夜雨聆风哈喽，我是子牙老师
后台时不时有人问：好久没更新了，子牙老师干啥去了？
一、最近在玩AI漫剧，自己做了个小短片，真的好玩
二、在玩AI漫剧的过程中，发现即梦抽卡太费钱了，自己买了张卡，5090d v2，本地部署了ComfyUI，打开了新世界，好玩（不得不感叹，玩AI太烧钱了！！！）
三、接着往下玩，本地部署大模型及微调、学习CUDA编程、研究PTX……
你有没有发现，我玩是有规律的：从大模型应用开始玩，到工作流、Agent，到大模型部署及微调，到CUDA、PTX、SASS
写大模型，咱还没有那个实力，那就把开源的大模型拉到本地部署， 搞个 LoRA、QLoRA 微调，部署 vLLM / SGLang 推理服务，再接一个 RAG 知识库…… 以此，自上而下，了解整个AI世界
AI世界，自上而下，分七层。每一层都诞生了很多新的岗位。今天的招聘，好像很少听到招聘Java工程师、架构师、大数据工程师、go工程师、c++工程师、嵌入式工程师……几乎都在招聘AI方向的，比如大模型应用开发工程师、AI Agent工程师、AI全栈工程师、AI infra工程师
如果你对这七层不了解，每一层诞生的新岗位你也没概念，像我一样，自上而下玩一遍，基本就清楚了
在玩的过程中，我也在不断思考：旧计算机时代，我花了五年时间，做了几乎整个计算机系的课程，AI时代诞生的新岗位中，哪些岗位与我五年的积累匹配呢？或者说，AI时代的课程，我做什么呢？
也咨询了很多混得还不错的学员，最终确定下来：AI infra（跟着我学底层的学员，好多转infra岗了，工资不降反升！）
AI infra是什么？不了解的可以问下豆包、deepseek、ChatGPT等。我这里让ChatGPT生成了一张图
我个人认为，AI infra，非常有前景，有钱图，也有技术含量。 而大模型应用层开发、Agent 开发，现阶段大家确实有新鲜感，但其本质更像过去的 CRUD —— 调 API、组工作流、拼业务逻辑。随着模型能力越来越强，这部分门槛会持续下降，未来面临被平台化、模板化甚至自动化替代的风险
反观AI Infra，则是另一条路， 是整个 AI 产业链中最难被替代、技术壁垒最高、生命周期最长的一层。接下来的时间，我会聚焦做AI infra方向的课程。如果这是你感兴趣的方向，欢迎关注我的公众号【硬核子牙】，看硬核文章，第一时间获得课程开班推送
我过去5年做的很多课程，对于你想从事AI infra方向的工作，也会有非常大的帮助，它们是：手写操作系统、实战Linux内核、手写docker、手写CPU虚拟机、ebpf实战。AI Infra不是一个新行业，而是云计算、操作系统、容器、虚拟化、高性能计算在AI时代的重新组合。
618之际，我把AI infra相关的计算机底层课程打造成了新的产品《通关AI infra》，后面出的AI infra相关的新课，都会加入这个产品（不用重复购买，补差价即可）
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