嗨，你好，我是維元 👋 我會持續分享我在資料科學與人工智慧領域所觀察到的趨勢與所見所聞 💥 大型語言模型的快速更新，你也有感受到一種「軍備競賽」的氛圍嗎？
模型能力倍增、工具全面升級、平台戰爭正式開始。技術的進步正以平台級速度推動，而不是個人學習可以輕易比肩的幅度。也因此，越是這種時候，越多人開始焦慮與迷茫：
面對不斷變強的 AI，我到底該怎麼選擇自己的人生與職涯賽道？
這篇文章，就是想把這個「焦慮」講清楚，分享幾個我觀察到適合普通人也有機會切入 AI 領域的機會與空間👇
軍備競賽帶來的是洪流，不是人人都有的機會
這一年我最常聽到的一句話是：「AI 進步太快，我跟不上了。」但事實上，問題不是技術太快，而是技術的進步方向已不是人能單靠學習追上的速度。從幾個模型的方法來看：
- ChatGPT 5.1 正把模型推向能自主規劃的 Agent 時代，建構完整的用戶生態系
- Gemini 3 Pro 用三天把搜尋、手機端、設計工具全部串成「AI OS」
- Claude Opus 4.5 在企業市場以全面搶攻，瞄準 B2B 生態
- LLama、DeepSeek、Qwen 等開源模型逐步逼近第一梯隊
這些不只是「更強的模型」，更是更大規模的生態位移。平台升級的同時，個人之間的差距反而會更快被拉開：
真正危險的不是技術看不懂，而是看不懂自己該站在哪裡。
能用好 AI 的人，產能會放大數倍
用不好 AI 的人，很快會在職場上被邊緣化
這已經不是「多學一點工具」可以補的差距，而是需要重新定位自己的角色。
AI 時代的三條職涯賽道：選錯賽道，比學不會更危險
技術變化快，但職涯賽道卻非常清楚；你不可能三樣全會，但你一定能找到自己最適合的一條。
賽道 1：使用 AI 工具的通才 - Generalist
適合行銷、行政、教育、企劃、自媒體等角色。
這群人的核心能力不是模型，而是把模糊的需求拆成 AI 做得出的任務。
像是：
- 行銷人一鍵拉出 campaign proposal
- 教育者用 NotebookLM 生成完整教案
- 行政人員用 AI 把流程縮成一個自動化按鈕
未來 AI 工具會越來越好用，操作能力不再稀缺，
真正的價值在於：能否把 AI 用在「理解問題」與「拆解需求」上。
賽道 2：打造 AI 流程的工程實作人才 - Engineer
這是我近一年在顧問工作中觀察到的最大缺口。
公司都在問：
「我們想導入 AI，有沒有會把 LLM 接進產品的人？」
這類人才不是做模型訓練，而是能把 AI 用在產品裡：
- RAG（檢索強化）、多向量、Rerank
- 工具呼叫（function calling）
- Agent workflow
- API 串接與企業內部資料整合
- 設計 Prompt + Workflow + 評估指標
這是一條技術深度 + 實務價值 都很高的賽道。
企業最需要的不是模型博士，而是能把 AI 接上真實流程的人。這些技能的目標並不是從零到一訓練模型，是基於模型的基礎從零到一，讓模型真正「應用」於某個具有商業市場的場景，把工作流作為產品的一部分。
幾個案例像是：
- 客服 AI 不是「丟模型」，而是「多步查詢＋重排序＋工具呼叫」
- 報表自動化是「ETL＋pipeline＋模型＋監控」
- Agent 是「state＋memory＋tool router＋executor」的組合
這是 AI 時代最穩、最務實、需求最強的硬技能，適合工程背景最值得投資的一種賽道。
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👉 前往填寫 RAG 課程籌備問卷賽道 3：打造 AI 產品與生態的創造者 - Builder
另外一種機會來自於不只是用 AI，而是用 AI「做出新的產品形態」。這條賽道能做到的，不是「更快」而已，而是做出本來不存在的東西。例如像是：
- Perplexity 整合搜尋引擎 + AI，重新定義查詢
- Runway 把影片生成變成新的創作工具
- Notion AI 重新定義知識工作流
這條路是更直接的面向用戶，因此市場大、機會也多；但需要花比較多的前期調研與研究，以及很容易被大廠直接吃掉。這類人不只是使用 AI，而是 發明 AI 時代的使用方式；如果你在思考創業、產品、平台，這條賽道值得全力投入。
普通人的真實策略：三項能力中選一深耕，其餘保持可用
AI 時代最危險的學習方式是：「我全部都要會」。
你的策略應該是：
- 一項深度（T 的主幹）：選一條賽道深入
- 兩項可用（T 的兩側）：足夠理解、不用精通
三項必備能力：
1️⃣ 理解 AI：知道 AI 能做什麼，不能做什麼
這決定你是否能設計正確的流程。
2️⃣ 實作 AI：能把 AI 串起來、部署、監控
這決定你是否能落地。
3️⃣ 應用 AI：能把 AI 放在正確的場景下變成商業結果
這決定你是否能被市場需要。
沒有任何人三項都深。
但每個人至少要有「一深兩淺」。
軍備競賽真正帶來的，不是競爭，而是機會移轉
AI 的軍備競賽，正在加速一件事——能力的重新分配；技術越強，「工具使用者」與「工具創造者」之間的差距越大。
- 大型公司競爭的是：模型 → 平台 → 生態 → 作業系統層級的控制權
- 技術人才競爭的是：能不能讓 AI 具備「行動力」
- 一般人競爭的是：能不能讓 AI 成為你的工作記憶體與助手
這不是單純的技術提升，而是整個經濟版圖的位移。未來需要的不是最會用 AI 的人，而是最會「指揮 AI 做事」的人。
- 如果你是一般上班族 → 選「Generalist」賽道，先用 AI 讓你的產能提升兩倍。
- 如果你是工程背景 → 選「Engineer」，市場缺口最大、穩定性最高。
- 如果你想創業或做產品 → 選「Builder」，門檻高但回報最高。
最後想用一句老話收尾：
技術變得再快，賽道不會；選對位置，比學更多工具重要一百倍
AI 不會減少機會，但會改變誰能抓住機會。
技術每天更新，但賽道不會。
選對位置，比你多學十個工具更重要。
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本著作由Chang Wei-Yaun (v123582)製作，
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