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对于正在迷茫择业、想转行提升,或是刚入门的

时间:2026-03-15 10:15

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作者:admin

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导读:对于正在迷茫择业、想转行提升,或是刚入门的程序员、编程小白来说,有一个问题几乎人人都在问:未来10年,什么领域的职业发展潜力最大?答案只有一个:人工智能(尤其是大模型...

对于程序员、刚入行的科技小白来说,最近两年的行业趋势足以让人警醒:2025年全球科技行业裁员潮席卷而来,全年裁员总量达到24.5万人,其中美国科技公司裁员超17万人,这一规模不仅超过了疫情期间的裁员峰值,更逼近2008年金融危机时的严峻水平,不少初级程序员、通用岗位从业者纷纷被波及。
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进入2026年,这场裁员潮并未放缓,反而有愈演愈烈之势——业内预测,2026年全年全球科技行业裁员总数将突破27万人。更值得关注的是,这场裁员并非源于经济危机,相反,很多科技巨头(如微软、亚马逊)即便在裁员,营收依然创下历史新高,呈现出“一边裁员、一边创收”的矛盾景象。

很多程序员和小白疑惑:为什么企业赚钱了,还要大规模裁员?核心答案只有一个:AI(尤其是大模型)的普及,正在重塑企业的组织结构,让大量可被自动化的岗位彻底失去存在的必要。

放在以前,一个常规的科技项目,往往需要产品经理、运营、测试、前端开发、后端开发、数据分析等多个角色协同,再加上多层级的管理岗位,动辄需要十几、二十人的团队才能推进。但现在,大模型及各类AI自动化工具全面融入工作流程后,很多重复性、基础性工作被大幅压缩:测试用例可由AI自动生成,基础代码可由大模型辅助编写,简单的数据分析可通过AI工具一键完成,多层级管理也因效率提升被逐步精简。

微软、亚马逊、Meta、谷歌等科技巨头,早已率先行动——不断压缩管理层级、缩减非核心团队规模,将更多资源集中到大模型研发、AI技术落地等核心方向上。这种变革,直接引发了科技行业的岗位“大换血”,企业对人才的要求也随之全面升级,对于程序员和小白来说,这既是危机,更是难得的机遇。

眼下,2026年春招已正式打响,一场激烈的AI人才争夺战正在上演。字节跳动、腾讯、百度、美团、蚂蚁集团等国内科技大厂陆续公布春招计划,累计释放近3万个岗位,其中AI相关岗位占比创下历史新高,而大模型相关岗位(如大模型开发工程师、Prompt工程师、大模型应用落地专员)更是成为招聘重点。

对于程序员、想入行科技领域的小白来说,这组数据一定要牢记,直接决定未来3-5年的职业走向:

一方面,AI人才(尤其是大模型相关)已成行业稀缺资源。脉脉最新发布的2026年1-2月人才报告显示,AI相关岗位数量同比暴涨12倍,平均月薪突破6万,远超其他科技岗位;AI岗位在新经济领域所有岗位中的占比,从去年同期的2.29%飙升至26.23%——也就是说,现在每4个新发布的科技岗位中,就有1个和AI相关,其中近半数涉及大模型的开发、应用或运维。

即便岗位数量大幅增加,AI人才的供需矛盾依然十分突出。数据显示,新经济行业整体人才供需比为1.79(即1.79个求职者对应1个岗位),而AI岗位的人才供需比仅为0.97,意味着岗位数量多于求职者;其中高性能计算工程师、大模型微调工程师等细分岗位,更是出现“7个岗位抢1个人”的火爆场景,具备大模型基础能力的程序员,几乎不愁就业。

另一方面,传统通用岗位正在持续收缩,倒逼从业者转型。普通产品运营、基础中台工程师、常规客服、初级测试等岗位,缺口逐年缩小,2026年春招中,这类初级岗位数量比去年减少20%;更关键的是,超过三成的通用岗位,已将“具备AI基础能力、能运用大模型提升效率”列为硬性要求——哪怕是初级程序员,若不会用大模型辅助编码,也很容易被淘汰。

这里要特别提醒各位程序员和小白:这场科技行业的人才洗牌,不是暂时的波动,而是行业发展的必然趋势。未来,岗位只会分为两类:一类是“可被AI自动化替代”的岗位,这类岗位会逐步永久性消失;另一类是“能驾驭AI、利用大模型创造价值”的岗位,这类岗位会成为企业的核心刚需,薪资和发展空间都会持续提升。

对于程序员而言,不用畏惧裁员潮,与其焦虑,不如主动学习大模型相关知识——无论是大模型基础原理、Prompt工程,还是大模型与自身技术栈(如Java、Python)的结合,都是提升核心竞争力的关键;对于刚入行的小白,不用盲目跟风投递通用岗位,优先学习大模型相关基础,提前布局AI赛道,才能在激烈的竞争中抢占先机。

科技行业的迭代速度从来都是“不进则退”,2026年,掌握大模型,就是握住了科技行业的“铁饭碗”,建议收藏本文,时刻提醒自己,紧跟行业趋势,避免被时代淘汰。

最后

对于正在迷茫择业、想转行提升,或是刚入门的程序员、编程小白来说,有一个问题几乎人人都在问:未来10年,什么领域的职业发展潜力最大?

答案只有一个:人工智能(尤其是大模型方向)

当下,人工智能行业正处于爆发式增长期,其中大模型相关岗位更是供不应求,薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家,给硕士毕业的优质AI人才(含大模型相关方向)开出的月基础工资高达5万—6万元;即便是非“人才计划”的普通应聘者,月基础工资也能稳定在4万元左右

再看阿里、腾讯两大互联网大厂,非“人才计划”的AI相关岗位应聘者,月基础工资也约有3万元,远超其他行业同资历岗位的薪资水平,对于程序员、小白来说,无疑是绝佳的转型和提升赛道。
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对于想入局大模型、抢占未来10年行业红利的程序员和小白来说,现在正是最好的学习时机:行业缺口大、大厂需求旺、薪资天花板高,只要找准学习方向,稳步提升技能,就能轻松摆脱“低薪困境”,抓住AI时代的职业机遇。

如果你还不知道从何开始,我自己整理一套全网最全最细的大模型零基础教程,我也是一路自学走过来的,很清楚小白前期学习的痛楚,你要是没有方向还没有好的资源,根本学不到东西!

下面是我整理的大模型学习资源,希望能帮到你。

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最后

1、大模型学习路线

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2、从0到进阶大模型学习视频教程

从入门到进阶这里都有,跟着老师学习事半功倍。

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3、 入门必看大模型学习书籍&文档.pdf(书面上的技术书籍确实太多了,这些是我精选出来的,还有很多不在图里)

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4、 AI大模型最新行业报告

2026最新行业报告,针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估,以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用,以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

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5、面试试题/经验

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【大厂 AI 岗位面经分享(107 道)】

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【AI 大模型面试真题(102 道)】

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【LLMs 面试真题(97 道)】

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6、大模型项目实战&配套源码

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适用人群

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四阶段学习规划(共90天,可落地执行)
第一阶段(10天):初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。

  • 大模型 AI 能干什么?
  • 大模型是怎样获得「智能」的?
  • 用好 AI 的核心心法
  • 大模型应用业务架构
  • 大模型应用技术架构
  • 代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识
  • 提示工程的意义和核心思想
  • Prompt 典型构成
  • 指令调优方法论
  • 思维链和思维树
  • Prompt 攻击和防范
第二阶段(30天):高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。

  • 为什么要做 RAG
  • 搭建一个简单的 ChatPDF
  • 检索的基础概念
  • 什么是向量表示(Embeddings)
  • 向量数据库与向量检索
  • 基于向量检索的 RAG
  • 搭建 RAG 系统的扩展知识
  • 混合检索与 RAG-Fusion 简介
  • 向量模型本地部署
第三阶段(30天):模型训练

恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。

到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?

  • 为什么要做 RAG
  • 什么是模型
  • 什么是模型训练
  • 求解器 & 损失函数简介
  • 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它
  • 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
  • Transformer结构简介
  • 轻量化微调
  • 实验数据集的构建
第四阶段(20天):商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。

  • 硬件选型

  • 带你了解全球大模型

  • 使用国产大模型服务

  • 搭建 OpenAI 代理

  • 热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion

  • 在本地计算机运行大模型

  • 大模型的私有化部署

  • 基于 vLLM 部署大模型

  • 案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型

  • 部署一套开源 LLM 项目

  • 内容安全

  • 互联网信息服务算法备案

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3、这些资料真的有用吗?

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理,现任上海殷泊信息科技CEO,其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证,服务航天科工、国家电网等1000+企业,以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇,获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目,无论你是小白还是有些技术基础的技术人员,这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇,转行大模型岗位。
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这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN,朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费

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