“技术的爆发从来不是线性演进而是在临界点处瞬间重构世界。”——凯文·凯利 当AI能10分钟完成你一个月的工作你的价值在哪里 核心观点AI没有改变洞察的本质但彻底改变了洞察的方式“AI并没有让’洞察’变得廉价它只是让显性知识变得廉价。”在生成式AI出现之前技术洞察是一项典型的信息密集型工作——大量时间消耗在寻找信息、比对资料与整理证据而真正的洞察反而只占极少时间。现在AI能以极低成本完成信息采集与整合技术分析的重心正在发生根本性迁移人从找信息的人变成构建模型的人⏱️ 一、对比实验一个月 vs 一天 过去人肉搜索时代2019年场景为国内投行做数字化架构远景设计参考高盛等领先投行工作流程查阅高盛博客、年报、技术网站分析技术高管访谈浏览GitHub仓库人工整理演进路径耗时4周结果拼出一个看上去还算完整的全景图 现在AI辅助时代2025年工具Notebook LLMPrompt“分析高盛数字化进化路径包括SecDB等遗留系统结合官方内容、博客、GitHub、JD等辅助分析”耗时10分钟生成完整演进路径AI输出结果阶段时间核心特征1.0 单体架构时代1990s-2010以SecDB和Slang为核心技术视为最高机密提供实时全行风险聚合2.0 平台化时代2010-2020推出Marquee将核心能力封装为API对外出售开启高盛即服务模式3.0 生态化时代2020至今通过Legend开源项目重构数据治理与AWS深度结盟构建云原生基础设施人的工作验证逻辑、调整框架、提炼洞察 二、关键发现什么变了什么没变✅ 变了效率的极致提升信息收集从3周 → 10分钟证据链对齐从人工比对 → AI自动关联基础整合从拼凑全景 → 结构化输出❌ 没变结构化建模仍是核心AI可以加速知识铺垫但模型切换仍需人类进行。案例从MDB模型到TARGET模型初始模型MDB低摩擦运营企业级平台战略数字化产品能力智能驱动决策科技驱动文化迭代后模型TARGETTechnology自主可信基础设施Architecture平台战略与架构演进Revenue数字化运营与变现Governance数据治理与合规Experience体验产品化能力Trust智能驱动决策机制关键洞察模型不是一次成型的而是在信息输入与假设验证中不断演进的。 三、深度案例SecDB的今天可以复制3.1 过去难以逾越的技术壁垒高盛SecDB的核心1.5亿行Slang代码350种数据类型10,000个内置函数30年技术积累护城河专有语言、封闭生态、人才垄断3.2 现在技术生态的成熟技术组件当年高盛自研今天开源/云服务交互式开发环境专有IDEJupyter Notebook行业标准计算引擎Slang解释器Python WebAssembly可视化内部工具Perspective摩根大通开源数据架构单体数据库Data Mesh 云原生算法库内部积累Pandas/Numpy/QuantLib结论构建类似Athena或SecDB的最小原型技术门槛已大幅降低。️ 四、AI时代技术人的核心能力模型4.1 从信息处理到模型构建旧范式收集信息 → 整理资料 → 提炼洞察 → 输出报告 ↑ 占75%时间新范式构建模型 → AI填充信息 → 验证假设 → 迭代框架 ↑ 占75%时间4.2 三种关键能力能力层级具体表现AI替代性L1 信息检索搜索、整理、归纳 高度可替代L2 模式识别发现规律、建立关联 部分可替代L3 模型构建设计分析框架、切换视角 难以替代L4 价值判断战略取舍、优先级排序 无法替代4.3 实战建议如何与AI协作Step 1先建模再喂给AI不要直接问分析高盛而是给框架“从基础设施、平台战略、数据治理三个维度分析高盛数字化演进”Step 2用AI做横向扫描快速获取多源信息官方、博客、GitHub、JD让AI承担证据链对齐的体力活Step 3人工做纵向深挖验证关键假设识别隐性知识组织文化、决策逻辑、失败教训调整模型框架 五、给技术人的行动建议5.1 短期工具升级掌握Notebook LLM、DeepResearch等AI分析工具建立个人提示词库固化高频分析场景5.2 中期能力重构从知道很多转向构建框架培养跨领域模型迁移能力金融→医疗→制造5.3 长期价值定位成为AI的导演而非AI的替身专注隐性知识组织政治、文化阻力、战略取舍 结语AI时代显性知识正在贬值结构化思维正在升值。当AI能10分钟完成你一个月的信息收集工作你的价值不在于知道更多而在于“能否构建出更精准的认知模型能否在复杂不确定性中做出更明智的判断。”从信息搬运工到模型构建者——这是AI时代技术人的必修课。如何系统的学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。一直在更新更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】01.大模型风口已至月薪30K的AI岗正在批量诞生2025年大模型应用呈现爆发式增长根据工信部最新数据国内大模型相关岗位缺口达47万初级工程师平均薪资28K数据来源BOSS直聘报告70%企业存在能用模型不会调优的痛点真实案例某二本机械专业学员通过4个月系统学习成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer薪资直接翻3倍02.大模型 AI 学习和面试资料1️⃣ 提示词工程把ChatGPT从玩具变成生产工具2️⃣ RAG系统让大模型精准输出行业知识3️⃣ 智能体开发用AutoGPT打造24小时数字员工熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你✔️ 大厂内部LLM落地手册含58个真实案例✔️ 提示词设计模板库覆盖12大应用场景✔️ 私藏学习路径图0基础到项目实战仅需90天第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传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】