对于深耕技术领域的程序员、刚入门的IT小白而言，AI（尤其是大模型）的快速渗透，早已不是“遥远的技术概念”，而是实实在在影响职业走向的核心变量。当下，AI正深度重塑全球就业市场，一个明显的“哑铃效应”已然形成：高技能岗位与低技能岗位持续增长，而处于中间地带的中等技能岗位则不断萎缩。其中，AI对初级技术岗位的冲击尤为明显，反观资深技术岗、核心研发岗，却因具备不可替代性而相对稳定。

面对这场不可逆的技术变革，很多程序员小白会焦虑“会不会被AI替代”，资深开发者也会思考“如何守住自身优势”。事实上，未来的就业安全，从来不是固守现有岗位，而是主动创造新岗位、适配新需求。这就需要劳动者提升跨领域迁移能力，企业增强新技术人才吸纳能力，教育系统适配AI时代的技能培养需求，相关制度做好兜底保障。对我们程序员而言，面对AI与大模型的浪潮，主动求变、提前布局、有备无患，才是最稳妥的应对之道。

随着大模型技术的加速落地，AI在编程、办公、研发等多个领域的应用越来越广泛，不同人对此也有着截然不同的态度：有人对这种不确定性心怀抵触，本能地拒绝接受新技术带来的改变，这种反应被学者称为“智能主义”；有人则坦诚，面对AI与大模型的快速迭代，自己“无从准备、不知所措”，尤其是刚入门的小白，很容易陷入“学了就被AI替代”的内耗；也有人延续过往对技术革命的解读，认为“AI会冲击现有岗位，但也会创造新岗位”，寄望于技术变革中“创造性破坏”的自我修复机制。

但不得不说，这一次的AI变革，和过往的工业革命、互联网革命有着本质区别。以大语言模型、生成式AI为代表的新技术，其冲击速度更快、影响深度更深、覆盖范围更广，远超以往任何一次技术周期。作为程序员，我们每天接触AI编程工具（如Copilot、通义千问代码助手），更能直观感受到这种冲击——比如简单的CRUD代码、基础的bug修复，AI能快速完成，这也让很多初级程序员的岗位面临挑战。所以，感到焦虑是正常的，但焦虑本身毫无意义，关键在于找到破局之路。

在这个关键节点，我们不仅需要重新审视AI时代的就业结构、人才培养机制，更需要重新梳理自身的技能边界，注入应对变革的“行动热情”——尤其是对程序员和IT小白来说，与其内耗，不如主动学习大模型相关技能，适配岗位新需求。

北京大学基于招聘与求职大数据的研究显示：以大语言模型为代表的新一代AI技术，正在深刻改变中国劳动市场长期存在的结构性矛盾，而这种矛盾在IT领域表现得更为突出——这就是我们前文提到的“哑铃效应”：高技能岗位需求持续上行，低技能岗位因衔接性需求相对增长，中等技能岗位则持续萎缩。

具体到我们程序员所处的领域，这种效应尤为明显：

高技能岗位如大模型算法工程师、AI产品经理、模型训练与调优工程师等，需求持续攀升。这类岗位不仅要求扎实的编程基础，更需要强大的持续学习能力、跨学科整合能力——比如医疗AI领域的模型研发，需要同时掌握医学知识、计算机编程、机器学习原理；而大模型应用开发，则需要熟悉Python、TensorFlow等工具，同时理解业务场景，实现技术与需求的结合，这也是资深程序员的核心优势所在。

低技能岗位如AI数据标注员、大模型训练师、基础代码审核助理等，门槛相对较低，为传统制造业工人、刚入门的IT小白提供了“软着陆”的转型通道。对于程序员小白而言，从这类岗位切入，既能快速熟悉AI与大模型的基础逻辑，也能积累行业经验，为后续向高技能岗位转型打下基础。

而中等技能岗位，比如传统的记账会计、基础行政、流程化的代码编写岗、简单的测试岗等，因工作内容高度标准化、规则固化，最容易被AI直接替代。这也是为什么很多程序员会感到焦虑——如果只掌握基础的编程技能，不主动学习大模型相关技术，未来被替代的风险会大幅提升。

其实本质上，AI擅长处理有明确规则、重复性强的劳动，这是技术发展的必然逻辑，不以人的意志为转移。就像当年互联网替代传统纸质媒体、自动化生产线替代手工操作一样，AI替代重复性岗位，也是技术进步的体现。我们能做的，不是抗拒技术，而是适应技术、利用技术，提升自身的不可替代性。

类似的结构性冲击，在全球范围内都有体现。哈佛大学的研究进一步指出：AI对就业市场呈现“资历偏向”影响——初级岗位持续萎缩，资深岗位反而更稳定，甚至能借助AI提升工作效率、获得更多发展机会。值得注意的是，初级岗位人数下降，更多来自“招聘放缓”，而不是大规模裁员，但这种变化对劳动力市场的长期影响，已经逐步显现。对于程序员小白而言，这意味着“躺平”没有出路，只有主动提升技能，才能在就业市场中站稳脚跟。

不过，中国的AI发展路径，与其他国家并不完全相同。一方面，我们积极拥抱技术创新，大模型领域的研发与应用处于全球领先水平，无论是百度文心一言、阿里通义千问，还是字节跳动火山大模型，都在快速落地，也催生了大量新的就业岗位；另一方面，我们也必须警惕在高速发展中可能出现的结构性风险——比如“数字鸿沟”扩大，部分程序员因缺乏学习渠道，无法掌握大模型相关技能，逐渐被行业淘汰，这会让技术原本的红利，变为不必要的社会成本。

说到底，真正的就业安全，从来不是“锁住现有岗位”，而是不断创造新岗位、适配新需求。正如即将召开的第十六届创新峰会所强调的主题——“刚性与耐心”。面对AI与大模型的冲击，越是感到不确定，我们越需要保持耐心、主动求变、有备无患。

对我们程序员和IT小白而言，这种“主动求变”，具体可以分为三个层面：

第一，劳动者（尤其是程序员）要提升自身的迁移能力。不要局限于单一的技术领域，主动学习大模型相关知识，比如模型基础原理、模型调优、AI应用开发等，同时培养跨领域思维，将编程技能与AI、大模型结合，打造自身的核心竞争力——比如从基础代码编写岗，转型为大模型应用开发岗，利用AI提升编程效率，同时专注于更复杂的业务逻辑设计，这也是避免被替代的关键。

第二，企业要增强新技术人才的吸纳能力。主动布局AI与大模型相关业务，优化人才培养体系，为程序员提供学习与转型的渠道，帮助现有员工提升技能，适配新的岗位需求，实现企业与员工的共同成长。

第三，教育系统要适应AI时代的变化，调整人才培养方案，在教学中融入大模型、AI相关知识，培养学生的持续学习能力与创新能力，为就业市场输送更多适配新技术需求的人才。同时，相关制度要做好兜底保障，为转型困难的劳动者提供培训支持、就业帮扶，降低技术变革带来的冲击。

最后想说，AI不是洪水猛兽，也不是无条件的恩赐。它更像一股不可逆的潮水，席卷着各行各业，尤其是我们所处的IT领域。能否把握这股潮水，抓住大模型时代的红利，不在技术本身，而在我们自己。

对于程序员小白而言，与其焦虑“被AI替代”，不如从现在开始，主动学习大模型相关技能，积累实战经验；对于资深程序员而言，要借助AI提升工作效率，同时保持持续学习的热情，拓展自身的技能边界。唯有主动求变、提前布局，才能在AI重塑就业市场的浪潮中，站稳脚跟、实现自身价值。建议收藏本文，后续持续跟进AI与大模型相关的就业趋势与技能提升技巧～

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。

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