曾年薪百万的AI岗位“提示词工程师”两年内迅速遇冷，折射出AI行业从“概念狂热”向“技术深耕”的残酷迭代。

提示词工程师凭借“无需代码、不限专业、年薪25-33万美元”的标签成为AI大模型时代的“造富神话”。该岗位的诞生源于早期大模型对精准指令的依赖，企业为释放AI潜力，不惜高薪招募具备“黑客精神”“解密能力”的沟通型人才。然而，随着技术演进，这一岗位的不可替代性迅速瓦解：微软调查显示，提示词工程师已成为企业未来12-18个月内“最不愿新增”的岗位之一；招聘平台Indeed的检索数据也印证了其热度断崖式下跌——从2023年4月峰值144次/百万次搜索，回落至当前20-30次/百万次。

岗位过气的核心逻辑在于技术工具化与需求标准化。

一方面，头部企业加速开发自动化工具。以Claude的打造者Anthropic为例，其已推出“Prompt Improver”工具，通过算法优化提示词，大幅降低人工干预需求。另一方面，行业对提示词工程的认知趋于理性——尽管“与AI对话”仍是关键技能，但该能力已逐渐成为算法工程师、产品经理等岗位的“基础素养”，而非独立岗位的核心壁垒。

这一现象揭示了AI行业的深层规律：

技术红利期短暂，岗位价值依赖技术迭代速度。提示词工程师的兴衰表明，AI领域的高薪岗位往往与新兴技术的“窗口期”强绑定，一旦技术成熟或工具化，岗位价值将迅速缩水。
复合能力成为生存法则。当前，AI算法工程师、数据科学家等岗位仍保持高薪（如宇树科技“机器人控制算法专家”年薪达130万元），但竞争门槛已从单一技能转向“算法+工程+业务”的复合能力。例如，程序员转型AIGC算法工程师后薪资涨幅达50%，而仅掌握提示词技巧的从业者则面临淘汰。
政策与市场双重驱动下，行业回归价值本质。多地政府将人工智能训练师列为紧缺职业（2025年人才缺口预计超4000万），并给予技能补贴，但这一政策红利更倾向于具备“高端研发+技能实操”能力的从业者，而非“概念型”岗位。

未来，AI从业者需警惕“风口幻觉”，聚焦技术深度与业务结合能力。 提示词工程师的过气并非AI行业的衰退，而是技术分工细化的必然结果——当行业从“野蛮生长”转向“精耕细作”，唯有持续学习、构建技术护城河者，方能在AI浪潮中站稳脚跟。