理想汽车创始人李想近日关于AI人才的观点，在科技圈与职场圈引发广泛热议。他直言，企业不应招聘非原生或专业AI人才转型做AI研发与运营，这一论断直击当下AI行业人才招聘与职业转型的核心痛点，也为想要入局AI领域的从业者敲响了警钟。
李想的核心观点十分明确：企业招聘非原生AI人才做AI核心岗位，是低效且无意义的“矿石淘金” 。所谓非原生AI人才，指的是从其他领域半路转型、并非以AI为核心职业发展路径的从业者；而原生/专业AI人才，则是日常深耕模型、Agent等核心AI工作，或毕业伊始便扎根AI领域的专业人才。在他看来，企业手握现成的“金子”不用，转而从转型者中“开盲盒”提炼价值，不仅耗费时间与成本，还难以保证AI业务的落地效率与质量。
这一观点的背后，是AI行业日益抬高的技术门槛与激烈的人才竞争现状。如今的AI领域，大模型训练、智能体开发、多模态技术等核心方向，都需要长期的技术积累、项目实战经验与专业的行业认知支撑。传统程序员、运营等岗位的从业者，即便通过短期培训补齐理论知识，也难以在短时间内形成成熟的AI技术思维与实操能力。头部企业对原生AI人才的争抢愈发激烈，时间成本成为AI业务落地的关键，企业自然不愿在转型者的“试错”上浪费资源。
从企业经营角度看，李想的主张是对“盲目AI跟风”现象的纠偏。不少传统企业为迎合市场热点，强行让非AI背景的员工转岗做AI研发或运营，却忽略了岗位与人才能力的匹配度。最终往往出现业务推进缓慢、项目反复踩坑的局面，既浪费了人力物力，也错失了AI技术赋能业务的最佳时机。真正聚焦AI核心业务的企业，更需要能直接产出成果的原生人才，而非需要长期培养的“转型潜力股”。
对于想要入局AI领域的从业者而言，李想的观点并非“劝退”，而是提出了更严苛的职业要求。AI行业早已过了“凭热情就能入场”的初期阶段，不再是简单掌握AI工具就能立足的赛道。若想进入真正深耕AI的企业，从业者必须主动完成自我升级，要么深耕某一AI细分领域，积累项目经验与技术实力，成为不可替代的专业人才；要么结合自身原有业务优势，打造“AI+行业”的复合型能力，用AI技术赋能传统业务，而非单纯跟风转型。
当然，这一观点也并非绝对否定所有转型可能。李想的论断主要针对AI研发、核心运营等技术门槛极高的岗位，而在AI应用落地、AI产品运营、AI业务咨询等方向，传统行业从业者凭借对业务场景的深刻理解，依然能找到自身价值。AI行业的发展既需要原生技术人才筑牢技术根基，也需要复合型人才推动技术与业务的深度融合，只是未来的AI赛道，对从业者的专业深度与综合能力要求，只会越来越高。
