今天去和风哥聊了一会儿，他说他们急需懂AI的人，招不到合适的人。他们现在的需求正是我AI应用班的培训目标——培养懂AI生态、了解AI组件、知道AI的运转模式、了解AI基本原理的AI应用型人才，但不需要懂数学与核心算法，不需要下沉到模型之下的硬核算法层。

这次AI革命是技术范式转移，大量的传统IT人才还未有效转型或转型极慢。因为这不是一项技术的迭代与更新，而是整个技术生态的全面换挡，且AI技术与传统IT技术呈现非线性的学习曲线，导致大量行业从业人员云里雾里，浮于名词表面，真正的应用型人才屈指可数。

学习AI应用技术必须下沉到中间层，对模型层有所了解即可，不需要精通数学实现机制，但需要对模型的基本原理、资源分配、参数优化、生态组件、数据流量、性能管理、容量规划、硬件方案有全面的了解。

你必须有与客户技术人员、行业相关人员话术与认知对齐的能力，否则在未来两年的职场上将遇到困难，止步不前，错失行业发展先机。

我有一个下属，他与我十年共事，以前是传统时代的技术尖兵，运维过超大规模集群，应对过无数的生产级压力与挑战，精通linux内核级调优，Python、Go等语言，可以自主开发业务管理平台。但在AI转型上也遇到了巨大的困难，因为他面对的不是在原有技术上的更新，而是整个知识结构体系的全面重构。原来是用确定性的技术建立安全边界，现在需要用不确定性的逻辑生成现实，认知完全错配了，这其实是职场技术人的共同困境。