这几天在知乎上刷到一个这样的的帖子，问“为什么明明35岁以上的员工更稳定，招聘时不要，被裁的也是他们？”

一个老板曾私下跟我交底：“老员工，说实话不敢随便裁，但更不敢招。”

为什么？

招进来，薪水通常比年轻人高出一大截，家里孩子老人事情多，请假也多。万一新业务跟不上，想辞退？赔偿金可比新人高多了。

但他们好像选择性忘记——这些人早就过了动不动就想跳槽的阶段，责任感沉甸甸的，项目交到他们手里，比交给一茬一茬换的应届生，稳十倍不止。

我有个同学，36岁那天被裁了。他在公司干了整整12年，没出过差错，团队年年评优拿奖。结果裁员第一批，就是他。

HR谈话时，客客气气地说：“现在年轻人性价比更高啦。”

呵呵，所以“稳定”反而成了原罪？经验输给了“便宜”？

他现在投出去的简历，少说50份，清一色卡在“35岁以下”。

我就不明白：35岁，到底是犯了天条还是怎么了？

是我们对年龄有偏见，还是企业算盘打得太精了？

这几年，大家都很焦虑。

招聘信息里对年龄的隐形要求、媒体上不断出现的职场焦虑故事，似乎都在强化一种暗示：35岁之后，职业生涯进入下行区间。于是，很多人把年龄当作一道不可逾越的门槛，仿佛一到35岁，就注定面临淘汰。  

但冷静思考，这真的是问题的根源吗？

一、为什么“35岁焦虑” 会成为社会共鸣？ 

行业迭代加快，新技术新模式层出不穷，许多年轻人敢闯敢试，成本较低，而企业在选择时倾向“性价比”——更年轻、更灵活、成本更低。于是，35岁以上的职场人天然被贴上“高薪资、高负担”的标签。同时媒体和社交网络的传播，让个别案例被无限放大，造成群体性焦虑。于是35岁危机逐渐从个体困境变成了公共议题。  

这就导致很多人在听到这种声音后，逐渐把年龄和危机绑定，心态被裹挟：还没等到挑战真正来临，就已经被焦虑击败。  

但是，我们必须反问：如果年龄是决定性因素，为何仍有大量35岁、40岁甚至50岁的人，在岗位上闪光？  

答案显而易见：问题不在于年龄，而在于你能不能持续创造价值。 

二、 真正的危机其实是平庸 

所谓“平庸”，不是指做事不认真，而是指缺乏稀缺性和不可替代性。在职场里，最可怕的不是年长，而是谁都能替代你。  

我认识两个销售，刚好是正反例子。  

35岁的老张，做销售10年，简历上写满“负责XX区域销售，完成年度指标”。面试时HR问他：“你手头有200个客户，怎么区分哪些是重点维护，哪些是可拓展的？”他支支吾吾答不上来：“我都是按拜访顺序来，谁有空就见谁。”HR又问：“遇到客户流失，你会怎么挽回？”他说：“打电话问原因，不行就放弃。”  

反观35岁的小李，转行做销售才5年，却能清晰说出客户生命周期管理：“我会把客户按成交频率+客单价+潜力值分成3类，A类客户每周跟进一次，送行业报告；B类客户每两周做一次需求调研；C类客户用社群运营激活。去年用这个方法，客户流失率降了30%，复购率提了25%。”  

最后HR选了小李，不是因为他年轻，是因为老张的10年经验，本质是重复劳动——每天做的事和刚入职时没区别，没沉淀出任何不可替代的方法；而小李的5年经验，是持续成长，从只会跑客户到能做客户体系化运营，每一年都有新技能、新方法论。  

这就是经验密度的差距：35岁的优势，本该是用10年沉淀的方法论，解决年轻人解决不了的问题，而不是和年轻人比谁能跑更多客户、谁能加班到更晚。  

为了避免所谓的“35岁危机”真来到自己头上，我们需要把持续学习和技能迭代当作职业日常的一部分，把每天的小改进、每次复盘、每个学到的新工具积累起来，年复一年，就能把重复劳动升级成方法论与核心竞争力。与此同时，也别把“危机”看作无法逆转的掘墓碑，如果你确实遇到了瓶颈，不要慌，重启学习、更新技能，随时都可以开始。

更新技能从来没有“最佳起点”，任何时候开始都不算晚；关键是把它变成你职业节奏的一部分，而不是偶发的自救。

三、那应该怎么提升自身核心竞争力？

AI时代，我觉得最容易出头的还是AI大模型

人工智能大潮已来，不加入就可能被淘汰。就好像现在职场里谁不会用PPT和excel一样，基本上你见不到。你问任何一个人问他会不会用PPT，他都会说会用，只是说好还是不好。你除非说这个岗位跟电脑完全无关。但凡说能用上电脑的，基本上都会用excel和PPT，你不会用的基本上都被淘汰了，逻辑一样。

人工智能虽有一些应用场景，好像跟普通人没关。如智能驾驶，人脸识别，好像跟普通人关系不太大，我们都是被动使用。但现在这大模型跟我们每个人都有关，它是一个强大提升工作效率工具。你不会用，将来就好像跟PPT和excel一样，你就会慢慢的被职场淘汰。

会用就行？好像我们会用大模型，好像很简单对吧？无论是文心，还是通义千问，还是ChatGPT，用起来很简单，就是聊天不就OK？但其实不够，因为我们用它不只是当搜索引擎，用它是为提升工作效率，所以还要用的好。

四、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。

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第一阶段（10天）：初阶应用

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• 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
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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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