区块链与 AI 技术存在明显差别，然而它们之间也存在着诸多联系。在各自的发展历程里，这两者都遭遇了不少艰难之处。接下来，我将逐一指出这些状况。
技术差异对比
区块链位于技术领域的一端，AI 位于技术领域的另一端。AI 主要是在封闭的数据平台上培育集中式智能，依靠强大的数据中心和算法模型来进行智能判断。相对地，区块链是在公开的数据环境中推动去中心化应用，借助分布式账本等技术来保证数据的公开以及不可篡改。两者的这种差异使得它们适合不同的场景，并且各自向着不同的未来方向前进。
在金融领域，人工智能具备擅长进行风险分析以及给出投资建议的能力，区块链技术在跨境支付和交易结算方面具有专长。在医疗领域，AI 能够辅助医生进行诊断，而区块链技术可以保障病例信息既具有保密性又能实现共享。二者的功能各有其重点所在。
区块链对AI的意义
区块链对 AI 很重要，因为它可以提供给 AI 真实且有秩序的数据。实际上，AI 在成长时遇到的一个大难题是要保证数据的真实与完整。而区块链的分布式账本技术恰好能够保证数据不会被篡改，这为 AI 的发展打下了坚实的数据基础。
同时，智能合约技术得以运用，这使得 AI 在特定行业能够展现出强大的计算能力。比如在供应链金融领域，区块链技术确保了交易数据的真实性。AI 对这些数据进行深入分析后，能够准确地评估风险，并且据此提出融资方案，从而有效提高了业务流程的效率和安全性。
人才需求现状
观察当前的人才需求情况，情况不太好。数据表明，在 2017 年 11 月，区块链领域的职位招聘有了显著的提升。然而，实际情况是，区块链技术人才在市场上的供需比例仅仅为 0.15，人才短缺的问题极为严重。为了获取这些稀少的人才，众多企业都在加大薪资和福利待遇的投入。
具体来看，技术岗位的平均薪资有提升，产品岗位的平均薪资有提升，运营岗位的平均薪资也有提升。这一变化引发了很多人的关注，他们纷纷开始留意和钻研区块链技术，希望能够进入这个新兴领域，以获取利益。
职位分布情况
现在市面上九成的工作都和区块链有紧密联系，其中技术岗位占比超过七成三。这表明区块链对技术人才的需求很紧迫。从 2015 年开始，像 BAT、TMD 这些知名企业就已经开始在区块链技术方面进行布局了。
大企业将密码学视为区块链技术的根基，并且把重点放在此方面展开研究。随着发行加密货币的热潮慢慢降低，很多公司开始察觉到区块链技术的真实价值，于是，他们在密码学、共识机制、分布式存储以及点对点网络系统等诸多领域积极去寻求人才。
技能要求标准
调查发现，超过八成的区块链职位对求职者的技能有明确规定。这些规定包含对 Go、C++、Java 等流行编程语言的掌握。同时，也涵盖对密码学、共识机制、超级账本和智能合约等领域的深刻理解。所以，若想进入区块链行业，求职者必须拥有全面的知识以及多样的能力。
技术在持续发展，相关技能的要求也随之不断地变化着并且在提高。求职者只有不断地进行学习，才能够跟得上技术进步的脚步，在竞争激烈的那种环境里一直保持优势。
学习建议分享
区块链技术发展得很迅速，在几个月内就有可能迎来新的升级。要跟上它的发展步伐，需要从两个方面着手。其一，学习的时候不能太着急，要循序渐进，集中精力，制定一个学习规划。其二，在密码学、共识算法、分布式存储、P2P 网络系统这四个领域当中，挑选出一个自己感兴趣的领域，深入地进行探究，努力使自己成为该领域最顶尖的那 20%的人之一。
若开发者有涉足区块链架构或深入研究密码学的意向，建议以订阅相关专家课程的方式开始。其中特别推荐孙启超等专业人士的课程，他们经验丰富，讲解既能深入又能浅显易懂。
您有考虑过加入区块链行业吗？若您对此进行了思考，那可以给这篇文章点赞，也可以分享它，并且在评论区分享您的观点，这样我们就能一起交流讨论了。
