某互联网头部企业一位拥有十年资历的技术主管，近日在公司内部工作群中披露了一则重磅消息：公司已正式启动 “生存式裁员” 计划，其中产研团队的人员保留比例仅为 30%。更令人意外的是，HR 部门早已提前核算好每位员工的赔偿金额，整个裁员流程极为迅速 —— 与员工沟通完毕后，当场即可签署离职协议办理离岗手续。这一消息在人数超百人的技术交流群中迅速传开，瞬间引发热烈讨论，大家纷纷担忧：难道连处于业务核心的研发岗位，如今也难以幸免了吗？

太出人意料了！以往被视为 “铁饭碗” 的程序员，现在竟然说裁就裁？！

震惊过后冷静思考，不难发现当下整个行业都处于低迷状态。今年以来，失业人员数量大幅增加，各个行业中选择转行的人不在少数，就连主动降低 20%-30% 薪资求职的人，也很难顺利找到满意的工作。更有不少此前拿到裁员赔偿的前员工透露，自己投递了上百份简历，却如同石沉大海，连一点回应都没有……

难道现在的程序员，真的不再吃香了吗？？？

事实上，并非程序员这个职业不吃香了，而是那些过时的技术，已经无法满足行业发展需求！

如果技术深度不足，在职业发展中想要升职加薪会变得异常困难；行业技术迭代速度越来越快，很多人在传统 IT 领域深耕多年，本以为能凭借过硬的技术安稳立足，可没想到，随着大模型技术的爆发，行业又开始朝着 AI 技术方向激烈竞争！

要是不能及时更新自己的技术储备，或许大部分 IT 从业者在还没到 35 岁，就会面临被迫 “毕业” 的困境！

这种行业现状，也让许多程序员不得不重新审视自己的职业发展：

“AI 技术会对哪些技术行业造成冲击，甚至取代部分岗位？”

“哪些人的工作会面临被替代的风险，饭碗将不再稳固？”

“如今全行业都在围绕大模型和 AI 技术展开竞争，程序员未来的就业方向究竟在哪里，当下又该如何规划职业道路？”

1、未来就业市场的新趋势，必然是 AI + 岗位的转型与融合！

随着 AI 技术的飞速发展，国内的 DeepSeek 等企业在全球 AI 领域崭露头角，不仅在技术创新方面取得重大突破，推动行业革新升级，还在创造社会价值层面达到了新的高度。当各类产品融入 AI 技术后，更是爆发出强大的发展潜力，展现出惊人的市场活力！

无论是面向企业客户的 B 端企业、服务个人用户的 C 端企业，还是从事技术开发的程序员，甚至是小型创业者，都借助 AI 应用产品在市场中获得了丰厚的收益，实现了盈利增长。

尤其值得关注的是，每当有企业发布重磅 AI 产品或宣布重大 AI 相关消息时，往往会直接带动其在资本市场的股价上涨。比如，百度在 2023 年推出文心一言大模型后，其港股股价在当日最高涨幅超过 15%；昆仑万维在 2023 年 4 月推出 “天工” 大模型后，股价一度飙升至 70.55 元 / 股，市值最高时接近 800 亿元。而在今年，在 DeepSeek 等企业的引领下，国内多家 AI 大厂的股价再次出现了短暂的集体上涨行情！

当前市场环境下，离 “赚钱” 最近的领域，非 AI 大模型莫属！

如今的行业趋势十分明显，谁能率先抓住 AIGC 带来的发展红利，谁就能在市场竞争中占据优势，获得最多的收益。而程序员作为与 AI 大模型应用开发联系最为紧密的群体，**** 无疑是这次技术变革浪潮中，最具潜力的获益者！

从各大招聘平台发布的招聘信息中不难看出， 企业对 AIGC 相关人才的需求正呈现 “指数级” 增长态势！

华为、字节跳动、百度 等知名企业，甚至开出了百万年薪的优厚待遇来招聘 AI 领域的专业人才！

还有腾讯内部员工透露，公司针对 AI 相关岗位，实行 “薪酬不设上限” 的政策！

不难发现，现在几乎所有 AI 相关岗位，都要求求职者掌握大模型相关技术。对于那些没有 AI 技能支撑的程序员来说，很容易在行业竞争中被边缘化，甚至面临被淘汰的风险；而无法理解 AI 产品逻辑的从业者，也只能沦为单纯执行需求的 “工具人”，难以在职业发展中获得突破！

掌握 Agent 智能体、prompt 工程提示词、大模型基座原理、RAG 等技术，仅仅是进入 AI 领域的基础要求！真正懂 AI 产品的业务逻辑，并且了解各个行业中 AI 技术的落地实战案例，这样的人才，必然会成为未来市场中更抢手、更具竞争力的 “香饽饽”！

当前 AI 浪潮势不可挡，与其固守旧有技术停滞不前，最终被时代淘汰，不如主动抓住机遇，深入研究大模型的核心原理、AI 应用开发技术以及实战经验，借助行业发展的大势实现突破，掌控自己的职业未来！

2、如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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】

3、为什么要学习大模型？

我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着AI技术飞速发展，预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。

4、大模型入门到实战全套学习大礼包

1、大模型系统化学习路线

作为学习AI大模型技术的新手，方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间，少走弯路；方向不对，努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划，带你从零基础入门到精通！

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2、大模型学习书籍&文档

学习AI大模型离不开书籍文档，我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档（电子版），它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。

3、AI大模型最新行业报告

2025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。

4、大模型项目实战&配套源码

学以致用，在项目实战中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。

5、大模型大厂面试真题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我精心整理了一份大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

适用人群

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
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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