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在 AI 场景中，Apache Spark 凭借其强大的批处理能力与 Python 生态兼容性，广泛用于大模型训练前的数据清洗、特征工程与推理任务。而 Ray 因其低延迟、高并发特性，被 OpenAI 等头部机构用于分布式训练与强化学习。两者共同构成 Data + AI 的核心计算底座，支持从数据准备到模型推理的全流程高效执行。
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问题是，当 AI 接手这些基础执行工作，短期内利润率确实好看，但代价是新人少了练手的机会，等到五到十年后，市场极度缺乏能够审查 AI 复杂输出、承担最终决策责任的高级人才时，这个代价就会以一种所有人都措手不及的方式显现出来。
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