转载自：令姿

深度洞察：近年来AI行业人才需求的结构性演进

过去几年里，全球AI产业在技术突破与市场需求的双重驱动下，在应用层逐步呈现泾渭分明的两种主流发展路径与人才诉求：其一是以消费级产品为核心的ToC向AI，其二则是以产业解决方案为核心的ToB向AI。

ToC AI的本质，是依托基座模型的泛化能力，通过产品化封装与交互设计，构建面向全球海量用户的标准化智能服务，核心竞争力在模型泛化能力、用户规模化触达等。无论是像AIGC工具（文生图）、个性化推荐（淘宝智能推荐），还是对话式交互（豆包/deepseek），这些都是使用模型技术的ToC 向AI 终端产品案例，最终比拼的是 “模型即产品” 的转化能力。

当前，尽管全球LLM厂商大力推动API化与模型即服务（MaaS），但产业真实痛点往往无法被标准化接口覆盖。因为通用能力是模糊的，而企业的痛点是结构化的。通用模型擅长处理的开放域问题，与行业所需“结构化、高确定性的解决方案”之间，存在天然鸿沟与结构性错配。

所以ToB向AI则走向另一条纵深之路。它不以内卷“更大更通用”的模型为目标，不满足于将通用模型通过API浅层输出，而是致力于将AI能力深度融合进行业的业务流程、知识体系与决策环节中。比如工业质检、金融风控、医疗辅助诊断等，这类企业往往需要构建“行业专家系统”，核心壁垒并非仅源于模型性能，而在于对行业知识图谱的消化、对Know-How的结构化理解与闭环赋能。

近些年，在接触一些国家级横向科研课题，面临难题时，难免会有深刻感受:过去几年AI似乎是先把屋顶建设好了，但很多承重结构还没来得及补齐。尤其是工业、能源这些重工困境领域，这种趋势更加显著。你会发现算法能力再强，在现场也无法替代行业专有技术;数据再海量，也无法跳过专业工程部署。可正是这些to B的工程性实事，关系到人民的安居乐业、生命的安全，是一定无法去做任何糊弄的。

而未来AI人才要补的，我认为正是这些结构性缺口。所以可以发现，近些年，市场对于拥有「AI技术栈」+「精通垂直行业X」的复合型人才需求愈发强烈。尤其能源技术、工业制造、生物医药等全球核心实体经济领域，企业需要的不再是纯粹的模型“调参侠”，而是将算法模型与深厚行业知识结合解决高价值业务问题的行业专家。

怎样的公司，更适合有一定从业资历的「AI+垂直领域专家人才」未来发展?

简单来说，ToB向的AI更讲求对于实际场景的赋能价值，需要的人才往往更深度垂直、更懂真正的行业需求。这些“Know-how”的AI+垂直领域专家，能解决行业过往痛点、难点，让算法落地于真实场景，塑造一套能跑通业务、产生商业价值的完善系统。

此类人才其实是难得的，不能仅靠发国际顶会论文读硕士博士刷学历竞赛履历等方式垒砌，更需要有一定在行业内真正深度实干的工作经验。

那么什么样的公司，更适合这些有一定从业资历的「AI+垂直领域专家人才」的未来发展呢？

To B端AI企业不缺算法和模型，更缺懂行业、懂业务、能把技术跑通的人。比起互联网大厂，像施耐德电气+这类正稳步走在A| 化路上的全球老牌能源巨头，其实也是不错的选择。这种在场景和数据积累方面具备大量行业know-how经验的全球性大型企业，行业需求对口、培养体系透明，更欢迎具备一定从业资历的A1+垂直领域专家型人才，

硬实力：从全球老牌能源巨头AI 化聊开去，施耐德电气何以成为ToB AI+人才的未来“价值路径”

全球老牌能源巨头的 AI化，比如施耐德电气这类企业。外界总以为它们在被 AI 冲击，其实行业内部更清楚，巨头们对 AI 的看法从来不是“新生代技术”，而是能源技术的智能未来。

正如我一直强调的，通用大模型公司很难真正进入工业底层，是因为它们缺乏与物理世界耦合的能力。能源巨头的优势其实不在 A1，而在它们对物理世界一直以来的“解释权”。很多全球性企业内专家系统沉淀，这些资产只缺一个更智能的AI引擎。模型是新血液部早就有几十年的知识图谱、:但全球性企业往往是永动脉，A1最终是它们的加速器而非颠覆者。在这种情况下，只有懂得AI与县体领域两种语言的复合型专家人才，才能真正让 AI变成生产力。

AI是风口，实业是地基。而施耐德电气就是那种把,地基打得极其稳定的全球性实业公司，基于对行业know-how的长久积累，将AI赋能于实业中。

它不是传统意义的AI公司，却拥有AI公司难以复制的底层能力:扎实的行业基础、完备的软硬件体系、全球领先的能源技术经验、大量真实的行业场景数据，以及深度理解行业价值链的能力。这些是任何纯算法团队，短期内都无法补齐的。

也正因为如此，施耐德电气在内部并没有把AI人才定义为“算法岗”而是提出了一个更契合ToBAI未来趋势的角色--价值整合者(Value Integrators):懂技术，更懂行业;能推动算法落地，也能定义价值业务;既是技术推动者，也是项目主理人。

在这里，AI人才的工作不是孤立地优化模型指标，而是置身于诸如啤酒酿造、半导体冰机能耗管理、暖通节能改造、新型电力系统的具体情境中，去解决那些直接影响客户成本与效率的痛点。举个例子，比如施耐德电气帮助某头部啤酒企业“改造硅藻土过滤工艺”时，团队面对的并非一个标准的算法问题，而是“如何在不影响啤酒品质的前提下，减少昂贵的过滤材料消耗”。通过将AI算法嵌入边缘控制设备，系统能够实时判断生产状态，AI智能控制硅藻土添加泵开度，由模型输出全局最优的添加策略，动态调整硅藻土添加量，在安全生产的同时实现了20%的物料节约与15%的生产效率提升。

而在面向新型电力系统的“能源管理顾问系统”里，施耐德电气的人才采用的基于AI的独有优化控制算法，通过对实时数据的收集和分析监测各设备的运转情况及能效，实时调度光伏、储能与负荷，在纷繁的电价信号与天气变化中寻找最优解。

这使得厂区和园区实现了从新能源发电端到电能储存、负荷用电需求的完美动态平衡。而且据我所知，这套EcoStruxure Microgrid Advisor解决方案的能力，还在实践中继续迭代不断优化加强。

可以发现，在这些典型项目里，算法只是工具，真正创造价值的是人才。AI人才不仅贡献代码，更主导价值闭环的构建。施耐德电气拥有完整软硬件能力与全生命周期服务，能实现数据上下游贯通，给客户提供端到端落地能力。这些成功的实践反复印证了一个道理：在ToB领域，AI的价值永远以“为客户带来了什么”为标尺。参与其中的人才，也因此顺势完成了从“技术专家”到“项目主理人”的蜕变。

所以在施耐德电气，一个AI人才的工作不会停留在“模型做好了”，而是要进入真实场景，与行业架构师、客户、工程团队共同解决各种复杂的问题，我想这也是很多人在这里成长得快的原因。

软文化：施耐德电气包容的环境与清晰的路径，为人才成长“托底”

如果说硬实力为人才提供了施展的舞台，那么一家企业的软实力与内在文化，则决定了这个舞台是否足够宽广、包容并激励人才持续成长。

•   务实且以价值为导向的企业文化

施耐德电气屡次入选福布斯最佳雇主榜单，其吸引力远不止于行业地位。我认为这里流淌着一种“务实而包容”的文化血液。它强调“IMPACT”价值观——包容、精进、使命、力行、求知、共赢，将业务价值与客户成功置于创新之前。坚持务实且以价值为导向的企业文化，这让每一位员工都能清晰地看到自己的工作对现实世界的改变。

施耐德电气高度包容与信任的组织氛围，支持创新并明确“允许试错”，关注点在“如何解决问题”而非问责。允许试错，但更看重闭环，我认为这种务实氛围对于经历过技术落地难的行业专家来说是一种尊重。

•   人性化关怀与完善的员工福利：

作为世界500强外企，施耐德电气还有良性的弹性工作制、完善的福利制度与人性关怀（比如说健康支持、员工持股等等），公司上下共同营造人性化、受尊重的工作氛围。上过班的人都知道，除了每个月工资到卡的数字，企业为员工托底的“心理安全区”同样至关重要。

•   “双通道”发展与内部活水机制

对于已有一定资历的“AI+行业”专家人才，职业的“天花板”与未来可能性往往是大家核心关切的。施耐德电气给的双通道是能走的：简单来说，技术专家路线可以在专家岗位不断精进；业务线能转向管理岗或者向前端业务靠近。公司通过完善的数字化人才发展体系，帮助员工规划职业发展路径，获得职场成长，并且明确支持员工转型，让人才的职业生涯不被单一角色所局限。

另外，通过 “Career Hub”内部人才市场，员工能够主动参与跨领域、跨部门的项目，接触从能源管理到工业自动化的多样场景。这种机制打破了组织壁垒，让AI人才能持续刷新自己的行业认知与应用边界。施耐德电气还鼓励员工在日常工作中精进自身，提供施学堂、达·芬奇课程、外部专家分享等丰富学习资源，这些提升的都是自身的行业认知和实战能力。

回到行业本身：未来几年AI人才真正会流向哪里？

回到行业本身，未来趋势其实已经比较明确：ToC AI 继续卷模型、卷产品、卷速度，主战场在“广度”和“速度”，继续围绕大模型能力、用户体验与产品迭代展开军备竞赛，这是资本与资源高度齐飞、相当烧钱烧资源的竞争路径。

外界看海量ToC向AI企业不断迭代推陈出新，疯狂在卷参数、算力、推理链路，但业内心知肚明做ToC向，真正的竞争焦点在企业自身能否构建一个足够技术厚度与用户黏性的生态。因为消费级AI产品的模型能力每几个月就可能被追平，巩固自身护城河并留住长期产品受众才是重中之重。

而 ToB AI 的决胜关键则在“深度”与“密度”，卷场景、卷落地、卷产业价值链，竞争焦点日益转向对细分场景的穿透力、对复杂流程的落地能力，以及对产业链价值的重塑程度。所以兼具技术深度、行业认知与系统工程能力的 AI 复合型人才，将加速流向那些能提供真实场景闭环、长期价值锚点与系统性挑战的ToB领域。

当下的AI圈，像极了一场“军备竞赛”。无论在全世界东西南北哪个半球，无数聪明的大脑拥挤在算法微调、刷榜和追求更大参数量的赛道上，但技术的商业价值却愈发模糊。纯粹的模型调参专家正在变多，“炼丹师”的含金量在被稀释，内卷的同时也面临价值重估。

企业支付高薪的逻辑，逐步转向为 “技术变现能力”付费。在这个结构下，未来最稀缺最具成长性的AI人才，是那些将算法与具体的业务场景、成本结构和收入模型紧密结合的人，这种才能在行业价值链中站住脚。而被施耐德电气称为「价值整合者」的这类角色，本质上就是这样的人。未来数年最被ToB市场需要，也是非常值得技术人投身的方向。

在「百模大战」的喧嚣中，施耐德电气为AI人才提供了一条夯实技术商业价值、更高壁垒的职业路径。或许AI竞争的未来不在于烧出一个最强模型，而在于谁能够培养出真正的整合价值者。施耐德电气目前正在做的，就是铺设这样一条面向未来的AI人才路径。

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责任编辑：kj015

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