行业趋势 - AI数据标注行业呈现两极分化现象，既有高薪吸引大量求职者，也存在从业者对未来发展的普遍焦虑[5] - 大模型开发从参数竞赛转向场景落地，导致标注岗位需求从批量放量转向垂直化、专业化[5] - 2024年数据标注产业用工需求企业数量从2023年457家激增至1195家，预计2025年中国AI基础数据服务市场规模突破120亿元，CAGR达47%[26] 职业分层 - 基础层：自动售货机标注以计件制为主（0.04-0.1元/单），依赖体力与注意力，日薪120-500元[7][20] - 中间层：大模型输出结果评分要求985/211硕士学历，计件单价3-7元，需理解动态评价体系但缺乏成长性[8][10][11] - 高层：大模型评估岗位月薪9-17K（外包）至15-25K（正式），涉及流程管理及跨团队协作，具备一定技术壁垒[12][20] 技术替代 - 成熟文本模型中AI合成数据已替代80%人工标注，自动售货机等简单标注将率先被取代[16][24] - 苹果、特斯拉等企业因自动标注技术改进已裁撤相关团队，显示技术替代加速[25] - 微调阶段（SFT）和强化学习（RLHF）仍依赖人工标注，但头部企业倾向用模型合成次优数据控制成本[16] 企业动态 - 字节跳动2024年AI投入达800亿元，2025年计划翻倍至1600亿元[17] - 阿里巴巴宣布未来三年投入超3800亿元建设云和AI基础设施[17] - 头部企业普遍采用外包/众包模式降低标注成本，兼职标注师时薪仅30-60元[17][18] 人才结构 - AI行业呈金字塔分布：标注层（专科）、应用层（本科）、微调层（硕士）、基础模型层（博士）[23] - 职业晋升通道狭窄，标注师难以突破学历壁垒进入核心算法岗位[22][23] - 部分从业者通过跨领域学习（如廖仔从设计转型AI）实现薪资增长（3K→13K/月）[4][28]