别人越强，咱们越得发展，要不然未来就会被降维打击

大模型能做的可太多了…openai是强但毕竟不是自己的

算法只有极少数能做到顶尖，但又蛮多公司需要你懂一点算法（能看懂论文思路）+有调试能力+工程化，类似于ai开发这类的。这种岗位会多一点。顶尖算法研究员那确实是不可替代的，不可否认有学术裁缝，你要说现在的ai基础都是统计学模型。但是裁的漂亮，裁的有心意，这就是算法工程师的意义，而且这个就是最考验智商的工作。

风口还没完全过。但是每年都越来越难，现在招的越多以后失业的越多，

算法分算法开发和算法研究，前者可能占90%，和业务密切相关，不需要很高级的人才

写一些自己的看法吧。1.目前来看大模型研究只能依靠少部分头部企业，因为只有企业才有足够的算力和数据。openai就是在微软azure加持下才能做到训练大模型。大模型的出现其实也是国外巨头在技术上长期积累的结果，包括谷歌在理论上的贡献（GFS,MapReduce,big table对于云技术的奠基作用，transformer对于大模型的奠基作用），微软之前长期在云计算的投入（所以产生了azure这一全球第二大的云服务）等。从亚马逊最近的re:invent大会来看，aws这一全球最大的云计算服务也在入局大模型了，提供了包括aws bedrock（大模型配套服务，包括训练和其他大模型如claud,llama), aws titan(亚马逊自己的大模型），amazon q(亚马逊自己的ChatGPT），Facebook也发布了自己来源大模型llama。在国内需要依靠bat，华为等。不过前几年国内没有出现真正可以对标国外技术巨头的ai实验室，比如MSR，FAIR，deep mind，Google brain等。国外这些企业不需要太考虑业务问题，而国内所谓的lab需要考虑业务和收入问题。（不过听说华为和百度好像也有可以纯粹做科研的组）。2.之前的ai泡沫，各个大厂加速入局+互联网行业本身的泡沫