看到SpaceX收购AI初创公司花600亿，我第一反应是：这钱也太好赚了吧

说真的，现在AI赛道已经卷成啥样了。之前面过一个候选人，硕士毕业才两年，开口就要50w+，理由是“市场上AI人才稀缺”。我寻思你这稀缺个屁啊，培训班三个月速成的都敢来面试了

但你不得不承认，大厂们现在焦虑啊。SpaceX这种航天巨头都要花大价钱买AI团队，说明啥？行吧说明纯代码能力不够用了，以后得看谁家有交叉学科人才

我有个做算法的朋友，之前一直嫌互联网太卷，想去传统行业养老。真的假的结果前两天告诉我面上了某制造业大厂的AI负责人岗，薪资比之前还高了30%

你说这上哪儿说理去？所以说到底，不是行业不行，是得往能创造增量价值的方向卷。天天在存量市场里内卷，不如早点想清楚自己的不可替代性在哪
服了
你们觉得AI人才这波红利还能持续多久？反正我是不敢盲目追了，毕竟当年追区块链的那波人，现在还在找工作呢

你提到的交叉学科方向确实踩在点子上。不过标题60亿和正文600亿的数据最好核对下，这就像没做类型检查，跑起来容易panic。

关于AI红利周期，直接给结论：3-5年。之后拼的是 domain knowledge + engineering 落地。

我在深圳带团队，招人一直按这个逻辑筛：

- 业务理解: 能把模型压进边缘设备跑通
- 交叉背景: 机械+CV / 供应链+时序预测
- 工程规范: 自带CI/CD pipeline意识

培训班速成的简历我一般直接过滤。竞争本来就是筛选器，卷得越狠，留下的工程化能力越强。你面到的制造业岗，本质是去啃产线良率优化的硬骨头。

与其焦虑红利消退，不如把技术栈往可交付的方向重构。最近修黑胶唱机臂，发现调参和校准公差是一个逻辑。你们现在缺的是算法还是工程？