【程序员逆袭指南】AI时代:如何利用大模型让35岁成为你的职业新起点?
网上流传程序员普遍都有35岁危机,不管是不是真的,大龄程序员的竞争力(更准确地说是说性价比),的确在下降。但是,现在AI时代来了,程序员的35岁危机在AI的加持下正在被破解。
网上流传程序员普遍都有35岁危机,不管是不是真的,大龄程序员的竞争力(更准确地说是说性价比),的确在下降。但是,现在AI时代来了,程序员的35岁危机在AI的加持下正在被破解。
下面我来说说我的看法。
AI是编程大师
现在国外的 Cursor、GitHub Copilot、Claude Code 等编程工具层出不穷,国内的AI编程IDE也已经全面崛起,比如:字节的Trae、腾讯的CodeBuddy、阿里的Qoder等等。
根据我个人的感受,AI的编程能力很有可能已经超过了99%的程序员,AI编程的训练数据来自GitHub等网站的优秀项目,可以说“阅码无数”,看尽天下代码,AI编程的水平绝对是大师级的。
我们用AI编程,相当于雇佣了编程大师,24小时在线,手把手教你(不是,是替你写代码),程序员写代码的难度已经大大降低。过去不同程序员之间的水平差距巨大,但是如果大家都用AI来写代码,那么程序员之间编程水平的鸿沟,正在被AI抹平。
程序员是德鲁伊
现在AI辅助编程已经普及,几乎所有的程序员都会使用AI编程,那么过去人和人之间的竞争就变成了:人+AI与人+AI之间的竞争。
每个人都要和AI组队才有竞争力。
AI能够极大地放大个人的能力,由于大家所使用的AI工具都差不多,都是市面上主流的大模型,没什么本质上的差别,最终还是人和人之间的差距。只是,有了AI强大的辅助功能,差距的绝对值可以比以前大出几个数量级。
游戏中有个职业叫德鲁伊,他能够召熊、狮子等宠物帮他战斗,而且宠物的战斗力远远高于德鲁伊的战斗力,是妥妥的主力。
程序员就像是个德鲁伊,AI就是程序员召唤的宠物,程序员只是个辅助,AI才是写代码的主力,因为AI的编程水平大大高于普通的程序员。
破解35岁危机
现在流行的程序员的35岁危机,主要原因一方面是因为老程序员知识体系容易老化,跟不上时代;另一方面是因为精力下降,没有年轻人能加班了。但是老程序员的丰富的经验还是在的,以前做过各种项目,碰到过各种坑,知道如何避免掉坑里。
AI编程的出现,正在破解35岁危机,让老程序员焕发第二春。
既然大家都是用AI编程,那么最新的技术我不熟悉不要紧,AI会就行,只要我们能把需求描述清楚,就能用AI写的代码来实现。
我们完全可以先让AI写好代码,实现功能,然后让AI慢慢给我们讲解代码的设计和细节。
AI时代的编程方法已经变成了:先实现功能,再搞清楚细节。
比起编码能力,AI时代更重要的是设计产品的能力、描述需求的能力,因为在AI的加持下,大家的编码能力都很优秀,都差不多。
还有,用好AI几乎无限的编码能力之后,原来那种纯粹堆人力的加班就变得毫无竞争力了,就算年轻人再能加班也干不过AI吧?
相关数据曾揭示,在软件开发、客户服务等高 AI暴露职业中,22-25 岁职场新人的就业率自 2022 年底至 2025 年7月下降了 6%,而同期 35-49 岁年长劳动者的就业率反而增长了6%至 9%。以软件开发岗位为例,22-25 岁群体的就业人数相比 2022 年底的峰值下降了近20%。
这种结构性替代导致了“经验溢价”的急剧拉升,资深员工因其指导、验证和应用人工智能的能力而变得更有价值,而年轻人的职业起步路径则因入门级任务被人工智能自动化而面临断裂风险。
最后
人工智能模型更擅长替代可通过正规教育获得的“程式化知识”(即课本中学来的知识),而这正是年轻劳动者的主要技能储备。
相比之下,人工智能难以复制依赖长期实践积累的“默会知识”(即工作经验中的知识),这正是资深员工的核心优势。
资深程序员凭借难以复制的经验和特殊的技能(那些很难在学校学会的东西,比如代码的品味,项目的细节把控,对用户需求的把关等等),在AI的帮助下,优势得到进一步强化,溢价将会大幅增加。
AI在很大程度上弥补了老程序员的体力不济的问题,以后不用和年轻人拼体力了,要比经验和知识结构,比谁能把AI应用得更好。
AI在很大程度上延长了程序员的职业生涯,不至于像以前一样,35岁就面临危机,只要AI用的好,干到50岁也不是梦。
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• 能够利用大模型解决相关实际项目需求: 大数据时代,越来越多的企业和机构需要处理海量数据,利用大模型技术可以更好地处理这些数据,提高数据分析和决策的准确性。因此,掌握大模型应用开发技能,可以让程序员更好地应对实际项目需求;
• 基于大模型和企业数据AI应用开发,实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能, 学会Fine-tuning垂直训练大模型(数据准备、数据蒸馏、大模型部署)一站式掌握;
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力,提高程序员的编码能力: 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术,这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力,让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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