Java在2025年不会“消失”，但纯CRUD开发者可能面临淘汰。

现在很多新公司可能选择其他语言，但老系统的维护和迁移依然需要Java人才。就业市场上，Java的岗位数量可能依然很多，但竞争也会激烈，特别是初级开发者可能需要更多的技能来脱颖而出。所以需要强调持续学习的重要性，比如掌握新技术、框架，或者全栈开发能力。

一、Java的现状与优势

• 企业级应用：Java仍是银行、金融、电信等大型企业系统的核心语言（如ERP、CRM系统），其稳定性、跨平台性和成熟的生态（Spring框架、Hibernate等）短期内难以被替代。
• 安卓开发：尽管Kotlin已成为Google官方推荐语言，但大量遗留安卓项目仍基于Java，且国内部分企业因技术惯性仍会使用Java开发。
• 大数据与云计算：Hadoop、Spark、Flink等大数据工具依赖Java或JVM生态，云原生领域（如Spring Cloud）也在持续迭代。
• 开发岗位基数：全球数百万Java开发者形成的社区和工具链（如Maven、Jenkins）保障了其长期生命力。

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二、2025年Java可能面临的挑战

• 新兴语言的竞争：

• • Kotlin：在安卓和服务器端（Ktor框架）逐渐蚕食Java份额。
  • Go/Python/Rust：云原生（Go）、AI/数据分析（Python）、高性能场景（Rust）可能分流部分需求。

• 云原生趋势：传统Java应用在容器化、冷启动效率上存在劣势（如内存占用高），需依赖GraalVM Native Image、Quarkus等新技术优化。

• 开发者内卷：初级Java岗位竞争激烈，企业更倾向招聘具备全栈能力（前端+后端+DevOps）或垂直领域经验（如金融、供应链）的中高级开发者。

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三、如何保持竞争力？

• 技术栈升级：

• • 掌握Spring Boot 3.x、Micronaut等现代化框架。
  • 学习云原生技术（Kubernetes、Docker）和Serverless架构。
  • 探索JVM生态新方向：GraalVM（原生编译）、Project Loom（虚拟线程提升并发性能）。

• 领域深耕：

• • 向大数据（Hadoop/Spark调优）、高并发中间件（RocketMQ、Dubbo）或金融科技（支付、风控系统）等细分领域发展。
  • 拓展全栈能力（如Vue/React+Java微服务）。

• 软技能：参与开源项目、提升系统设计能力（如DDD、分布式架构设计）。

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四、哪些人适合从Java转向AI大模型？

• 传统行业转型者：如银行、物流等行业内部系统开发需求稳定。
• 后端技术保守派：偏好成熟生态而非追逐新语言。
• 已有Java基础者：通过技术升级（如云原生）延续职业生命周期。

Java在2025年不会“消失”，但纯CRUD开发者可能面临淘汰。AI大模型可能是最好的出路了！！

五、如何系统的学习大模型 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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01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生

2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

国内大模型相关岗位缺口达47万

初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）

70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点

真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！

02.大模型 AI 学习和面试资料

1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工

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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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