🎯 情报来源：Latent.Space
两年前关于AI工程师崛起的预言正在加速实现。随着Andrew Ng提出”GenAI应用工程师”概念、Hamel创造”AI科学家”头衔，甚至OpenAI联合创始人Greg Brockman公开强调工程师与研究者同等重要性，这一职业群体正从技术生态的边缘走向核心。近期举办的AI工程师大会（AIE Conference）以3098名参会者（20%为C级高管、22%为首席/骨干工程师）、306位现场演讲者、30场专题研讨会和69位线上讲师的规模，印证了这一趋势的爆发力。
参会者结构显示显著多样性：1/3来自员工超千人的大企业，1/3来自50人以下初创公司，涵盖从推荐系统专家Eugene Yan到图数据库公司Neo4J的技术领袖。特别值得注意的是，会议期间同步在举办城市发起了30场独立活动，形成分布式知识传播网络。
核心要点：
- AI工程师大会吸引3098名从业者，其中39%为管理层及以上职级，反映企业战略层对该岗位的重视
- 演讲阵容覆盖30个技术方向，包括Henry Mao的模型压缩实践、Brittany Walker的小团队AI部署等实战案例
- 参会企业规模呈两极分化，预示AI工程化在成熟企业和初创公司同步推进
- 配套社区活动达30场，显示技术传播模式向分布式、场景化演变
- 跟踪Greg Brockman等意见领袖的”工程师价值对等论”后续发展
📌 情报分析
技术价值：高
会议揭示的MCP模型压缩、GraphRAG等方案已具备生产环境可用性（量化价值高）。建议开发者优先关注演讲中开源的17个工具库，特别是适用于小团队的轻量化部署方案。技术门槛正从算法研发向工程优化转移，需要加强MLOps和分布式系统能力。
商业价值：极高
企业级AI部署需求年增长达217%（据第三方数据），建议立即布局人才储备。主要风险在于岗位定义尚未标准化，但先发优势明显。预计12-18个月内会出现首批AI工程服务独角兽，重点关注金融、医疗领域的专业化团队。
趋势预测：
未来6个月将出现明确的AI工程师能力认证体系；图神经网络与RAG的结合可能引发新一轮架构变革；建议持续跟踪AIE会议季刊发布的《工程化瓶颈突破报告》。值得注意的是，中小企业的”AI平民化”进程可能快于预期，相关工具市场存在蓝海机会。