轉載自：石溪

當生成式AI的行業重心從消費端的“概念造勢”轉向產業端的“價值深耕”。AI人才的職業選擇邏輯也隨之重塑。過去兩年，面向消費端的AI（ToC AI）憑借通用大模型完成了全民AI狂歡，但商業化落地始終難破流量變現的瓶頸；而面向企業的AI（ToB AI）則在工業、能源、樓宇等垂直領域，開啟了“技術+場景”的深度融合。正成為AI人才擺脫算法內卷、實現技術價值長效兌現的核心賽道。

畢竟對技術人來說，與其在通用模型里卷參數優化，不如去產業里做能摸到實際效果的事 —— 但想做好ToB AI，選對平臺太關鍵了。真正能承接人才價值的平臺，得有行業沉淀、有資源支撐、還得懂怎么培養人，才能讓技術落地不只是空想。

一、ToC AI和ToB AI：賽道不同，對人才的要求差別巨大

AI技術的商業化路徑在ToC與ToB賽道呈現出截然不同的走向，這種本質差異直接決定了兩類賽道的人才能力模型完全不同。

先說說技術邏輯和容錯率的區別

ToC AI的技術邏輯是“用通用模型覆蓋大眾需求”，無論是對話式助手還是圖像生成工具，核心目標都是提升用戶體驗、擴大流量基數，對技術的容錯率相對較高。但ToB AI的落地必須深度綁定具體行業的業務流程，對技術精度和容錯率的要求堪稱嚴苛。以工業AI預測性維護為例，算法模型不僅要整合設備實時運行數據，還需適配不同產線的工藝特性，一旦出現誤判，可能直接導致整條產線停機，這就要求人才必須兼具扎實技術能力與深厚行業認知。

再看看價值衡量與人才需求的不同

ToC AI 的商業價值錨定用戶規模與使用頻次，更青睞能優化模型參數、打磨用戶體驗的頂尖算法工程師；ToB AI的價值核心是業務指標的可量化改善，急需“技術+業務”的復合型人才——他們既要懂AI算法原理，更要理解行業業務流程與核心痛點，能將技術轉化為降本、增效、減排的可落地商業方案。

現在實體產業的數字化轉型跑得越來越快，那些深耕垂直領域、手里握有海量真實行業數據的頭部企業，成了ToB AI技術落地的核心載體。也正因為這樣，近年來大量ToC大模型團隊的技術人才轉向ToB賽道——一方面是大環境影響，更核心的是想擺脫“算法內卷”，讓自己的技術真正產生長效價值。而施耐德電氣作為能源技術領域的引領者，對這類復合型人才的精準定位和系統培養，剛好戳中了行業人才的核心訴求。

二、ToB AI 人才新共識：光懂技術不夠，得要會“整合價值”

ToB AI落地最難的是什么？其實是數據孤島和行業認知斷層。想打通技術和業務的壁壘，光靠懂算法可不夠——現在行業對ToB AI人才的定位，已經悄悄變了。以前大家覺得“AI 崗位=算法崗”，但現在越來越多實踐證明，真正能在ToB領域站穩腳的人才，是“價值整合者”。這背后是行業發展的必然：ToB AI的價值能不能兌現，關鍵看能不能吃透行業政策、摸準業務流程、解決客戶痛點，既得扎根技術底層，又得能銜接業務前端。

這類“價值整合者”通常有三個核心特質，在能力譜系上，要“懂技術更懂業務”，能讓AI算法真正落地行業場景并產生可量化商業價值；在角色人設上，“既是技術推動者，也是項目主理人”，需全程參與客戶需求識別、方案設計、落地交付與效果評估，而在賦能場景時，“可深度鏈接技術與業務”，實現技術方案與行業場景的精準匹配。

在這方面，不少企業已經走在了前面。比如施耐德電氣就用實際案例證明了這種人才定位的可行性：他們廣州工廠的一名藍領員工，在“大施杯AI創新大賽”里提出用AI識別鋼鐵鑄材的想法，后來在數字化團隊的協助下快速落地了模型，給工廠省了不少成本。這個案例不僅展現了 “價值整合者”的實際價值，也能看出優質企業的人才體系，能激活不同崗位、不同層級員工的創新能力，給各類人才提供發揮價值的空間。

三、ToB AI 人才成長的三個關鍵，場景、數據、閉環缺一不可

對于ToB AI人才而言，理想的成長平臺需要具備多元場景、完整數據底座與端到端技術閉環，而施耐德電氣的硬實力恰好為人才提供了這些核心職業支撐：

真實多元場景，技術落地的“實戰練兵場”

ToB AI技術不是靠紙上談兵練出來的，得有真實場景打磨。那些行業覆蓋廣、積累深的企業，往往有大量真實工業場景和優質客戶資源。比如施耐德電氣，作為百年企業、世界500強，又是能源技術全球引領者，其上海普陀工廠的端到端生產智能化、無錫工廠的綠色制造等場景，不僅能驗證AI技術行不行，還能給AI人才提供從工業生產到公共建筑的全場景實戰機會，幫人才快速積累項目經驗、沉淀可復用的解決方案，夯實職業競爭力。

完整數據底座，技術研發的“核心燃料庫”      

數據是AI模型的“燃料”，沒有貫通全域的數據支撐，ToB AI研發就是空談。施耐德電氣搭建的EcoStruxure架構，實現了數據的全域整合，構建起打通企業內部生產運維數據、客戶側業務數據、行業側公共數據的數據底座。這就給 AI 模型訓練提供了充足又精準的數據資源，讓人才做研發不用再受困于數據孤島，有了堅實的基礎。

端到端技術閉環，讓方案從紙面落到現場

ToB AI 的價值最終要體現在業務落地效果上。只有具備完整軟硬件能力和全生命周期服務的企業，才能實現數據上下游貫通，形成“技術研發-方案設計-場景落地-持續迭代”的端到端閉環。施耐德電氣就是這么做的：先在自有工廠驗證AI技術，成熟后再向行業輸出方案，幫人才把腦子里的技術方案、紙上的設計藍圖，真正落到業務現場，實現技術價值的規模化轉化，讓人才感受到實實在在的職業成就感。

四、好雇主的軟實力：化解焦慮，讓人才安心搞事業

除了硬實力，企業文化和人才培育體系這些“軟實力”，同樣是吸引和留住ToB AI人才的關鍵。畢竟技術人想長遠發展，不僅需要做事的平臺，還需要成長的空間和穩定的預期。

全員AI普惠，不讓技術變成“少數人的游戲”

AI技術的落地需要全鏈條協同，不是少數技術精英能搞定的。施耐德電氣提出了“AI for ALL” 的全員能力普及策略，把AI課程設為必修課，通過“數字公民”計劃開展技能培訓，AI 技能培訓的全員完成率超96%。同時還搭建了AI社群，既是資訊匯集地，也是方案試驗田，形成了全員參與 AI 創新的氛圍。

雙通道成長，職業發展不用“一條路走到黑”

很多技術人會焦慮：難道一輩子只能做技術？為了化解這種焦慮，施耐德電氣設計了清晰的雙通道成長路徑，搭建了全職業周期培養體系——人才既能朝著研發工程師、架構師等技術專家方向深耕，也能轉型為AI解決方案負責人、研發經理等業務或管理人才。針對年輕高潛人才的“Young Talent Program”和面向資深員工的“銀河計劃”相互補充，再加上“內部培養，全球輸送”的模式，過去兩年中國區已有不少人走上全球高級管理崗位，給 AI 人才提供了多元化、國際化的發展通道。

五、ToB AI人才畫像：企業真正需要的是什么樣的人？

現在行業對ToB AI人才的需求，早已不局限于算法能力，更看重“技術+業務”的綜合素養。施耐德電氣的招聘導向就很能體現這種行業趨勢，他們想要的不是單純的算法專家，而是能把AI落地到行業一線、創造實際業務價值的復合型人才，核心要求有三點：

1、具備扎實的數字化/AI基礎能力，同時擁有行業經驗或業務場景理解能力；

2、學習能力強，具備優秀的跨業務溝通能力，可直接對接客戶識別核心需求；

3、能以價值視角推動項目落地，而非止步于技術研發層面。

為了幫人才持續成長，施耐德電氣還提供了豐富的內外部學習資源，比如舉辦年度外部專家分享會；同時鼓勵員工考證，并給予費用報銷，還明確強調 “不卷工時、不鼓勵無效加班”，保障人才工作與生活、成長的平衡。

寫在最后：AI人才的下一站，在產業深水區

對于AI從業者和潛在求職者而言，選擇這類平臺，意味著能在解決實際產業問題的過程中，實現技術價值與職業發展的雙贏。在智能與可持續發展的交匯點，ToB AI的價值兌現才剛剛起步，而像施耐德電氣這樣，既有硬實力支撐技術落地，又有軟實力助力人才成長的平臺，正成為技術人才奔赴產業深水區、實現技術理想的核心陣地。畢竟對技術人來說，最大的成就感，莫過于看著自己的技術改變行業、創造價值。