兄弟，先握个手——2年全栈（Web+部分移动端）的底子，其实在AI和区块链这两个方向都有天然的切入优势，咱们别光纠结选哪个，先从「怎么选」和「选了之后怎么走」拆开来聊，你对应自己的情况套就行：

第一步：先搞清楚自己更适合哪条路 #

别光看薪资和热度，得结合你的兴趣、现有技能复用度、目标岗位来选：

• 兴趣优先：你是对着「去中心化、链上不可篡改」这种概念更兴奋，还是对「用AI解决业务里的具体问题（比如智能推荐、自动化流程）」更有感觉？毕竟要长期深耕，兴趣能帮你扛过啃文档、调Bug的枯燥期。
• 技能复用度：
  • 区块链方向：你的全栈技能直接能用——前端写DApp（React+Ethers.js/Wagmi）完全是老本行，Solidity虽然是新语言，但语法和JS/TS有不少相似点，上手比纯零基础快太多；
  • AI方向：别一上来就冲算法岗（那需要很深的数学和模型研究功底，对你来说门槛太高），AI工程化、MLOps、业务AI落地岗才是你的菜——这些岗位要做的是把AI模型集成到现有业务系统里，你的全栈开发经验（写API、部署系统、对接前后端）就是核心竞争力。
• 市场需求：AI现在是全行业渗透，几乎所有互联网、传统企业都在找能把AI落地的工程师，岗位数量和覆盖面比区块链广；区块链目前主要集中在Web3赛道（DeFi、NFT、链游等），岗位相对垂直，但薪资也很可观。

第二步：选区块链？给你细化的技能路径 #

你已经有大概的思路，我给你补点更落地的步骤：

• 入门阶段（1-2个月）：啃透Solidity基础，跟着写几个经典合约（ERC20代币、NFT合约），用Hardhat或Truffle做本地测试、部署到测试网；同时快速上手Web3前端工具（Ethers.js/Wagmi），做个连接MetaMask钱包、发起简单交易的Demo。
• 核心技能阶段（2-3个月）：学习链上数据处理（用The Graph做数据索引）、智能合约安全（比如常见的重入攻击、溢出漏洞怎么避免），尝试写一个简单的DApp（比如NFT Mint平台、链上投票系统）。
• 进阶阶段：研究Layer2技术（比如ZK-Rollup）、跨链开发，或者参与开源Web3项目、小团队的实际项目——实战经验比什么都重要，把项目放到GitHub上，找内推或者投简历的时候直接展示。

第三步：选AI？给你补全「先学什么+适合的角色」 #

这部分是你最困惑的，我给你捋个清晰的顺序，完全贴合你的全栈背景：

• 先锁定适合你的角色：
  优先选「AI工程师（工程化方向）」「MLOps工程师」「业务AI落地开发」——这些岗位不需要你从头研发模型，而是把成熟的模型（比如大语言模型、CV模型）集成到业务系统里，你的全栈经验直接复用，上手速度快，薪资也不低。
• 技能学习顺序（按优先级）：
  1. Python深度强化：如果你之前用Python写过后端，那重点补Pandas（数据处理）、NumPy（数值计算）——这两个是AI领域的基础工具，必须熟练；
  2. ML基础入门：不用啃太艰深的数学（比如线性代数、概率论可以先从应用层面理解），跟着教程用Scikit-learn做几个简单的任务（分类、回归），搞懂「模型训练、评估、部署」的基本逻辑；
  3. AI工程化核心：学TensorFlow或PyTorch的基础（不用搞模型研发，会调用预训练模型就行），然后学怎么把模型打包成API（用FastAPI），用Docker容器化部署——这些完全是你的全栈老本行，只是换了个场景；
  4. 进阶热门技能：学习RAG（检索增强生成）、大模型微调基础、MLOps工具（比如MLflow做模型版本管理、Airflow做数据流水线）——这些现在是行业热点，全栈工程师转过去特别吃香，比如你可以把RAG集成到你之前写的Web项目里，做个智能文档问答系统。
• 落地项目建议：先从简单的Demo开始——比如用大语言模型API做个文本生成工具、用预训练图像模型做个图片识别Web应用，然后逐步升级到RAG系统、AI辅助的业务模块（比如电商智能推荐），把这些项目放到GitHub上，面试的时候直接演示。

最后给你个快速试错的小建议 #

如果还是纠结，不如花1-2周时间分别试水：区块链方向写个简单的NFT合约+连接钱包的前端；AI方向用FastAPI封装一个预训练模型的API，然后集成到你之前的Web项目里——做完这两个小Demo，你大概就知道哪个方向更对你的胃口了。