后端应用级开发者如何应对 AI GC？在这样的大潮中，传统的应用级开发者应该如何选择职业道路或快速转型，以紧跟行业的发展趋势？

0 AI金字塔模型

层级越高，难度和职业机会越少；反之，层级越低，机会越多。这是一个典型的金字塔模型。

最顶端的难度最大，机会最少

1 基础大模型

如OpenAI的ChatGPT、羊驼、百川智能等，通过大量语料进行预训练。

• 需要消耗巨大的计算资源
• 需大量的资金支持
• 例如，OpenAI一次全量训练需花费几千万美元，仅巨头和大资本能承担，职业机会较少

再往下是

2 行业垂直模型

在基础模型基础上加入行业特定数据进行微调。这种模型的开发过程可能包括二次或三次训练，其职业机会相对较多，但对应用级开发者来说可能不是最佳选择。

再往下看是

3 AI原生应用

无论是ToB还是ToC，这里存在大量机会。对于传统互联网、科技公司和应用开发公司的开发者而言，这是一个巨大的机遇领域。

向上需要了解模型；向下则需对行业有深刻理解，并具备场景感知能力。因此，这是未来一个非常重要的发展赛道。

右侧，ChatGPT的创始人Sam Altman认为大模型是AI领域的iPhone时刻，正在构建类似的生态系统，如苹果有自己的App Store和开发者工具。借助AI将创意转化为应用。这是一个充满职业机会和应用开发机遇的时代，对于传统应用开发者来说，是一个快速转型并紧跟这一赛道的好时机。

之前可能是基础大模型的建立阶段；或者是在进行微调训练，开发行业特定模型。这些领域我们难以参与或参与度低。

但在强应用场景中，目前尚未出现非常强大的应用，类似于苹果App Store刚发布时的状态，存在大量的机会和空间。

再往下并非我们的机遇所在，也不应是应用级开发者关注的重点。因为在这个层次上，AI的使用可能变得非常普遍，各行各业都将学会如何利用它来实现成本节约和效率提升。这是一个所有企业都会参与的过程，对我们来说相对简单，但也存在大量机会：教授他人如何使用或开发一些应用程序以更好地利用这些技术。

这一模型大致阐明了我们的机遇点和难点，竞争日益激烈。

但应用市场目前尚未出现杀手级应用，最大的杀手级应用是ChatGPT。其他一些杀手级应用尚未显现的原因在于，上两层还不够成熟，或者人们的认知尚未跟上，各行各业的应用也未完全落地。许多人仅将其用于基本的聊天功能，缺乏强力应用场景来推动其发展。

当然，这也是因为我们许多应用级开发者目前对AI了解不足，虽然他们可能有许多应用场景，但不清楚AI能做什么或如何做。因此，这块市场非常广阔，可以说所有应用都值得用AI重新构建。

从行业的整体趋势来看，可以预见应用级开发者应如何应对大模型的发展。

具体到开发层面的基本架构如下：

底层可能是GPU算力，无需过多关注。许多云平台已经解决了这一问题，包括我们在后面案例实操中会用到的一些类似算力云或国内的某些云平台，这些问题已经被解决。

再往上是大模型开发。在AI GC赛道中，我们讨论的主要部分之一就是模型的开发，这与应用级开发的关系不大，职业机会也较少。反而，原生应用这一块是非常值得关注的一个领域。它包括对大模型的理解，在大模型之上构建的应用组件以及应用框架。这些应用组件包含了我们的AI能力和云能力，例如多模态、大模型插件和向量数据库等。

再往上是两个主要的应用框架方向：

• 检索增强生成（RAG）：最常用的应用之一就是文档问答。可以上传PDF文件并与其对话，提取主要内容等。
• 智能体（Agent）：这里有许多应用场景，例如将它们想象成机器人的开发，但这些机器人可能更加专业，并能调度外部软件。

通过这个图，我们可以找到自己的位置。应用级开发者主要关注的能力范围在右侧的大块区域中，实际编码部分主要集中在RAG和Agent这两个领域。其他部分则更多是我们使用的内容。

4 职业机会

许多学生对 AI 的到来感到些许不安，担心自己的工作会被 AI 取代，或者未来的职业机会会减少。实际上，并非如此。AI 淘汰的不是人，而是不懂得使用 AI 的人。从职业机会的角度来看，目前各行业和细分领域都需要大量的应用级人才，这些人才不仅需要懂 AI，还要了解具体的应用场景，能够结合 AI 的能力解决实际问题。因此，在许多应用场景中，我们可以看到这种需求。

为什么会有这样的判断？代理（agent）非常重要，它能对自然语言做出反应，并基于用户的信息完成多种任务。结合不同场景后，其应用范围非常广泛。目前最常用的应用包括私人助理或工作辅助工具，即所谓的副驾。许多编程开发的学生使用过类似的代码生成工具，只需输入提示词，就能自动生成代码。

未来每个人甚至每个职业都可能拥有这样的助理。比如在 AI+文化旅游中，如果你计划旅行，旅游机器人会根据你的预算找到合适的酒店，并了解你一年中的出行时间，建议新的目的地或故地重游。当你询问时，它会根据你的兴趣和冒险倾向为你推荐活动，并帮助预订你喜欢的餐厅。

如果没有这样的 AI 应用场景，这些事情可能需要旅行社来定制。在医疗领域，可以选择一个心理健康代理，只需输入大量个人数据，它就能了解你的生活经历和人际关系，在你需要时出现，并始终保持耐心。它还可以通过智能手表监测你在特定情境下的生理反应，例如与老板讨论问题时的心率变化，并建议你何时应寻求人类治疗师的帮助。

比尔·盖茨最近发表了一篇文章，题目是《AI 将彻底改变你如何使用电脑》，并列举了大量应用场景。通过代理结合各种场景的应用，我们可以看到其应用范围非常广泛，只要涉及与人的互动，就有机会。

传统的应用程序开发者可以转型为 AI GC，例如成为 AI 软件工程师，开发 AI 应用程序，或者更深入地参与 AI 的核心开发，如视觉工程、自然语言处理和机器学习等。这些都是潜在的职业转型方向。

直接从事 AI 应用开发不仅机会多，而且相对容易上手。其他方向可能需要更多的新知识学习。如何转型？我们需要做哪些准备呢？

5. 需要掌握什么？

• 学习机器学习和深度学习的基础知识，了解大模型和行业模型的运作机制及其应用方法。
• 熟悉一些 AI 开发工具和框架，如 Python，在机器学习领域它是最主流的语言之一。
• 实践一些 AI 项目，结合具体场景提升技能。
• 深入了解特定领域的 AI 知识，具备相关行业的背景知识，以便更好地应用 AI 技术。

6. 总结

职业机会在这个领域相对较多，难度适中。当前正处于爆发前夜，技术架构方面应重点关注智能体开发和 RAG 技术等前沿方向。从行业和场景的角度来看，大量的应用需求为 AI 应用开发者提供了广阔的发展空间。因此，在转型过程中，我们需要提前做好知识准备，并学会使用 AI。

对于应用级开发者而言，掌握使用 AI 的技能与普通用户的应用方式有所不同。普通用户可能只需要能够使用现有的工具即可，而我们认为应用级开发者不仅要熟练运用现成的工具，还需要深入研究这些工具，并结合 AI 特性进行开发。这正是我们的职业机会所在。

最后

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