深度洞察：近年來AI行業人才需求的結構性演進

過去幾年里，全球AI產業在技術突破與市場需求的雙重驅動下，在應用層逐步呈現涇渭分明的兩種主流發展路徑與人才訴求：其一是以消費級產品為核心的ToC向AI，其二則是以產業解決方案為核心的ToB向AI。

ToC AI的本質，是依托基座模型的泛化能力，通過產品化封裝與交互設計，構建面向全球海量用戶的標準化智能服務，核心競爭力在模型泛化能力、用戶規模化觸達等。無論是像AIGC工具（文生圖）、個性化推薦（淘寶智能推薦），還是對話式交互（豆包/deepseek），這些都是使用模型技術的ToC 向AI 終端產品案例，最終比拼的是 “模型即產品” 的轉化能力。

當前，盡管全球LLM廠商大力推動API化與模型即服務（MaaS），但產業真實痛點往往無法被標準化接口覆蓋。因為通用能力是模糊的，而企業的痛點是結構化的。通用模型擅長處理的開放域問題，與行業所需“結構化、高確定性的解決方案”之間，存在天然鴻溝與結構性錯配。

所以ToB向AI則走向另一條縱深之路。它不以內卷“更大更通用”的模型為目標，不滿足于將通用模型通過API淺層輸出，而是致力于將AI能力深度融合進行業的業務流程、知識體系與決策環節中。比如工業質檢、金融風控、醫療輔助診斷等，這類企業往往需要構建“行業專家系統”，核心壁壘并非僅源于模型性能，而在于對行業知識圖譜的消化、對Know-How的結構化理解與閉環賦能。

近些年，在接觸一些國家級橫向科研課題，面臨難題時，難免會有深刻感受:過去幾年AI似乎是先把屋頂建設好了，但很多承重結構還沒來得及補齊。尤其是工業、能源這些重工困境領域，這種趨勢更加顯著。你會發現算法能力再強，在現場也無法替代行業專有技術;數據再海量，也無法跳過專業工程部署。可正是這些to B的工程性實事，關系到人民的安居樂業、生命的安全，是一定無法去做任何糊弄的。

而未來AI人才要補的，我認為正是這些結構性缺口。所以可以發現，近些年，市場對于擁有「AI技術棧」+「精通垂直行業X」的復合型人才需求愈發強烈。尤其能源技術、工業制造、生物醫藥等全球核心實體經濟領域，企業需要的不再是純粹的模型“調參俠”，而是將算法模型與深厚行業知識結合解決高價值業務問題的行業專家。

怎樣的公司，更適合有一定從業資歷的「AI+垂直領域專家人才」未來發展?

簡單來說，ToB向的AI更講求對于實際場景的賦能價值，需要的人才往往更深度垂直、更懂真正的行業需求。這些“Know-how”的AI+垂直領域專家，能解決行業過往痛點、難點，讓算法落地于真實場景，塑造一套能跑通業務、產生商業價值的完善系統。

此類人才其實是難得的，不能僅靠發國際頂會論文讀碩士博士刷學歷競賽履歷等方式壘砌，更需要有一定在行業內真正深度實干的工作經驗。

那么什么樣的公司，更適合這些有一定從業資歷的「AI+垂直領域專家人才」的未來發展呢？

To B端AI企業不缺算法和模型，更缺懂行業、懂業務、能把技術跑通的人。比起互聯網大廠，像施耐德電氣+這類正穩步走在A| 化路上的全球老牌能源巨頭，其實也是不錯的選擇。這種在場景和數據積累方面具備大量行業know-how經驗的全球性大型企業，行業需求對口、培養體系透明，更歡迎具備一定從業資歷的A1+垂直領域專家型人才，

硬實力：從全球老牌能源巨頭AI 化聊開去，施耐德電氣何以成為ToB AI+人才的未來“價值路徑”

全球老牌能源巨頭的 AI化，比如施耐德電氣這類企業。外界總以為它們在被 AI 沖擊，其實行業內部更清楚，巨頭們對 AI 的看法從來不是“新生代技術”，而是能源技術的智能未來。

正如我一直強調的，通用大模型公司很難真正進入工業底層，是因為它們缺乏與物理世界耦合的能力。能源巨頭的優勢其實不在 A1，而在它們對物理世界一直以來的“解釋權”。很多全球性企業內專家系統沉淀，這些資產只缺一個更智能的AI引擎。模型是新血液部早就有幾十年的知識圖譜、:但全球性企業往往是永動脈，A1最終是它們的加速器而非顛覆者。在這種情況下，只有懂得AI與縣體領域兩種語言的復合型專家人才，才能真正讓 AI變成生產力。

AI是風口，實業是地基。而施耐德電氣就是那種把,地基打得極其穩定的全球性實業公司，基于對行業know-how的長久積累，將AI賦能于實業中。

它不是傳統意義的AI公司，卻擁有AI公司難以復制的底層能力:扎實的行業基礎、完備的軟硬件體系、全球領先的能源技術經驗、大量真實的行業場景數據，以及深度理解行業價值鏈的能力。這些是任何純算法團隊，短期內都無法補齊的。

也正因為如此，施耐德電氣在內部并沒有把AI人才定義為“算法崗”而是提出了一個更契合ToBAI未來趨勢的角色--價值整合者(Value Integrators):懂技術，更懂行業;能推動算法落地，也能定義價值業務;既是技術推動者，也是項目主理人。

在這里，AI人才的工作不是孤立地優化模型指標，而是置身于諸如啤酒釀造、半導體冰機能耗管理、暖通節能改造、新型電力系統的具體情境中，去解決那些直接影響客戶成本與效率的痛點。舉個例子，比如施耐德電氣幫助某頭部啤酒企業“改造硅藻土過濾工藝”時，團隊面對的并非一個標準的算法問題，而是“如何在不影響啤酒品質的前提下，減少昂貴的過濾材料消耗”。通過將AI算法嵌入邊緣控制設備，系統能夠實時判斷生產狀態，AI智能控制硅藻土添加泵開度，由模型輸出全局最優的添加策略，動態調整硅藻土添加量，在安全生產的同時實現了20%的物料節約與15%的生產效率提升。

而在面向新型電力系統的“能源管理顧問系統”里，施耐德電氣的人才采用的基于AI的獨有優化控制算法，通過對實時數據的收集和分析監測各設備的運轉情況及能效，實時調度光伏、儲能與負荷，在紛繁的電價信號與天氣變化中尋找最優解。

這使得廠區和園區實現了從新能源發電端到電能儲存、負荷用電需求的完美動態平衡。而且據我所知，這套EcoStruxure Microgrid Advisor解決方案的能力，還在實踐中繼續迭代不斷優化加強。

可以發現，在這些典型項目里，算法只是工具，真正創造價值的是人才。AI人才不僅貢獻代碼，更主導價值閉環的構建。施耐德電氣擁有完整軟硬件能力與全生命周期服務，能實現數據上下游貫通，給客戶提供端到端落地能力。這些成功的實踐反復印證了一個道理：在ToB領域，AI的價值永遠以“為客戶帶來了什么”為標尺。參與其中的人才，也因此順勢完成了從“技術專家”到“項目主理人”的蛻變。

所以在施耐德電氣，一個AI人才的工作不會停留在“模型做好了”，而是要進入真實場景，與行業架構師、客戶、工程團隊共同解決各種復雜的問題，我想這也是很多人在這里成長得快的原因。

軟文化：施耐德電氣包容的環境與清晰的路徑，為人才成長“托底”

如果說硬實力為人才提供了施展的舞臺，那么一家企業的軟實力與內在文化，則決定了這個舞臺是否足夠寬廣、包容并激勵人才持續成長。

   •   務實且以價值為導向的企業文化

施耐德電氣屢次入選福布斯最佳雇主榜單，其吸引力遠不止于行業地位。我認為這里流淌著一種“務實而包容”的文化血液。它強調“IMPACT”價值觀——包容、精進、使命、力行、求知、共贏，將業務價值與客戶成功置于創新之前。堅持務實且以價值為導向的企業文化，這讓每一位員工都能清晰地看到自己的工作對現實世界的改變。

施耐德電氣高度包容與信任的組織氛圍，支持創新并明確“允許試錯”，關注點在“如何解決問題”而非問責。允許試錯，但更看重閉環，我認為這種務實氛圍對于經歷過技術落地難的行業專家來說是一種尊重。

   •   人性化關懷與完善的員工福利：

作為世界500強外企，施耐德電氣還有良性的彈性工作制、完善的福利制度與人性關懷（比如說健康支持、員工持股等等），公司上下共同營造人性化、受尊重的工作氛圍。上過班的人都知道，除了每個月工資到卡的數字，企業為員工托底的“心理安全區”同樣至關重要。

   •   “雙通道”發展與內部活水機制

對于已有一定資歷的“AI+行業”專家人才，職業的“天花板”與未來可能性往往是大家核心關切的。施耐德電氣給的雙通道是能走的：簡單來說，技術專家路線可以在專家崗位不斷精進；業務線能轉向管理崗或者向前端業務靠近。公司通過完善的數字化人才發展體系，幫助員工規劃職業發展路徑，獲得職場成長，并且明確支持員工轉型，讓人才的職業生涯不被單一角色所局限。

另外，通過 “Career Hub”內部人才市場，員工能夠主動參與跨領域、跨部門的項目，接觸從能源管理到工業自動化的多樣場景。這種機制打破了組織壁壘，讓AI人才能持續刷新自己的行業認知與應用邊界。施耐德電氣還鼓勵員工在日常工作中精進自身，提供施學堂、達·芬奇課程、外部專家分享等豐富學習資源，這些提升的都是自身的行業認知和實戰能力。

回到行業本身：未來幾年AI人才真正會流向哪里？

回到行業本身，未來趨勢其實已經比較明確：ToC AI 繼續卷模型、卷產品、卷速度，主戰場在“廣度”和“速度”，繼續圍繞大模型能力、用戶體驗與產品迭代展開軍備競賽，這是資本與資源高度齊飛、相當燒錢燒資源的競爭路徑。

外界看海量ToC向AI企業不斷迭代推陳出新，瘋狂在卷參數、算力、推理鏈路，但業內心知肚明做ToC向，真正的競爭焦點在企業自身能否構建一個足夠技術厚度與用戶黏性的生態。因為消費級AI產品的模型能力每幾個月就可能被追平，鞏固自身護城河并留住長期產品受眾才是重中之重。

而 ToB AI 的決勝關鍵則在“深度”與“密度”，卷場景、卷落地、卷產業價值鏈，競爭焦點日益轉向對細分場景的穿透力、對復雜流程的落地能力，以及對產業鏈價值的重塑程度。所以兼具技術深度、行業認知與系統工程能力的 AI 復合型人才，將加速流向那些能提供真實場景閉環、長期價值錨點與系統性挑戰的ToB領域。

當下的AI圈，像極了一場“軍備競賽”。無論在全世界東西南北哪個半球，無數聰明的大腦擁擠在算法微調、刷榜和追求更大參數量的賽道上，但技術的商業價值卻愈發模糊。純粹的模型調參專家正在變多，“煉丹師”的含金量在被稀釋，內卷的同時也面臨價值重估。

企業支付高薪的邏輯，逐步轉向為 “技術變現能力”付費。在這個結構下，未來最稀缺最具成長性的AI人才，是那些將算法與具體的業務場景、成本結構和收入模型緊密結合的人，這種才能在行業價值鏈中站住腳。而被施耐德電氣稱為「價值整合者」的這類角色，本質上就是這樣的人。未來數年最被ToB市場需要，也是非常值得技術人投身的方向。

在「百模大戰」的喧囂中，施耐德電氣為AI人才提供了一條夯實技術商業價值、更高壁壘的職業路徑。或許AI競爭的未來不在于燒出一個最強模型，而在于誰能夠培養出真正的整合價值者。施耐德電氣目前正在做的，就是鋪設這樣一條面向未來的AI人才路徑。（轉載自：令姿）