通过一张图，聊聊普通人“上车”AI的三个机会窗口，兼论AI产品经理职业转型

最近DeepSeek一炮打响，阿里因为AI上高歌猛进导致股价暴涨，AI的东方列车显得更加势不可挡。

时不我待，另一方面也加重了很多小伙伴对于“上车”的焦虑和困惑，最近和不少小伙伴交流被问到：

• 背景普通，不是什么大厂、名校、理工科，现在工作也和AI不搭边，找不到切入点。

• 网上信息铺天盖地，天天花样翻新，完全是看热闹，抓不住重点。

• 听说学AI需要学神经网络之类的理论、编程之类的技能，我对数学和代码完全无感，怎么办？

• 现在还没上车，会不会来不及了？

归结起来，就是一个问题：普通人如何“上车”？机会窗口在哪里？

结合自己的一些观察和思考，画了一张图，通过看清楚AI这班车整体的格局，来试着来把这个问题聊明白。

图的左半，先讲产业：

• 这一轮AI革命是一个全产业链的革命，这个产业链串起来半导体，云计算，模型/数据，和最终端的应用。

• 应用往前，都是资本和技术密集型的，属于AI高大上的上游产业，从业的往往都不是普通人，名校、精英。。。。这样的人

• 应用处于产业链的末端，和普通人日常生活和工作关系最密切，也是AI最终价值变现的地方。

图的右半，再说场景：

• AI应用是针对用户和业务场景来设计的，这一轮AI场景是去中心化的，会渗透和覆盖生活和工作的方方面面，千行百业。

• 背后会是大量的公司和个人的机会，不会是少数赢家（比如腾讯、阿里这些巨头）通吃的，机会无处不在。

• 这一轮AI的本质是数字劳动力，是各个场景中最重要的生产要素。

对应以上AI产业和场景，AI给普通人“逆天改命”的机会窗口在哪里？三个：投资获利、超级个体、职业转型（后面以AI产品经理为例来说说）

机会窗口1: 投资获利：

• 现在的AI投资标的，一般来说讨论得多些的是AI产业上游高大上的公司，对于大部分普通人，要介入只有投资这条路，投资的钱到就行了，人到了也没用，活你干不了，插不上手。当然随着AI从产业链从左往右推进渗透，未来在应用端也会逐渐出现越来越多靠谱的投资机会，这张图也会是动态变化的。。

• 因为这轮AI是全产业链的革命和剧变，自然伴随大量的投资机会，旧的巨头加速淘汰（intel），新的巨头冉冉升起（OpenAI），强的巨头自我革命（阿里、微软、谷歌、亚马逊），剧变中孕育了很多投资机会。风浪越大，鱼越贵。

• 如何抓住机会更考验的是认知，而且是基于全产业链维度的系统认知，对供需传导和堵点的认知，比如如何理解deepseek出来NV会崩，阿里云计算超预期为什么拉动股价大涨，等等。

• 构建认知的关键点在于高效的信息接收和内化，把信息输入当作“做学问”来对待。当前AI信息爆炸的现状下，要做的是尤其困难的。瓜哥有个来自传统行业的粉丝是个投资大咖，没有技术背景理解AI相关的技术概念比较吃力，但在“学”这方面尤其勤勉，每天睡不了几个小时都在电脑边，看到好的信息就转发到学习群里，信息量之密集以至于有小伙伴最初还以为他是瓜哥训练的新闻Agent。“问”这方面也是不遗余力，有涉及到不懂的问题，就丢到群里一起讨论，也一起提升了更多人的认知。

机会窗口2: 超级个体：

• 这里的“超级个体”不限于现在流行的“超级个体户”，也包含那些被“数字劳动力”或GPU所加持的打工人，甚至是非软件互联网公司的打工人。

• 能善用数字劳动力替自己打工的人，如果几十个上百个数字劳动力给他干活，实现逆天的效率提升，AI所武装的“超级个体户”，“超级打工人”，会赢得极度不对等的竞争优势，所谓的“一人公司”未来不是笑谈。

• OpenAI的AGI五步走（聊天机器人-> 推理者 -> AI代理 -> 创新者 -> 组织），现状是聊天机器人已达成、推理者进展中、AI代理还不靠谱的阶段，AI还没达到可靠的“数字劳动力”的地步，还不是自主的智能体，绝大多数有效场景还被封印未被解锁，所以潜力还未彻底释放。“编程”方面的成熟度是最高的，其余绝大多数场景里还不太行，比如OpenAI的工程副总裁也说过，现在的Agent可能连发票报销也干不好，但3-5年内普及不是问题。

• 现在有众多在自己专精领域里的先知先觉者在为3-5年后，积累经验和认知了。重要的是把握当前AI能力的边界，特别是在自己的一亩三分地中的场景里，各种细分任务AI表现怎么样？比如自媒体写稿这个场景，AI可能翻译、做摘要比人靠谱，但是创意和insight方面比人弱。最终呈现的就是这个所谓的“锯齿状的边界”（Jagged froniter），但要明白AI在迅速推动和扩大边界，一切都是动态的。先落地靠谱的AI任务，其他先人肉顶上，说不定过几天又有新的AI能力发布了。

  

• 关键是超强的动手能力，而且聚焦于（而且是laser focus，激光一样聚焦）自己利益相关的场景，想办法搞清楚这条边界线在哪里。哪些AI能做，哪些只能人来做。这里面需要很多渐进的实践和迭代，一轮又一轮的调优，good case，bad case，最终形成肌肉记忆。不管是代码编程，还是用成型的工具，达到目的即可，摩擦最小的原则。

• 有小伙伴说为什么学AI编程这么难，学了就忘？还有小伙伴说找场景是不是得“没事找事”？都不对，再说一遍，还是要找到自己利益攸关的场景，不是搞个Hello world或贪吃蛇，或是问问AI“3.9和3.11哪个大？”，而是那种搞好了自己能赚钱、能升职、哪怕是能经常偷个懒摸鱼的场景，然后，聚焦、迭代、深入。

• 之所以“编程”这块加重，并不意味着不会“编程”就学不好AI，而是现实中不一定有完全满足你个性化的需求的成型应用，而Python这一类“胶水语言”能够很好地将各种AI相关能力粘合成一个完整的工作流，而AI编程助手，又让普通人学习编程门槛大大降低，帮助你像捏面团一样随意塑造和释放AI的最大生产力。

机会窗口3: 职业转型（以AI产品经理为例）：

• 前面说了AI应用市场不会是赢者通吃的，千行百业会有大把做AI应用的公司，所以进入这些AI应用公司成为AI从业者，或在一个AI化的软件公司（或是机器人一类的AI硬件）中随公司转型，也是很多普通人的机会。比如现在大火的AI产品经理、AI研发、AI训练师等岗位。

• 如果以稍微熟悉些的AI产品经理为例，虽然市场需求很大，但是供需极度不平衡，很多企业有岗位招不到合适的人。主要原因是要求太逆天：除了传统的PMF（Product Market Fit，做出符合市场需求的产品）方面的技能——用户和业务洞察、产品规划和需求、商业思考等等，这要做好这些对于产品经理而言本来已经不易了。

• 现在还会要求对AI技术方面TPF（Technology Product Fit，产品不能脱离技术的射程）方面的技能，这是当前非技术背景产品经理们主要需要补课的地方，也就是要通过大量实践了解AI技术能力的边界（前面一章也说了），还要学习AI的基础理论和概念（机器学习、深度学习、NLP、CV、Transformer、Diffusion等），这个学习曲线非常陡峭，如果加上动手实践，需要数月甚至更长的时间。

• 如我图上所示，PMF和TPF的双重要求，实质上是需要AI产品经理有一个跨越产业到场景的复合视角与认知，核心的难度就在这里。

• 另一方面要命的是，很多公司招聘还要求有实际AI项目的经验，但这一轮AI技术本身还不成熟刚起步，这就遇到先有鸡还是先有蛋的问题了。如果说产品经理的成长，就像神枪手需要子弹来喂那样，也需要大量的项目来磨砺。现在的接节奏就是战争刚刚打响，就要在一堆新兵蛋子中挑“神枪手”。

• 时间窗口焦虑：AI职业转型是有“窗口期”的，需要在“窗口期”内按照一个全新的Job Model来完成自我塑造，否则可能就要和更年轻的“AI原住民”进行一场不对等的竞争了。机会窗口有多长？乐观点说可能就是前面说的AI Agent成熟的最多3-5年，甚至更短。

• 正是因为以上这些因素，讨论群里的产品小伙伴问我该怎么学习和转型，我的建议是，首先心态上真得对自己狠一点，因为竞争太卷了，时间太紧了，没有捷径，也没有退路，所以干就完了。

• AI基础理论学习方面，B站上吴恩达、李宏毅、李沐的经典课程，别纠结学了有没有用，纠结那点时间，熬几天夜就看完了，一时听不懂没关系，以后结合实践慢慢消化。

• 实践这方面，还是上一章说的要想尽一切办法（编程、编排工具等等）去摸AI的能力边界，还要能跟上变化。这里我个人强烈建议理工科背景又有时间的同学重视编程能力，因为编程不仅是提升TPF素养最直接的路径，而且现在这么卷的氛围里，如果你没有太强的公司项目经验，你能拿得出亮眼的个人的实践作品，也是一块有分量的敲门砖。

最后想说一句，这轮AI技术的可获得性，对所有人基本是平权的，找准适合自己的机会窗口，干中学，干就完了！

那么，如何系统的去学习大模型LLM？

作为一名从业五年的资深大模型算法工程师，我经常会收到一些评论和私信，我是小白，学习大模型该从哪里入手呢？我自学没有方向怎么办？这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历，一定要继续看下去！这些问题啊，也不是三言两语啊就能讲明白的。

所以我综合了大模型的所有知识点，给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢，我就曾放空大脑，以一个大模型小白的角度去重新解析它，采用基础知识和实战项目相结合的教学方式，历时3个月，终于完成了这样的课程，让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。

由于篇幅有限，⚡️ 朋友们如果有需要全套 《2025全新制作的大模型全套资料》，扫码获取~

👉大模型学习指南+路线汇总👈

我们这套大模型资料呢，会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。

👉①.基础篇👈

基础篇里面包括了Python快速入门、AI开发环境搭建及提示词工程，带你学习大模型核心原理、prompt使用技巧、Transformer架构和预训练、SFT、RLHF等一些基础概念，用最易懂的方式带你入门大模型。

👉②.进阶篇👈

接下来是进阶篇，你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署，学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合，学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。

👉③.实战篇👈

实战篇会手把手带着大家练习企业级的落地项目（已脱敏），比如RAG医疗问答系统、Agent智能电商客服系统、数字人项目实战、教育行业智能助教等等，从而帮助大家更好的应对大模型时代的挑战。

👉④.福利篇👈

最后呢，会给大家一个小福利，课程视频中的所有素材，有搭建AI开发环境资料包，还有学习计划表，几十上百G素材、电子书和课件等等，只要你能想到的素材，我这里几乎都有。我已经全部上传到CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

相信我，这套大模型系统教程将会是全网最齐全 最易懂的小白专用课！！