普通操作者；

另一类，是真正能把模型关进「系统」里，让它又快、又省、又稳、又能挣钱的系统型人才。

前者很快会被 AI 自己吞掉，后者，正在变成这波浪潮里最稀缺、溢价最高的那拨人。

这篇文章，我想跟你系统拆一件事：

2025 之后，到 2030 之前，这波 AI 人才红利到底给谁？

普通人、普通程序员、普通职场人，还有没有机会？

真正的「稀缺技能」到底长什么样？

一、游戏规则已经改了：从「会训练模型」到「能养得起模型」

过去两年，很多人对 AI 的理解停在两个关键词：

「大模型」+「Prompt 工程」。

但 2025 开年这几件事，其实已经把方向悄悄拧过去了：

企业不再问：「我能不能搞个自己的大模型？」

而是开始问：「我能不能把现有模型，以可控的成本，稳定、低延迟地跑在我的业务里？」

换句话说，从「谁的模型更强」，变成了「谁能把模型养活」。

这背后有三层现实：

第一，模型自己在疯狂卷价。

开源模型越来越多、越来越强，Llama、Mistral 一波接一波，大模型本身越来越接近「基础设施」。

模型本身不再是护城河。

第二，真正贵的是推理成本。

你每多一个用户，请求多几毫秒，背后都是实打实的 GPU 账单。

能把推理成本砍掉 30%，就是直接动到了利润表。

第三，业务要的是「生产系统」，不是「炫技 Demo」。

公司不缺能做 Demo 的人，缺的是能把 Demo 变成 7×24 小时在线服务的人。

要考虑容错、监控、评估、限流、合规、权限、人机回路……所有传统工程问题，通通叠在 AI 上。

所以，2025 之后的 AI 人才金字塔，顺序已经完全反过来了：

• 塔底，是会用模型、会写 Prompt、会做简单微调的人，供给开始过剩；
• 塔中，是能做一点系统集成、能把 AI 接到业务里的人，价值在抬头；
• 塔尖，是三类人： 一类是懂 AI 基础设施和推理优化的工程师； 一类是能编排复杂智能体工作流的「Agentic 工程师」； 再一类，是在具身智能、AI for Science 这些交叉领域里，既懂科学又懂模型的「双语者」。

他们共同的标签只有一个：

不再停留在「模型本身」，而是拿模型当「原材料」，去做系统工程。

二、金字塔顶端第一类人：把 GPU 当算盘用的 Infra 工程师

说残酷一点，现在很多所谓「AI 岗」，干的事情本质上是：

调现成模型、写业务逻辑、堆显卡。

这一套，在算力宽松期还能糊弄过去，但现实已经变了：

• 大厂一年几百亿的 AI CapEx，不是为了让你开着 70B 模型帮用户写作文；
• 初创公司烧钱烧到手抖，「每 1000 token 成本」会被算得非常细；
• 一大堆团队拿不到顶级 GPU，只能在「算力贫乏」条件下硬挤性能。

在这种环境下，真正值钱的，是那拨能「直接给利润表提速」的人：

• 通过底层优化，把推理成本砍掉三分之一；
• 或者在同样的显存下，把吞吐量翻一倍；
• 或者在一堆「过气旧卡、混搭硬件」上，把大模型跑得稳、跑得动。

他们做的事情，听上去有点「不性感」，但非常关键。

1）先看清敌人：推理的真正瓶颈不是算力，而是内存

很多人以为，GPU 就是「算得快」。

但大模型推理真正在卡的，不是「算」，而是「搬数据」。

• 模型参数、KV Cache 全都在抢那点显存和内存带宽；
• 绝大多数时候，GPU 核心在干的事是：等数据搬过来。

所以，Infra 工程师每天琢磨的是：

• 怎么让数据更连续地「喂」进算子；
• 怎么减少无意义的内存读写；
• 怎么用同一块 KV Cache，服务更多并发。

这就是为什么，Triton 这种语言开始爆火。

它帮你用接近 Python 的写法，写出性能接近手搓 CUDA 的内核，去干三件事：

• 把多个小操作融合成一个算子，减少内存往返；
• 按照 GPU 内存布局优化访问模式，避免乱跳；
• 为各种奇怪形状的矩阵、注意力模式，写定制内核。

你不需要天天搞新论文，你只要搞定一两个关键算子，就足够让业务线给你跪着叫爸爸。

2）vLLM 这类推理引擎，已经成了新底座

如果你还在用最原始的「Transformers + 手写循环 + Flask API」堆推理服务，只能说，你已经站在了「性能鄙视链」的最底端。

现在的标配，是一整套为推理优化的引擎，比如 vLLM。

它玩了两个非常关键的点：

• 第一个叫 PagedAttention，把 KV Cache 按「页」切开，像操作系统虚拟内存那样管理。 不再需要一次性预留一大坨连续显存，显存利用率直接拔升。
• 第二个叫 Continuous Batching，连续批处理。 不等一批请求全部结束，谁先结束谁先让位，新流量立刻补上。 对用户来说，排队时间大幅下降，系统整体吞吐还更高。

你会发现，这已经不是「AI 问题」，而是操作系统、编译器、分布式系统的问题。

所以，真正的 Infra 稀缺人才，是那拨能把传统 CS 知识「迁移」到大模型世界的人。

3）在「穷人版算力」下的极致优化，是一条中国工程师的隐形优势

还有一类技能，中国工程师天然有优势：

在拿不到顶配 GPU 的前提下，把模型压到「刚好不死」。

这里有两块：

• 模型压缩：INT8、FP8、4bit 量化、蒸馏、剪枝，把 70B 模型压成能跑在一两张卡上的版本，还能保持可用精度；
• 异构调度：CPU、旧 GPU、国产 NPU 混搭，什么便宜用什么，靠调度和分片把它们拧成一台「用得起的超算」。

你可能觉得这很“土法炼钢”，但现实是——

整个亚洲、拉美、中东一大票公司，未来都要走这条路，真正能在约束条件下做优化的人，非常稀缺。

三、第二类塔尖人才：从写 Prompt 到写「认知架构」的 Agent 工程师

很多人还停留在「Prompt 工程师」三个字上，其实这条路已经走到尽头了。

模型越来越聪明，Prompt 越来越「容错」，那种「背十句咒语」的时代会很快被抹平。

真正有价值的，不是你一句话怎么问，而是你能不能设计出一整套「智能体工作流」：

• 模型只是其中的大脑；
• 外面还有工具调用、状态机、记忆、评估、重试、人机回路；
• 整个系统要能在复杂业务里跑得稳。

我们可以把这一类人叫做：Flow Engineer 或「认知架构师」。

1）线性链已经不够用了，系统要变成一个「有记忆的图」

传统玩 RAG 的思路，是一条直线：

用户提问 → 检索文档 → 喂给模型 → 输出答案。

这套东西，已经被卷成基础配置。

现在真正难的是：

• 用户提了一个模糊问题，系统得先帮 ta 把问题拆开；
• 然后多轮检索、比对、汇总；
• 中间随时发现「信息不够」「方向错了」要重新规划；
• 甚至在某些关键节点，人需要插进来。

这就是为什么，像 LangGraph 这种「图式工作流框架」开始爆火。

一个成熟的 Agent 系统，背后往往是一张有状态的图：

• 节点是不同角色：规划、检索、分析、写作、评估、调用工具……
• 边是不同的流转路径：正常路径、失败重试、人工审批分支……
• 图上还挂着一块「共享记忆」，记录用户上下文、历史决策、外部环境。

这已经完全不像「写 Prompt」，更像在写一个「会思考的状态机」。

2）「多智能体」是生产力，不是噱头

你可以把智能体理解成一堆「性格不同的虚拟员工」：

• 有人负责拆需求，有人负责写代码，有人负责写文档，有人负责挑错；
• 他们互相对话、扯皮、纠错，你在旁边只看结果。

看起来很爽，但要在真实业务里跑起来，有几个硬门槛：

• 你得为每个智能体定义清晰的边界：它负责什么、不负责什么；
• 你得设计好「交班规则」：什么时候交给下一个智能体，失败了怎么退回；
• 你得想好「停机条件」：防止一群模型在那儿自言自语死循环。

所以，真正稀缺的不是「我会用某个多 Agent 框架」，而是：

• 我能画出这套系统的完整状态图；
• 我能用日志和指标分析它哪里容易发疯；
• 我能把“AI 想干的事”翻译成“业务真正允许的事”。

3）高阶 RAG：从「检索」到「自己知道自己不知道」

还有一块正在被严重低估的，是高阶 RAG。

大多数人做 RAG，是「有啥喂啥」，模型查完就回答。

真正成熟的系统，会多做几步：

• 先分析问题，判断「能不能靠现有知识回答」；
• 如果答案不确定，就自己规划检索策略：查哪个库、查几轮、换什么关键词；
• 查完之后，还要自己评估置信度，必要时把结果标成「建议人工复核」。

这背后，都是一整套「反思 + 自我纠错」的设计。

你要把「思维链」「思维树」「反思」这些本来写在 Prompt 里的东西，迁移到系统层。

所以，Agent 工程师本质上干两件事：

• 向下，懂得怎样把模型接到各种工具上，把复杂任务拆成一张「图」；
• 向上，能把一个模糊业务诉求，翻译成一套多步决策流程。

这就是为什么，我更愿意把这拨人叫做「认知架构师」，而不是「Prompt 工程师」。

四、第三类塔尖人才：具身智能与 AI for Science——跨界「双语者」

还有一条赛道，门槛很高，但一旦进去了，护城河极深：

具身智能 + 科学智能。

它们有一个共同特点：

不仅要懂模型，还要懂物理世界、化学世界、生命世界的规律。

1）具身智能：让模型走出屏幕，直接操控物理世界

你可以把具身智能理解成：

把一个大模型塞进机器人身体里。

它要做的，不只是「看懂画面」「听懂指令」，而是：

• 把「把桌上的红色杯子放进柜子」这种话，翻译成一连串精确的关节动作；
• 在不确定、噪声、遮挡、摩擦力乱七八糟的真实环境里，完成任务。

这背后，有三个必备能力：

• 多模态：同时处理 RGB 图像、深度信息、激光雷达、关节状态等一堆传感器输入；
• 仿真：在虚拟环境里大量练习，通过「域随机化」把光照、纹理、摩擦系数各种打乱，让策略在现实里也站得住；
• 中间件：把 PyTorch 里跑出来的策略，嵌进 ROS2、实时系统、驱动里，保证不延迟、不抖动。

你会发现，这个岗位的「双语」是：

一边是模型和算法，一边是真实世界的工程控制。

2）AI for Science：「懂科学又懂模型」的人，直接站在下一轮范式上游

另一条交叉赛道，是把 AI 用在生物医药、材料科学、能源、半导体这类硬核科学上。

• 在药物发现里，大模型学的是蛋白质结构、分子间作用力，帮你把 4–6 年的临床前周期压缩；
• 在材料科学里，模型给的是「这组元素 + 这组晶格结构」有没有可能形成更轻、更强、更稳定的新材料；
• 在计算物理里，它帮你把昂贵的 DFT、仿真算一次，后面全用近似模型替代。

这里的「稀缺」非常直接：

• 你既要看得懂论文里的方程，也要看得懂 Transformer 的结构；
• 你既要知道现实实验怎么做，也要知道数据怎么标、模型怎么评估。

这种「科学 + AI」的双语人才，数量极少，但对产业价值极高——

他们直接站在下一轮技术革命的原点。

五、地缘分工之后，你该怎么选赛道？

放大到全球来看，其实已经形成了一个很有意思的「人才版图」：

• 美国在做「全栈 + 前沿」，从大模型架构到系统框架，一整套标准都在那边定；
• 中国在「约束条件下的极致工程化」和「具身智能产业化」上跑得很快；
• 欧洲在「AI 治理、合规」和「科学智能」上积累很深。

对个人来说，更重要的问题是：

我们应该在这张版图里，给自己找什么位置？

如果你有技术背景，我的建议很简单：

先在下面三件事里选一条做深：

• 往下扎：AI Infra / CUDA / Triton / vLLM / MLOps，把自己变成那种「能让模型跑得快又稳」的人；
• 往中层扎：Agentic AI / LangGraph / 流程编排，把自己变成「认知架构师」；
• 往交叉扎：Embodied / AI for Science / 行业深度结合，把自己变成「双语者」。

三条路共通的一点是：

你的工作重心，从「自己产出内容」

变成了「设计系统 / 工作流 / 架构，让模型替你干活」。

六、那普通技术人，怎么在 12 个月内完成转型？

很多技术人现在的典型状态是：

Python 会一点，PyTorch 过过教程，微调玩过几次，业务里会调一下 API。

老实说，这个水平，在 2025 之后会非常危险——

因为这些事情，模型自己就能教新人做了。

如果你已经有一定工程基础，我会建议这样一条路线（非常落地）：

第 1–3 个月：把环境和底层认知打牢

这三个月你只干三件事：

第一，搞定一台靠谱的机器和开发环境。

Ubuntu + CUDA + Docker + 一块还过得去的 RTX 卡。

别再用各种魔法版环境，生产上没法复用。

第二，把 Python 和异步编程补齐。

你不用做数据科学家，但要能写稳健的服务端、异步请求、日志监控。

第三，搞明白大模型的「执行链条」：

从请求进来 → Token 化 → 前向推理 → KV Cache → 输出 → 日志和指标。

你要能用监控工具看到：延迟卡在哪、显存耗在哪、吞吐量是怎么被拖垮的。

第 4–7 个月：选一条赛道，做出能打的 Side Project

不要贪多，只要一个方向：

如果选 Infra，就做一个「迷你版推理服务」：

• 用 Docker + FastAPI 把一个开源模型跑起来；
• 再尝试用量化、vLLM、Triton 慢慢替换底层组件；
• 同时用压测工具打，记录每次改动对延迟和成本的影响。

如果选 Agent，就做一个「企业级智能体 Demo」：

• 比如做一个深度研究助手，自动拆问题、查资料、做总结、给引用；
• 用 LangGraph 画出完整的状态机，把所有分支和失败路径设计清楚；
• 重点不是「看上去有多聪明」，而是「错误率、重试策略、人机回路怎么做」。

如果选 Embodied，就先从纯仿真开始：

• 用 Isaac Sim 或 Gazebo 搭一个简单场景；
• 让一个虚拟小车只靠摄像头画面学会避障、到达目标位置；
• 把整个训练、评估、部署流程写成一篇工程笔记。

这阶段的目标很简单：

拥有一个你能从「架构、实现、优化」三层完整讲清楚的项目。

第 8–12 个月：工程化和作品集

最后四个月，你要做两件经常被忽略的事：

第一，把你的项目「生产化」。

• 所有服务 Docker 化；
• 加上基础监控：请求量、延迟、错误率、Token 成本；
• 尝试做一个最简单的自动评估机制，让系统自己对自己的输出打分。

第二，把你的项目「故事化」。

• 把架构图画出来；
• 把关键决策写下来：你为什么用这个框架、为什么不用另一个；
• 把性能数据做成表格，对比「优化前 / 优化后」，写清楚 trade-off。

这些东西，不仅是简历内容，更是你在团队里说服别人的「谈资」。

一个能拿出完整技术叙事的人，永远比一个只会喊「我会 XXX 框架」的人值钱。

七、那非技术人呢？有没有出路？

很多非技术背景的同学，这两年被信息吓到了：

• 一会儿是大模型、向量数据库、RAG；
• 一会儿是 CUDA、Triton、vLLM；
• 一会儿是各种智能体框架、自动化工具。

看上去，每一个词都很陌生。

但如果你仔细拆一下，会发现，AI 把「技术门槛」压低的同时，反而推高了一类人的价值——

那就是能够设计「人机协同流程」、能做「认知判断」的人。

我会给非技术人一个新的职业定位：

认知架构师 + 公民开发者。

1）你的武器，不是代码，而是结构化思维

所谓「认知架构师」，不是让你去写算法，而是让你做三件事：

• 用结构化的方式向 AI 提需求，让它按你的逻辑思考，而不是暴力发挥；
• 设计一整套「AI 参与你工作流」的流程，而不是单点调用；
• 在关键节点做「判断」而不是「操作」，你负责拍板，AI 负责干活。

举两个非常具体的例子：

• 用「思维链」逼 AI 展开过程，而不是直接报答案；
• 用「思维树」让 AI 先列出几套方案，再让它自己对比优劣，你再做终局决策。

这些能力，本质上是「逻辑拆解 +沟通表达」，反而是很多文科背景更擅长的。

2）你的第二个武器，是低代码 & 自动化工具

低代码平台现在非常成熟了：

• Zapier / Make 可以帮你连起各种 SaaS 工具，把工作流自动跑起来；
• Coze / Copilot Studio 之类的智能体工厂，可以让你拖拖拽拽，就做出一个「懂你业务的 AI 助手」。

你不需要会写 Python，就能把一套「用户填写表单 → AI 生成报告 → 自动发邮件 → 写入表格」的流程，搭成一个自动系统。

只要你在某个业务场景里工作得足够久，你就天然比程序员更懂：

• 哪一步可以自动化；
• 哪一步要保留人工判断；
• 哪一步可以用 AI 帮忙写草稿；
• 哪一步必须由人来担责。

这就是你的机会。

八、最后：AI 自我自动化的时代，人真正的护城河是什么？

我一直在强调一个观点：未来几年，AI 会非常快地自动化掉「操作层」的工作，但会极大抬高「系统层 + 判断层」的溢价。

对技术人来说，两条最安全的避风港是：

• 向下，理解算力、理解推理、理解 Infra，把模型变成「一块高效的芯片」；
• 向上，理解业务、理解决策、理解认知，把模型变成「一支听你指挥的数字团队」。

对非技术人来说，你要刻意放大的，是四种能力：

• 拆解问题、设计流程，把任务变成步骤；
• 与 AI 协作，而不是被 AI 牵着走；
• 审美、判断、合规意识，做那个「最后说 Yes/No 的人」；
• 把自己的经验和知识，慢慢沉淀成一套「可以交给 AI 执行的规则」。

AI 不会替代「人」，它会替代的是——

只会机械执行流程、只会重复劳动、只会照抄模板的那一拨人。

真正被放大的，是那些：懂一点技术，懂很多业务，又愿意花时间理解系统、理解人的人。

如果你看到这里，只需要记住一句话：现在再把自己定位成「写代码的人」或「写文案的人」，都太窄了。

你应该把自己定位成：

——能指挥一整个 AI 军团，替你干活的那个「总指挥」。

AI 时代的护城河不是知识，而是思考方式。

而这，恰恰是 2025–2030 这五年，普通人还能抓住的，最大的结构性机会。