初创企业仅凭AI收入就能超过10亿美元？随着通用人工智能（Gen AI）的早期成功，众多科技公司正积极将这一技术融入产品、客户支持机器人和营销策略中。可以说，AI技术目前正处于与90年代末互联网相媲美的黄金时期。人工智能的需求和建设者不断增长
从2017年到2023年，AI构建的公司数量不断增长。特别是2021年后，这一趋势显著加速，特别是ChatGPT推出后，公司数量更是激增。![]()
这预示着未来将有更多公司采用人工智能，进而增加对人工智能工程师的需求。
因此，对于程序员而言，现在是学习和构建AI技能的绝佳时机。随着人工智能的飞速发展，借助开源LLM、框架和API，我们已能迅速起步，并得到社区的大力支持。如今，从初创企业到加速器计划，再到开源存储库、SDK、软件包和云平台，大家共同的目标都是尽快构建、解决和交付。过去，完成这些工作可能需要专门的研究团队和多年的努力，但现在，只需参考API文档并专注几天，即可高效完成。那么，作为建筑师或工程师的你，如何深入研究人工智能领域呢？首先，你需要了解这个领域正在发生的一切。当今人工智能发展的主要领域分为三个不同的层次。
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AI 开发图层
1、应用程序开发：这一层最活跃，是盈利的关键。通过AI工程框架（如Langchain、LlamaIndex、Autogen等），在现成的大型语言模型API基础上开发应用程序接口，并持续监控与评估其表现。成功的应用案例将创造巨大价值。要胜任这一层，你需要掌握特定的工程技能。2、模型开发：深入到模型优化的层面，这里涉及数据集设计、分布式训练、评估和基准测试以及推理服务等。这一层需要深厚的深度学习、分布式系统和数据集管理知识。3、基础设施：这是支撑整个AI生态的基石，包括硬件、云服务提供商和GPU等。构建和维护这一层需要计算（如操作系统、网络、安全）、分布式系统以及AI模型开发方面的专业知识。除了上述内容，还有一项重要研究聚焦于人工智能的风险和安全协调，旨在防范潜在风险，确保人工智能的健康发展。OpenAI 早些时候就为此推出了一项高达1000万美元的协调资助计划。随着应用层逐渐受到更多关注，对能够在AI基础上进行构建的工程师的需求也日益旺盛。这些工程师虽然没有一个统一的称谓，但大多数公司都习惯称他们为AI工程师。近期，Chip Huyen发表了一篇关于900种热门开源AI工具的详细文章，这进一步印证了AI工程师需求的增长。有了现成的模型，任何人都可以基于此开发应用程序，这一领域在过去两年中发展迅猛，并持续保持增长势头。这也正是我们通常所说的“人工智能工程”。那么，AI工程师的角色究竟如何定义？他们是否必须是AI或深度学习的专家呢？![]()
人工智能工程师是专业的程序员，擅长利用人工智能技术来开发各类应用程序，无论是简单的聊天界面还是复杂的全栈应用、Chrome扩展、Python包或SDK。与深入算法研究的人工智能研究员不同，工程师们更专注于将现有的人工智能模型应用于创造对用户友好的产品。那么，成为人工智能工程师是否意味着必须是人工智能专家呢？这一角色不需要对人工智能原理有深入的专业知识，就像学游泳不必精通浮力物理学一样。深厚的深度学习和机器学习知识当然会带来优势，但当前行业更看重的是实际应用而非理论研究。AI工程师与AI研究员有何不同？
简单来说，AI工程师擅长利用API等工程技能来构建人工智能应用程序，他们专注于提升模型性能并优化大型语言模型（LLM）的工作流程。而AI研究员则更侧重于设计模型架构或深入研究如变压器的工作原理等AI核心知识。![]()
对于这个角色来说，工程原生的配置文件可能比ML原生配置文件更有用。你可能会好奇，既然人工智能研究人员既擅长工程又有深厚的人工智能知识，为何公司不直接雇佣他们而非人工智能工程师？关于“模型即服务”如何推动这个生态系统快速发展的几点见解：1、供需动态：顶尖法学硕士研究人员被各大科技巨头如谷歌、OpenAI、微软和Meta选中，显示出对人工智能工程师的迫切需求。他们是连接尖端研究和实际应用的关键。2、快速原型与敏捷性：与传统机器学习方法不同，人工智能工程师可以借助现成的模型API迅速设计和迭代产品原型。3、创新加速：基础模型在各种任务中展现出强大适应性，为人工智能工程师创造超出研究人员设想的创新解决方案提供了宝贵机会。4、推理优化：随着对GPU和专用计算集群的需求增长，优化模型性能和创新成为AI工程师的重要任务。尽管推荐系统、欺诈检测和异常检测等传统机器学习技术将持续优化，但全新的人工智能应用也在不断涌现。正因如此，我们急需更多的人工智能工程师！
红杉资本的生成式人工智能市场地图显示，应用层面几乎涵盖了所有领域的用例和公司。
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1、行业领袖和AI资深专家如Andrej Karpathy、Chip Huyen、Clem等都呼吁重视人工智能。2、大型孵化器、风险投资公司如YCombinator等持续投资AI公司，证明AI是技术发展的下一个重要方向。3、为推动AI发展，需要缩小研究与工程之间的差距，而AI工程师正是关键。4、AI应用生态蓬勃发展，新工具、API、库和云平台层出不穷，还有不断壮大的社区支持。因此，现在是利用AI、培养相关技能，为迎接下一个技术浪潮做好准备的最佳时机。![]()
内容参考：https://dswharshit.medium.com/ai-engineer-the-next-big-tech-role-d86c159e98ca
