在北京京东总部，95后提示词工程师赵某莹紧盯着屏幕，一句“求求了，这次千万别是胖头鱼”的低声念叨后，一条融合非遗剪纸与现代审美的红色锦鲤跃然屏上。这不仅是艺术创作，更是一场人与AI的协同进化。
当全球已有超过1000万个全职岗位被AI实质性取代或弱化对人的需要时，猎聘大数据却揭示了一个更深层的真相。
2025年第一季度，人工智能训练师的招聘需求同比增长率高达592%，而提示词工程师的岗位数量也在部分平台上呈现出150%的增长。
这些数字背后，是一个全新职业生态的诞生。
01 新职业的崛起：从“与机器对话”到“为机器塑形”
走进北京亦庄的京东总部，赵可莹和她的同事们正在进行的是一场前所未有的实验。他们的工作不是编码，而是“对话”——与AI模型进行精准、高效的对话。
“初期生成的图案常让人哭笑不得。”赵可莹调出对比图，左侧是体形笨拙的“胖头鱼”、比例失调的大鲇鱼，右侧是优化后融入各种元素的成品。
作为提示词工程师，赵可莹的日常工作就是给AI当“翻译官”和“老师”。这需要将复杂的人类需求转化为AI能理解的语言，同时还要“喂”给AI合适的资料，引导它学习。
与此同时，在全国各地的科技园区，另一群专业人士——AI训练师，正通过数据标注、模型调优，培养着AI的“认知能力”。美术专业出身的小琳从UI设计师转行成为AI训练师后，将自己的工作理解为“教AI小孩怎么输出更合理的内容”。
这些新职业的出现并非偶然。随着DeepSeek等大型语言模型在2025年的突破性进展，AI产业正从技术研发快速转向场景化落地，而这一转型的核心驱动力正是这些新职业。
02 高薪背后的价值逻辑：为什么企业愿意支付溢价？
“提示词工程师年薪超过20万美元”的消息一度在科技圈引发热议。虽然这个数字在国内可能有所差异，但趋势是明确的：掌握AI技能的专业人士正在获得显著的薪酬溢价。
研究表明，具备生成式AI专业知识的从业者平均年薪可达17.4万美元，相比不具备这些技能的同行，薪资增幅高达47%。
企业愿意支付如此高溢价的背后，是一笔清晰的经济账。
猎聘数据显示，会使用AI工具的员工平均年薪较不使用者高出约8-10万元，而且招聘广告中出现“会用AI工具”的要求正成为常态。
Gartner在2025年第三季度的报告中指出，超过70%的AI专业人士认为，直观的提示工程可将模型效率提高高达40%。
在具体业务中，这种价值体现得更为直接。德勤2025年7月的报告显示，采用直观AI提示技术的公司在编码任务上的生产力提高了25%，这转化为全球企业数十亿美元的成本节约。
03 职业内涵解剖：从基础操作到高阶思维
AI训练师的工作远不止简单的数据标注。从业多年的小磊见证了行业从“小模型”到“大模型”的转变。
“在大模型出现之前，AI训练师的工作相对聚焦。”小磊回忆道。以前主要是重新设计表现不好的语料，标注工作相对轻量。而如今，任务类型多种多样，除了文本以外，还可能有图像、音频等，大模型根据语料推理出来的答案也更加不可控。
这种变化直接导致了岗位的细分与专业化。据小磊介绍，现在大模型涉及越来越多专业领域知识，需要更多具备医疗、教育、法律等专业知识背景和从业经验的人才加入。
与此同时，新兴的“氛围编码”概念正在改变人与AI的交互方式。根据2025年的行业趋势，氛围编码指的是提示工程的一种直观方法，用户向AI模型传达请求的本质或心情，导致在编码和内容生成中更自然和有效的输出。
这种方法代表的是向以人为本的AI转变，使工具对非技术用户更易访问。
04 争议与未来：昙花一现还是长久职业？
“提示词工程师这个职业，仅用两年时间就从炙手可热变成了可有可无。” 这一来自韩国媒体的观察，道出了对新职业持久性的普遍担忧。
这种担忧不无道理。随着AI模型的高度发展以及企业内化AI能力，一些基础性的提示工程工作可能被自动化工具取代。微软对31个国家3万多名劳动者的调查也显示，提示词工程师在未来的招聘前景中排名垫底。
然而，更深层的真相是，职业内涵正在进化而非消失。
赵可莹对此有清晰认识：“未来可能会在现有岗位上衍生出更高级的角色，比如AI交互设计师。” 彼得程，一位在国内科技公司从事AI研发的专业人士，也指出“提示词工程师是一个融合性质的工作，可能30%的工作是设计提示词，剩下70%或者更大比例是做一些其他事情。”
这种进化在AI训练师领域同样明显。岗位细化的同时，薪资待遇差距也在拉大。“像基础的数据标注岗位，月薪可能只有几千元，而大公司里要求较高的岗位，月薪可以达到三五万元。”
05 技能进化论：从单一技能到复合能力
要在这个新兴领域立足，单一技能已远远不够。中国劳动和社会保障科学研究院的分析指出，人工智能核心岗位呈现技能深度融合趋势，理论研究与工程实践的复合型需求成为招聘主流。
对于提示词工程师，彼得程总结了专业要求：“写提示词，可以理解为和人交流，就好像你在教导一个新同学或员工完成一项工作，难度没有那么高，告诉模型规则、样例即可。但如果要想精益求精，则需要对模型推理方式有所了解。”
他进一步给出了具体建议：一个好的提示词要有结构性，要明确提问者的角色和场景；需要逻辑前后一致，语言通俗易懂，使用完整的标点符号等。
而AI训练师则需要更广泛的跨领域知识。随着大模型在专业领域的深入应用，医疗、教育、法律等专业背景成为高阶训练师的必备条件。这种变化反映了AI技术从通用向垂直领域深化的趋势。
06 行业影响与人才缺口：供需失衡下的机遇
人才市场的供需失衡正在创造前所未有的职业机会。数据显示，广东省内人工智能训练师岗位的人才缺口规模已达百万级，主要集中在智能制造、智慧医疗、智慧交通等技术密集型领域。
这种供需失衡在全球范围内同样显著。AWS在2023年12月的一项调查发现，四分之三的雇主难以找到具备AI专业知识的候选人，这一短缺正在促使公司优先考虑AI技能而非工作经验。
与此同时，各行业对AI人才的需求呈现差异化特征。从增长比例来看，家电行业的AI技术职位需求增长最快，反映了“硬件+AI”的升级趋势；此外，金融行业的人才需求增长率也较高，位居第二，预示着AI在风控、投顾等核心环节进入规模化应用阶段。
面对这一趋势，个人的应对策略也需相应调整。猎聘大客户总经理赵光鹏指出，企业客户调研显示，超过六成受访企业计划未来一年内缩减中层岗位，但会增加跨部门协作型、数据分析型与AI应用型人才的比例。
当赵可莹和她的团队成功生成那条融合传统与现代的红色锦鲤时，她更看到了自己职业道路上的无数可能性。“与其担心被取代，不如思考怎么进化。”
据麦肯锡预测，到2030年，与AI提示工程和氛围编码相关的服务市场潜力将达到5000亿美元。
在技术浪潮中，这些新兴职业如同第一批登陆新大陆的探险者，他们或许会迷路、折返甚至牺牲，但他们开辟的路径，终将成为连接人类智慧与机器智能的新桥梁。