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：
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；
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；
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。
