AI 浪潮下，你的簡歷正被全球重新定價。從硅谷的百萬年薪到歐洲的工業(yè)AI，從新加坡的治理沙盒到澳洲的行業(yè)特化，各國正用簽證、生態(tài)和戰(zhàn)略爭奪頂尖人才。本文基于全球人才流動研究，為你拆解這份簡歷在不同國家的真實價值，助你思考職業(yè)的全球配置策略。

———— / BEGIN / ————

我的博士研究是關(guān)于全球人才流動，所以最近總有人問我各個地區(qū)的情況，我也不得不把各個地方的情況都啃一遍：

美國、加拿大、英國、歐洲、新加坡、澳大利亞，再疊加一整套中國的政策、人才數(shù)據(jù)、城市報告——簽證怎么改、AI 崗位怎么漲、哪幾座城市在用房子、戶口、個稅，把人硬生生“拉”過來。

回答朋友問題是一方面，萬一自己有一天也有用呢。

看著看著，有一個感覺特別強：

同樣一份簡歷，放在不同國家，真的是完全不同的“資產(chǎn)定價”。

同樣是 5–8 年經(jīng)驗的 AI 工程師、數(shù)據(jù)科學家、算法同學：在舊金山，可能是 20–30 萬美金一年、各國政府搶著要的“戰(zhàn)略資源”；在某些國家，就是可被替代的普通白領(lǐng)；在中國，一頭連著百萬年薪、戶口、稅收優(yōu)惠，另一頭連著“史上最難就業(yè)季”。

這篇文章，我想做一件比較“落地”的事：不跟你聊虛的“世界那么大”，也不是鼓勵大家趕緊“潤”。

而是把我這段時間的研究和思考跟大家聊聊：

如果把你的職業(yè)，當成一只“可以全球配置的資產(chǎn)”，你這份簡歷，放在不同國家，會值多少錢？

國家也在“搶人”

AI 時代的職業(yè)，其實有一個“隱形老板”

我們以前想職業(yè)，更多是三個層級：

1. 公司：大廠還是小公司？

2. 崗位：研發(fā)還是產(chǎn)品？

3. 城市：去一線還是新一線？

但 2024–2025 這輪 AI 浪潮，有個變化挺關(guān)鍵：你不只是給公司打工，你還在給一整個“國家戰(zhàn)略”打工。

因為各國現(xiàn)在搶的，已經(jīng)不是“泛泛的程序員”，而是那一小撮：能設(shè)計、部署、治理復雜 AI 系統(tǒng)的人。

在這個新游戲規(guī)則下，一個國家的競爭力，不再只是：

• 有沒有資源

• 稅低不低

• 基建漂不漂亮

而是三件事（很現(xiàn)實）：

1. 簽證體系快不快、穩(wěn)不穩(wěn) ——我想要你這種人，你能不能快速合法進得來？

2. 創(chuàng)新生態(tài)“好不好用” ——你來了，是能做事，還是天天被流程、審批和內(nèi)耗磨光？

3. 人才供給和產(chǎn)業(yè)布局合不合拍 ——拉來一堆博士，是去做外包，還是直接接在“國家級項目”上？

所以你現(xiàn)在去看：

• 美國：移民依舊難，但頂級 AI 人才的薪資和上限，還是全球天花板；

• 加拿大：盯死美國簽證痛點，干脆做一個“北美避風港 + 備用機”；

• 英國：不拼規(guī)模，主打“AI 安全 + 金融科技”，搶治理話語權(quán)；

• 德法荷：一邊上強監(jiān)管，一邊圍繞工業(yè)、開源和深科技做“主權(quán) AI”；

• 新加坡：不卷大模型參數(shù)，死磕“應用場 + 治理沙盒”；

• 澳大利亞：從“礦坑和海灘”，轉(zhuǎn)向“AI + 采礦 / 農(nóng)業(yè) / 氣候科技”；

• 中國：在算力被卡的壓力下，強行走出一條“主權(quán)算力 + 工業(yè)智能 + 極致人才密度”的路。

對你我這樣普通職場人來說，這意味著什么？

很簡單：你的人力資本不只是在“公司層面”被定價，背后還有一整套“國家級定價公式”。

先用“大白話”算一筆賬

同樣是高級 AI / 數(shù)據(jù) / 工程崗，全球大致什么價位？

我們先粗暴一點，假設(shè)你是這樣一個人：

5–8 年經(jīng)驗，做 AI / 數(shù)據(jù) / 后端 / 算法，真正寫過線上的東西，不是只停留在課設(shè)。

你把這份簡歷，分別放到幾塊典型的土地上，大概是這樣的畫風（都是大致區(qū)間，不是精準報價哈）：

在美國（灣區(qū) / 紐約 / 西雅圖）

年總包：20–35 萬美金這個量級

生活成本：接近紐約的 80–100%

特點：項目含金量 + 職業(yè)天花板，是全球頂端。

從基礎(chǔ)大模型、AI+Bio，到華爾街量化，你在的就是“定義游戲規(guī)則”的那一線。

在加拿大（多倫多 / 溫哥華 / 蒙特利爾）

年總包：10–15 萬美金

生活成本：比美國科技城低一截

特點：身份確定性極強。簽證快，拿 PR 的路徑清晰，離美國也近。

在英國（主要是倫敦）

年總包：大約 9–14 萬美金

生活成本：倫敦你懂的，貴

特點：工資比美國低，但你會在AI 安全、金融科技和全球治理上積累經(jīng)驗。

在德國 / 法國 / 荷蘭

年總包：大概 7.5–12.5 萬美金

生活成本：略低一點，福利厚

特點：工業(yè)、開源、芯片、深科技，你做的是“AI 嵌在實體工業(yè)里”的那種事。

在新加坡

年總包：12–18 萬美金左右

稅低得多

特點：是金融 + 東南亞數(shù)字經(jīng)濟的中樞，城市效率高，小而密。

在澳大利亞（悉尼 / 墨爾本 / 珀斯）

年總包：11–16 萬美金

生活方式偏輕松

特點：AI + 采礦 / 農(nóng)業(yè) / 氣候，喜歡機器人、喜歡戶外，這里會挺對胃口。

中國這邊，更撕裂一點

一頭是上百萬年薪的大模型架構(gòu)、芯片底層、具身智能崗位，外加戶口、個稅補貼、人才房；

一頭是“史上最難就業(yè)季”，普通開發(fā)崗、通用算法崗卷到懷疑人生。

你不用記這些數(shù)字，記住一個感覺就行：AI 人才已經(jīng)進入“全球多邊定價時代”。你值多少錢，不只是公司說了算，還取決于你站在哪塊土地上。

美國

高壓、高上限，像一座“職業(yè)賭場”

如果只看“職業(yè)上限”和“你身邊都是誰”，美國現(xiàn)在還是那個最極端的地方。

在灣區(qū)，你同事可能是在 OpenAI、Anthropic、Google DeepMind 做基礎(chǔ)大模型的人；

在波士頓，是把 AI 和 mRNA、新藥研發(fā)真正揉在一起的“AI+Bio”團隊；

在西雅圖，是把 AI 嵌進云服務(wù)、企業(yè)級產(chǎn)品的大廠；在紐約，是把大模型塞進高頻交易和合規(guī)系統(tǒng)的金融機構(gòu)。

換句話說：在美國，你不是在“用 AI 工具”，而是在參與定義下一代工具。

這帶來的是一種非常直接的簡歷溢價——你寫的那幾行項目經(jīng)歷，在很多國家根本不存在對標物。

但代價也很清楚：移民體系“又舊又硬”。

• H-1B 還是要抽簽，只是現(xiàn)在更嚴查“一人多抽”；

• OPT + STEM 延期，把你在美停留時間拉長一點，讓你多幾次機會；

• 更高級別的，是 O-1A（杰出人才）和 EB-2 NIW（國家利益豁免）——現(xiàn)在開始承認 GitHub 開源貢獻、Arxiv 預印本、知名孵化器項目這些“新型成果”，對做 AI 的人其實是利好。

這一整套東西組合起來，就是一句話：美國給你的是——籌碼大，但過程難受。你要有真本事，也要能扛得住焦慮和不確定。

加拿大

給你“確定性”的北美備用機

加拿大的思路特別務(wù)實：“美國那邊你拿不到身份、被簽證折磨？行，那我把‘快 + 穩(wěn)’做到極致，你來我這邊?！?/p>

所以你會看到：

• GTS（全球人才流）： 對在緊缺列表上的科技崗位，直接承諾工作許可審批在“兩周左右”搞定；

• H-1B 持有人開放工簽： 專門對著在美國拿 H-1B 的人開一個口，名額一開放就被秒搶光；

• Express Entry STEM 定向抽選： 把 STEM 職業(yè)單獨拉出來，哪怕你綜合分數(shù)不是特別炸裂，也有不錯的獲邀概率。

產(chǎn)業(yè)上，加拿大不是簡單“幫美國做后援”。Mila、Vector、Amii 這些研究所，把蒙特利爾、多倫多、埃德蒙頓分別打造成：

• 深度學習基礎(chǔ)研究中心（Mila）；

• AI 商業(yè)化中心（Vector）；

• 強化學習與能源 / 游戲 AI 應用中心（Amii）。

同時，微軟、谷歌、亞馬遜都在多倫多、溫哥華建大規(guī)模工程中心；本土又長出 Cohere、Waabi 這樣的獨角獸。

從個人視角看，加拿大更像一只風險適中但長期回報不錯的資產(chǎn)：工資沒有美國夸張，但生活成本低一些，身份路徑清晰，生態(tài)也不差。

英國 + 歐洲

“AI 安全 + 金融”和“工業(yè) + 開源”的另一種人生

英國這幾年，在重新給自己定位。

脫歐之后，沒了歐盟內(nèi)自由流動，它就索性把高端人才通道做得更“精英化”。

上面那一層是 Global Talent Visa： 不綁雇主，可以隨便換工作、創(chuàng)業(yè)、做顧問。代價是門檻高，要拿到指定機構(gòu)的背書，靠的是開源貢獻、頂會論文、核心產(chǎn)品經(jīng)歷、推薦信等等。

大多數(shù)工程師走的是技術(shù)工人簽證： 薪資門檻比以前高了很多，但對 STEM 博士、新入職者留了折扣空間，整體邏輯是——寧可給高價，也不想用移民渠道引入“廉價勞動力”。

產(chǎn)業(yè)上，英國有兩個很鮮明的標簽：

1. AI 安全研究所（AISI） 專門做最前沿模型的紅隊測試、災難性風險評估、偏見審查，直接創(chuàng)造出“AI 安全研究員”“技術(shù)治理專家”這樣的崗位；

2. 倫敦–牛津–劍橋 金三角 DeepMind 總部、頂級大學、金融城、風投機構(gòu)全在這一片，對“AI+金融”“AI+治理”這種復合背景的人非常友好。

問題也挺現(xiàn)實：倫敦太貴，薪資比美國低一檔。所以英國賣的是：“治理話語權(quán) + 金融科技 + 英語環(huán)境”，而不是“最高工資”。

再看歐洲大陸，它更像一個講“數(shù)字主權(quán)”和“工業(yè)能力”的玩家。

• 歐盟統(tǒng)一放寬了 藍卡 條件，讓高技能人才更容易進來；

• 《歐盟 AI 法案》一上，企業(yè)合規(guī)成本上去了，但同時爆發(fā)了一個“AI 合規(guī)科技”市場，需要大量既懂技術(shù)又懂法規(guī)的人。

在這套框架里：

• 德國 用“機會卡”給非歐盟技術(shù)人才開一個“先來再說”的門，語言、年齡、經(jīng)驗打分；背后是整個制造業(yè)數(shù)字化、供應鏈“Manufacturing-X”的巨大 AI 需求；

• 法國 用 French Tech Visa 把大量 AI 初創(chuàng)裝進一個“創(chuàng)業(yè)國度”的敘事，加上 Mistral AI、Hugging Face 這樣的開源力量，吸引的是那群真心愛開源、不喜歡黑箱模型的人；

• 荷蘭 用高技術(shù)移民制度和 30% 工資免稅，疊加 ASML 把“AI + 芯片 + 光子芯片”做成一條高價值鏈。

如果你問：在歐洲工作是種什么體驗？

大致是——

工資未必最亮眼，但你做的事，很可能和真實工業(yè)、能源、交通、政務(wù)系統(tǒng)緊密相連；再加上相對友好的福利和生活節(jié)奏，更適合想“把技術(shù)嵌進現(xiàn)實世界”的那撥人。

新加坡 & 澳大利亞

小而精的應用場，和“行業(yè)特化”的機會

新加坡這幾年很坦誠：算力規(guī)模拼不過中美，就選了一條**“做全球最好的 AI 應用場和治理沙盒”**的路。

一方面，用國家 AI 戰(zhàn)略 2.0 定了個硬指標——5 年內(nèi)把 AI 從業(yè)人數(shù)翻倍到 1.5 萬；另一方面，用三層簽證把不同層級的 AI 人才“分門別類”拉進來：

• 頂層：ONE Pass 給全球高收入頂級人才，允許同時開公司、打工、家屬也有工作權(quán)；

• 中層：Tech.Pass 看你過去帶過什么公司、做過什么產(chǎn)品，而不是只看工資數(shù)字；

• 基座：COMPASS + 緊缺職業(yè)清單 AI 工程師、數(shù)據(jù)科學家這些職業(yè)在清單里，拿工作準證更容易。

產(chǎn)業(yè)上，新加坡抓的是自己最熟的兩塊：

• 金融：監(jiān)管沙盒 Project Guardian 在試“AI + 資產(chǎn)代幣化 + DeFi”；

• 醫(yī)療：通過 HEALIX、HealthX 之類的平臺，做全國醫(yī)療數(shù)據(jù)的安全開放；

• 再加上大量中美科技公司把亞太總部放在新加坡，它也成了東南亞本地化、區(qū)域運營的前線。

如果你是那種：

• 想留在亞洲；

• 希望個人稅負輕一點；

• 喜歡高效、秩序感強的城市；

新加坡給出的，就是一套“小但密度高”的職業(yè)場。

澳大利亞則是另外一種風格。

過去我們提澳洲，容易想到“礦、海灘、奶粉”。但 2025 年之后，它在認真用 AI 改造自己的老本行：

• 采礦：自動駕駛礦卡、遠程控制中心、現(xiàn)場機器人；

• 農(nóng)業(yè)：衛(wèi)星遙感 + AI 做精細化農(nóng)業(yè)；

• 氣候科技：可再生能源、環(huán)境監(jiān)測。

在簽證上，澳洲把之前口徑很寬的 GTI 收掉，改成更聚焦的 國家創(chuàng)新簽證（NIV），只沖著那幾條“國家重建基金”優(yōu)先領(lǐng)域的人才：可再生能源、醫(yī)療科學、交通、國防、高端制造、資源科技。

簡單說：如果你的技能能讓礦場更聰明、農(nóng)場更精準、電網(wǎng)更高效，你就是澳洲要砸資源爭取的那部分人。

喜歡機器人、現(xiàn)場系統(tǒng)、動手硬件，又受不了極度高強度內(nèi)卷的人，這條路是可以認真評估的。

再看中國

在“缺芯”和全球博弈之下，你的簡歷被怎么定價？

講完外面，我們必須把中國放進這張圖里，才完整。

2025 年的 AI 世界，大致可以理解成一條“雙軌制”：

• 一條軌在美國：靠 OpenAI、Google、Nvidia，那種“算力暴力美學”，繼續(xù)沖 AGI；

• 另一條軌在中國：在高端 GPU 被卡脖子的背景下，強行走出一條 “主權(quán)算力 + 工業(yè)智能 + 極高人才密度” 的路。

你在國內(nèi)求職、跳槽、漲薪時感受到的“怪異”，其實很多都來自這套結(jié)構(gòu)性變化。

1. 人才：K 型分化，真的已經(jīng)擺在臺面上了

宏觀上，中國 AI 人才的故事是這樣的：

• 一邊是總量過剩： 互聯(lián)網(wǎng)縮招，CS 畢業(yè)生“史上最難就業(yè)季”，初級崗位卷到飛起；

• 一邊是頂尖稀缺： 大模型架構(gòu)、國產(chǎn)芯片底層、具身智能這些崗位，企業(yè)砸錢搶人，城市政府親自下場搶人。

北京、上海、深圳在這件事上幾乎是“以城為單位開價”：

• 北京：給 AI、集成電路、生物醫(yī)藥等領(lǐng)域的頂尖畢業(yè)生開“戶口直通車”，不再讓你在積分和等待中耗幾年；

• 上海：把海外人才居住證做長、做穩(wěn)，對世界前 50 名校畢業(yè)生，落戶條件大幅放寬，基本是“從實驗室到張江科學城”的一條直線；

• 深圳：通過大灣區(qū)個稅補貼，把符合條件的海外高端人才實際稅率壓到 15% 左右，再疊加人才房，把年薪百萬上面再抬一截。

薪酬層面則非常典型的 K 型結(jié)構(gòu)：

• 上面那條： 能做大模型預訓練、微調(diào)、推理優(yōu)化的博士生，起薪就能到 100 萬人民幣往上。 某些崗位校招直接給 8–11 萬月薪、14 薪，年包輕松 150 萬＋； 做國產(chǎn)芯片底層（比如昇騰 CANN）的高級算法工程師，工資加股權(quán)一年 200 萬＋不是個例。

• 下面那條： 做 CRUD、做通用推薦、只會調(diào) API 的同學，在招聘市場上就非常吃虧。 很多名校背景的人，也會面臨“薪資沒有明顯起色，甚至找工作都難”的局面。

所以你會看到一個很殘酷但誠實的事實：

市場在用極高溢價，收買“解決難題的人”；用極度內(nèi)卷，擠壓“可以被 AI 替代的人”。

2. 算力：硬件被卡，整個生態(tài)被迫長成另一種形狀

另一個決定中國定價邏輯的，是算力。

高端 Nvidia GPU 被卡之后，中國短期用 H20 這種“特供版”來止血——巨頭們砸錢囤了一堆，給未來兩三年的訓練和推理留點余地。但大家心里都明白，這只是緩沖期，美國隨時可以進一步收緊。

于是，幾件事幾乎是同步發(fā)生的：

• 華為昇騰（Ascend）被推到臺前， 成為“全村的希望”：硬件算力指標越來越接近國際高端產(chǎn)品；

• 軟件棧成了最大難題： 原來大家習慣在 CUDA 上寫的東西，現(xiàn)在要在 CANN、MindSpore 上重走一遍；

• 地方政府上了一個很“中式”的機制：算力券。 給初創(chuàng)、實驗室發(fā)“券”，讓他們?nèi)ビ没趪a(chǎn)芯片的智算中心， 等于政府掏錢在需求端“保底”，幫國產(chǎn)芯片熬過生態(tài)冷啟動期。

對一個工程師來說，這意味著：

• 你會很早接觸到“算力有上限”的現(xiàn)實；

• 你不得不在架構(gòu)、顯存、部署上花更多精力；

• 你會越來越熟悉國產(chǎn)軟件棧的各種坑和特點；

• 你也會因此，變成那批“在資源受限環(huán)境里，能把東西跑起來的人”。

這套能力，未來在全球范圍內(nèi)，未必是個“減分項”。

3. 軟件和應用

從“堆算力”到“榨每一塊顯卡”，再到“重 B 端、重工業(yè)”

因為算力有限，中國這兩年的軟件層創(chuàng)新，其實是圍繞一個目標展開的：

如何在有限的 GPU 上，跑更多的模型、服務(wù)更多的人。

于是你會看到：

• 各種顯存管理、注意力優(yōu)化、低比特量化被用到極致， 同樣一塊卡，推理吞吐能被摳出兩三倍來；

• 模型側(cè)，更多公司傾向用更聰明的結(jié)構(gòu)（比如 MoE、稀疏激活）， 用“智商”彌補“力氣”的不足；

• 一批創(chuàng)業(yè)公司（有人給它們起名叫“AI 六小虎”）崛起： 有的死磕代碼生成和數(shù)理推理，以超低價格開放 API； 有的主打超長文本，把 20 萬字的文檔當日常輸入； 有的靠學院背景和政企場景站穩(wěn)腳跟； 有的玩情緒交互、角色扮演，粘住 C 端用戶。

更重要的是，中國的生成式 AI，天生帶著“重 B 端、重工業(yè)”的基因。

• C 端聊天機器人要面對非常嚴格的監(jiān)管；

• B 端、工業(yè)端應用，則剛好跟中國的優(yōu)勢對上： 完整的工業(yè)體系、大量制造業(yè)、政府牽頭的“工業(yè)大腦”、城市級項目。

于是你會看到：

• 華為做的盤古模型，直接嵌在礦山、氣象、藥物篩選等場景里；

• 阿里把通義塞進釘釘、電商、物流；

• 長三角在用各種“工業(yè)大腦”做質(zhì)量檢測、供應鏈預測；

• 深圳這邊，手機廠、小家電廠，把小模型塞進終端設(shè)備，做端側(cè) AI。

再疊加區(qū)域差異：

• 北京：算法公司、基礎(chǔ)模型、政策、頂尖高校，全都堆在這；

• 上海：高端制造 + 金融 AI，一邊接全球，一邊接實體；

• 深圳：華為、大疆、比亞迪，把“AI + 硬件 + 機器人”做到極致；

• 杭州：云 + 電商 + 新一代 AI 創(chuàng)業(yè)公司（比如 DeepSeek 這類），把應用生態(tài)和算力底座捏在一起。

用一句話概括：

中國這條路，不是“純堆算力的硅谷復制版”，而更像一條“系統(tǒng)工程 + 工業(yè)落地 + 供應鏈安全”的路徑。

對個人來說，它會塑造出一批很特別的人：在資源有限、工程復雜的環(huán)境里，把系統(tǒng)啃下來的人。

那普通人到底能用這篇文章干嘛？

說了這么多國家、政策、簽證，回到你我最現(xiàn)實的問題：

“那我，到底該干嘛？”

我想，至少可以幫你換幾個視角——從“我要不要出國”，升級到下面這些問題：

1. 先問自己

你現(xiàn)在這套能力，在全球是“普品”，還是“稀缺貨”？

很直白的一個區(qū)分：

• 如果你的工作主要是： 寫 CRUD、做簡單報表、調(diào)第三方 API、寫一點業(yè)務(wù)邏輯， 這一類崗位，在全球范圍內(nèi)現(xiàn)在都在被 AI 和外包擠壓；

• 如果你做的是： 大模型相關(guān)（預訓練、微調(diào)、推理優(yōu)化）、 大規(guī)模系統(tǒng)工程（分布式、MLOps）、 芯片 + 軟件棧、工業(yè)場景里的 AI（制造 / 能源 / 交通 / 醫(yī)療）， 這一類，在各國的政策文件里，基本都是明確點名的“緊缺資源”。

不論你打算不打算出國，這個區(qū)分，對你都是有用的。

先讓自己的能力，從“可被替代”往“可被國家戰(zhàn)略點名”的那一邊挪，這是第一步。

2. 然后再問

同樣這套能力，放在不同土地上，“定價邏輯”是什么？

比如：

• 你是國內(nèi)大廠的后端 / 算法中堅， 能把模型真落到業(yè)務(wù)里，懂一點工程、懂一點業(yè)務(wù)： 放在美國：可能工資最高，但要扛簽證不確定； 放在加拿大：工資略低，但身份和生活確定性高； 放在英國 / 歐洲：可能工資再低一點，但會在工業(yè)、金融、治理上積累獨特經(jīng)驗； 留在中國：如果你接上的是大模型、國產(chǎn)芯片、工業(yè)場景，那你是在這條“系統(tǒng)工程 + 工業(yè)智能”的主線上。

• 你是一個剛起步 / 轉(zhuǎn)行的人： 在中國先把一套在全球都講得通的技能打牢—— 做過完整的 AI 小產(chǎn)品、Agent 應用、為真實行業(yè)解決過問題； 當你有這幾塊作品，再去想：我要不要把這份簡歷拿去別的國家試試，是順理成章的事。

以后你再看到一個崗位，不管是在國內(nèi)還是海外，可以試著多問一句：

“如果我把這套能力，搬到別的國家，大概會值多少錢？它在那里，是個普品，還是個稀缺品？”

不一定要真的去，但你具不具備“走得出去也說得通”的能力，本身就是一個很好的自檢尺度。

寫到這里，我不太想給出一個“統(tǒng)一答案”，因為每個人的家庭、性格、風險偏好都不一樣。

我能做的，只是把我這段時間看全球人才流動、看各個國家怎么用政策、簽證、稅收、城市資源爭搶 AI 人才的筆記，翻譯成一個普通職場人也能用得上的視角：

-AI 在給崗位重新定價；

-國家在給人才重新定價；

-中國也在一個高壓但很特別的軌道上給某一批人不斷加碼。

唯一不能再沿用舊邏輯的，是我們對自己職業(yè)的定價方式。

如果這篇文章有一點點用，大概就是——下次你再為“我這份工作在國內(nèi)還能干幾年”焦慮的時候，也可以順手，再問自己一句：

“同樣一份簡歷，如果放到世界地圖上，它應該值多少錢？我有沒有可能，讓它在更多地方都說得通、拿得出手？”

這個問題，不需要今天就有答案。但只要你開始認真實際地去想，你做職業(yè)決定的方式，就已經(jīng)跟過去不一樣了。

本文來自公眾號：晨昕全球Mkt 作者：陸晨昕

2025AI產(chǎn)品大會，將于12月20-21日在深圳開幕！

聚焦“AI+行業(yè)”的落地實踐，分享AI在物流、音視頻、內(nèi)容、數(shù)字化、工業(yè)制造、大數(shù)據(jù)、協(xié)同辦公、出海、具身智能、智能硬件等等領(lǐng)域的具體案例。