比尔·盖茨曾公开表示，ChatGPT的历史重要性与互联网的诞生不相上下。
互联网巨头纷纷跳槽，从头开始建设AIGC业务，过去六个月AIGC的融资规模已达到22.4亿美元，而主要互联网公司的投资和并购将持续到2021年。这与2016年相比减少了61.5% 。资本市场对AIGC路线的关注度骤然升高，可见涉足互联网的每个人都有自己的担忧。
第一代互联网人抓住了正确的趋势并获得了好处，但现在这些好处正在消失，他们如何找到合适的行业并保持领先地位？
为了帮助更多人利用这一趋势，本文对AIGC的产业发展、人力资源需求、就业机会进行了详细介绍，帮助每一位“潜力股”找到适合自己的高潜力企业。你找到它。
AI太贵了，你真的能尝试吗？
当很多人听到人工智能时，他们的第一个想法可能是： “这是我这个新人能跨过的门槛吗？”
尽管互联网企业对于涉足新行业仍犹豫不决，但AIGC 那些有前途的公司已经开始占领互联网市场。
为什么AIGC行业对于互联网专业人士来说是一个很好的职业机会？
在梳理AIGC的公司、职位名称、工作内容后，我们发现AIGC和互联网在所需技能、工作内容、薪资水平、成长前景等方面非常相似。
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技能要求
在研究了AIGC 公司的大量职位描述后，我们发现互联网工作经验对**AIGC 公司非常有益。 **以下两个岗位，无论技术还是非技术，有互联网经验者优先。
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位置设定
从事科技工作的朋友可以在知浅小程序中选择“人工智能”行业和“科技类”，获得无数的招聘需求，其中包括与互联网需求非常相似的算法、开发等职位。技术人才无缝融入。
AIGC定期为非技术类学生提供产品运营、战略/营销、设计、财务、法律事务、销售等职位，有很多有前途的公司可供选择。
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薪资水平
大家都知道OpenAI工程师的薪资水平在全球名列前茅，超乎想象，但如果仔细观察就会发现，国内很多AIGC公司的薪资水平其实都超过了各大厂商的薪资水平。比如Morph Studio的AI产品经理月薪就高达6万到7万，每年近100万日元，就连实习生的工资也堪比大公司。
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外表
UGC时代，互联网公司提供的渠道、平台、流量创造了大量的就业机会。
如今，技术大大降低了内容创作的门槛，AIGC时代再次到来，UGC取代了PGC。通过开发大型模型，AIGC 为普通人制作专业内容开辟了可能性。
在人工智能的应用中，求职者不应再仅仅关注“如何利用技术构建人工智能”，而应更多地关注“如何利用人工智能提高内容生产力”**。
因此，由于AI技术的发展，进入门槛似乎越来越高，但随着AIGC应用的多功能性增加，即使是普通人也可以通过花几天时间了解AI的基础知识来从事相关工作。像这样。
如果你想进入AIGC行业，首先要从内部看，了解这个行业有哪些工作机会。
AIGC产业发展
AIGC行业近年来发展迅速，全球行业规模已达数百亿美元，预计未来几年将继续快速增长。
美国在这一轮产业竞争中保持着绝对的领先地位，拥有实力雄厚、财力雄厚的科技公司、连接产学研的学术体系、蓬勃发展的创业生态系统，是造成这一结果的重要原因。因素。
中国在本轮产业转型中的地位仅次于美国。因为中国是唯一一个对上、中、下游生态位都有完整配置和布局的国家，或许有可能孕育出下一代BAT。
图片来源：量子比特
此外，中国在技术人才基础和单一市场方面具有一定的竞争力。本次产业竞争与前几轮（例如移动互联网）的不同之处在于，中国企业进入市场的时间比上次早得多，人力资源、技术、资金和市场储备也比上次高出很多。理论上，该行业可以更快地追上领先者，而这种追赶最终催生了TikTok。
分析一个行业，我们要从上游、中游、下游三个角度来看。首先我们来说说应用层，这个层的就业机会最多。
AIGC行业下游——应用层
下游是指与我们生活最密切相关的各种人工智能应用。 该层主要包括利用AI模型解决特定问题的各种应用，例如基于AIGC的各种应用的开发和运行，例如自动生成图像、文本、音乐等。这包括医疗保健、金融、零售和制造等各个行业的人工智能应用，以及各种消费者人工智能产品和服务。收入模式多种多样，包括向B端或C端销售服务、广告收入、订阅收入、付费下载收入等。
目前，AIGC已经实现了许多应用。这意味着应用层人才需求丰富且多样化，对技术类学生和非技术类学生都很友好。
AIGC行业下游人才需求
各种人工智能应用：文本、图像、视频、音频生成
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技术工作
前端工程师
后端工程师
算法工程师（30-50k）
客户开发
SDK开发
……
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非技术性工作
产品经理
业务分析师
人工智能项目经理
海外业务（20~40,000*14薪资）
产品营销（20~25,000*13薪资+期权）
新媒体管理
用户界面设计师
……
如果你也是AIGC的新手（当然，大多数人都是这个行业的新手），你可以从应用层寻找工作机会。这是因为机会很多，技术要求却很低。
目前AIGC应用层主要分为视觉和语言两大领域。除此之外，还有音频领域。
视觉AIGC
视觉AIGC的应用主要是风格迁移、Vincentian图和视频生成。该技术主要基于深度学习生成模型，例如生成对抗网络（GAN）和扩散模型（Diffusion）。
那么，如何系统的去学习大模型LLM？
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