过去几年，程序员一直是很多人眼中的“金饭碗”职业：高薪、体面、技术门槛高。

然而，随着技术的快速迭代和行业竞争的加剧，许多程序员开始面临生存压力。

尤其是近两年，互联网行业进入“降本增效”阶段，裁员潮此起彼伏，传统开发岗位的需求减少，找不到工作的程序员也越来越多。

然而，令人意想不到的是，这批“被迫转型”的程序员，反而通过AI找到了新的赚钱方式，一部分人甚至靠AI实现了年入百万。

他们不再是传统意义上的程序员，而是AI时代的“超级个体”。

这场转型背后，隐藏着什么样的逻辑，又能给更多普通人带来哪些启发？

一、程序员为什么也找不到工作了？

程序员被认为是“高需求职业”，为什么会找不到工作？主要原因可以归结为以下几点：

1. 技术门槛不断提高

随着技术的快速迭代，市场对程序员的要求越来越高。

一些基础性、重复性的开发工作逐渐被自动化工具或AI取代，企业更倾向于招聘掌握最新技术、能快速上手的中高端人才，而普通开发者则面临技能老化的问题。

2. 行业整体降温

互联网红利逐渐消退，加之经济环境不景气，许多企业通过裁员削减成本。

一些曾经的热门岗位（如前端开发、App开发）需求大幅减少，程序员的就业市场比以往更加拥挤。

3. 竞争者增多

编程教育的普及，让越来越多人涌入这个领域，初级程序员的供过于求进一步拉低了他们的价值。

二、靠AI逆袭：从“失业”到“年入百万”

尽管传统开发岗位需求减少，但AI的兴起却为程序员提供了新的机会。

一些程序员利用AI技术，转变思路，开启了全新的职业路径。

他们不再依赖传统的写代码谋生，而是通过AI开辟了新的商业模式。

案例一：打造AI工具，批量化赚钱  

有一位从大厂离职的35岁程序员，原本在公司负责数据分析相关工作，失业后他开始研究AI工具。

他发现，很多中小企业缺乏技术资源，但又有明确的需求，比如生成营销文案、制作个性化广告等。

于是他利用开源的大模型技术，开发了一款简单的AI工具，可以帮助企业自动生成营销内容。

这款工具上线后，他通过按次收费的方式提供服务，一个月内就吸引了几十家小企业客户。

后来，他进一步完善工具功能，推出了年费订阅模式，年收入迅速突破百万。

背后逻辑：利用AI工具，程序员将自己的技术能力转化为产品化服务，批量化满足市场需求。

这种方式不依赖传统开发岗位，而是通过产品盈利，成为“超级个体”。

案例二：AI咨询服务，变身行业专家  

另一位90后程序员，在失业后并没有继续找传统开发岗位，而是转向AI咨询领域。

他通过自学和研究，将自己打造成“AI生产力工具专家”。

他开设了多个社交媒体账号，分享如何用AI工具（如ChatGPT、MidJourney）提升工作效率、优化业务流程的视频，迅速积累了大量粉丝。

随着影响力的增长，很多企业主动找到他，希望通过AI优化内部流程。

他开始为这些企业提供定制化的AI咨询服务，比如帮助企业利用AI进行客户管理、销售预测等。

仅仅半年时间，他的咨询收入已经超过了之前的年薪。

背后逻辑：从事AI咨询的本质是用自己的知识和经验为企业提供思路和解决方案，程序员利用AI技术优势，转型成为行业专家，通过知识变现实现收入增长。

  

案例三：AI内容生产，抢占创意市场  

还有一些程序员直接进入了内容创作行业，利用AI生成图文、视频，开辟了新的收入来源。

例如，一位曾做游戏开发的程序员转型做AI绘画，用工具生成高质量的插画和设计作品，接单为企业制作营销海报、虚拟人物形象等。

与传统设计师相比，他的优势在于效率和成本：AI工具可以快速生成大量素材，而程序员的技术背景又让他能够对AI输出进行深度调整，满足个性化需求。

这使得他抢占了许多传统设计师的订单，每月收入稳定在数万元。

背后逻辑：AI内容生成工具的普及，使得程序员能够快速切入创意市场，以高效低成本的优势打败传统创作者。

三、AI如何让普通人成为“超级个体”？

程序员的转型故事不仅仅属于技术圈，它实际上揭示了AI时代的一种新趋势：AI正在赋能个体，让普通人也能实现“超级个体”的蜕变。

这种趋势背后，有以下几个关键点：

1. 门槛不断降低

过去，程序员需要掌握复杂的编程语言和开发技能，而现在，AI工具（如ChatGPT、MidJourney、Suno.AI等）让很多工作变得简单化，普通人只需懂得如何操作工具，就能完成以前需要专业技术才能完成的任务。

2. 效率和规模化能力

AI让个体具备了更高的生产效率。

一位普通人，通过使用AI可以在短时间内完成大量工作，从而实现规模化收入。

3. 商业模式创新

AI带来的不仅是工具上的便利，更是商业模式的变革。

比如按次收费的AI服务、依靠AI内容创作的订阅模式等，普通人只要找到合适的切入点，就能通过AI实现收入增长。

四、普通人如何抓住AI时代的机会？

从这批程序员的转型故事中，我们可以得到一些启示：

1. 学习AI工具的使用

无论你是否有技术背景，掌握AI工具是进入这一领域的第一步。

如今，许多AI工具的操作门槛已经非常低，普通人通过学习提示词优化（Prompt Engineering）就能掌握。

2. 找到自己的优势领域

AI是通用工具，关键在于你如何将它与自己的行业结合。

比如程序员可以通过AI优化代码生产流程，设计师可以用AI生成创意素材，而文科生可以用AI创作文案、视频脚本。

3. 从小切入，逐步扩展

不用一开始就追求“大而全”的解决方案。

可以从解决一个具体问题入手，比如帮助企业生成营销内容，或者提供AI咨询服务。通过小范围试验，不断积累经验和客户资源。

AI时代，人人都有可能年入百万

如今，AI正在重塑各行各业的游戏规则。

程序员从“找不到工作”到“靠AI年入百万”的转型故事，正是这一变革的缩影。

对于普通人而言，AI并非高不可攀的新技术，而是能够延展我们能力、创造新机会的工具。

在这一波技术浪潮中，最重要的不是你是否拥有技术背景，而是你是否能敏锐地发现AI带来的结构性机会，主动抓住它。

正如有人所说：“AI不是来取代你，而是让你成为一个更强大的自己。”

五、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”。

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• 大模型 AI 能干什么？
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• 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
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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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