对于刚入行的程序员、AI小白，甚至深耕行业多年的开发者来说，近三年AI大模型的爆发式发展，最让人焦虑的问题莫过于：AI到底会抢走我们的工作，还是只是换一种工作模式？
我们先梳理下AI大模型浪潮中，与岗位相关的几个关键事件，看完你或许会有清晰答案：

早在2024年，IBM 就公布了一项与AI自动化深度绑定的岗位调整计划，当时有多家媒体报道，其部分岗位在未来几年可能被AI替代，消息一出，引发不少职场人的恐慌。

但与此同时，另一股趋势同样明显——国内外多家咨询机构、科技大厂，反而在疯狂扩招AI、数据相关岗位，甚至给出远超同职级传统岗位的薪资，形成了鲜明的“冰火两重天”。
（阿里前P10员工毕玄聊天截图，内容源自网络，道出了不少科技从业者的真实困惑）
其实很多人都问错了问题：AI会不会把工作都抢走？

我整理了大量公开数据、企业招聘动态和行业访谈后发现，这个问题更该换个角度解读——工作从未消失，消失的是“低价值重复性工作”，岗位的“价值结构”正在被AI重新定义。

一、IBM的岗位调整，真相是什么？（小白必懂）

很多人只看到“IBM岗位被AI替代”的标题，却忽略了背后的核心逻辑，尤其对刚入行的程序员来说，看懂这一点能少走很多弯路。

根据公开报道，IBM CEO阿尔温德·克里希纳（Arvind Krishna）在采访中明确表示，公司的人力调整并非“裁员”，而是“资源重分配”：未来几年，AI和自动化技术将能承担一部分后台流程类任务，这类岗位在IBM内部约有26000个，其中30%（约7800个）的任务可被新技术处理，因此公司选择暂停或放缓这类岗位的招聘。

重点来了：这些被调整的岗位，全是重复性、规则化极强的工作，比如员工档案录入与管理、标准化表格批量处理、例行人事审批流程、基础数据统计等——这类工作不需要复杂思考，只需按照固定规则执行，本质上和“基础数据录入员”“例行报表专员”类似，很容易被AI系统接管。

与此同时，IBM一直在扩招两类岗位，尤其适合程序员和AI小白发力：一类是软件开发、解决方案设计、AI模型优化等需要逻辑判断、技术创新的岗位；另一类是直接对接客户、需求拆解、跨团队协作的业务型技术岗。

简单说：IBM不是在消灭岗位，而是在淘汰“只会机械执行”的人，把资源向“会思考、会创造、会结合技术解决问题”的人倾斜——这也是整个科技行业的大趋势。

二、为什么大厂、传统企业都在扩招AI岗？（程序员机遇）

和IBM的调整形成对比的是，近几年人才市场出现了一个奇观：不少企业在砍掉非核心业务、缩减冗余岗位的同时，AI相关岗位的招聘需求却暴涨，这对程序员和小白来说，正是最好的入行窗口。

据公开招聘数据显示，国内某头部互联网大厂，仅去年就挂出1000+个AI相关急招岗位，涵盖大模型算法开发、AI架构设计、提示词工程（Prompt Engineering）、AI应用落地等方向，其中不少岗位起薪比同职级传统开发岗高出30%以上，甚至对新手小白放宽了部分门槛（重点看学习能力和AI基础）。

可能有小白会问：传统行业也需要AI人才吗？答案是肯定的。

近几年，多家知名咨询公司、大型制造企业、金融机构，都在持续发布AI、数据、自动化相关岗位，从岗位列表就能看出，核心需求集中在这几个方向（小白可重点关注）：

• AI应用设计：将大模型能力融入企业现有业务，比如开发AI办公助手、客户服务机器人等（对小白友好，无需深耕算法）；
• 数据分析与架构：用AI工具处理海量数据，提炼业务价值，辅助企业决策（程序员可无缝衔接，新增AI技能即可升级）；
• 自动化与智能工作流实现：用AI工具替代人工重复性操作，比如批量处理代码注释、自动生成基础文档等（适合刚入行的程序员练手，快速体现价值）；
• AI-driven业务解决方案：结合行业特点，设计基于AI的业务优化方案，比如用大模型优化软件开发流程、提升测试效率等。

这些岗位和传统“内勤执行岗”最大的区别的是：不需要你做重复劳动，而是需要你结合业务理解、AI技术，去解决实际问题——这也是AI时代，程序员和小白最该发力的方向。

三、核心结论：工作到底去哪了？（小白/程序员必看）

把IBM的调整、大厂的扩招、传统企业的需求放在一起，就能看清AI时代的岗位逻辑，尤其对刚入行的小白和程序员来说，这3点能帮你找准方向，避免被淘汰：

1️⃣ 重复性、规则化任务，正在被AI逐步替代

像例行表格处理、基础信息录入、固定格式文档生成、简单代码抄写等工作，AI能大幅提升效率、降低成本，这类岗位的需求会持续减少，甚至逐步被替代。比如以前程序员需要花1小时写基础注释，现在用AI工具1分钟就能完成，且准确率更高——这也是为什么，现在企业不再需要“只会抄代码、做重复工作”的新手。

2️⃣ 需要判断、创造、沟通的岗位，需求持续升温

AI能做基础工作，但设定问题、拆解需求、优化AI结果、跨团队协作等需要综合能力的部分，依然离不开人类。比如AI能生成基础代码，但无法理解复杂的业务需求、无法优化代码的性能和可维护性；AI能生成提示词，但无法结合具体场景调整优化，这些都需要程序员和从业者发挥核心价值——这类岗位的需求，只会越来越旺盛。

3️⃣ 岗位技能需求，正在发生本质转变（重点）

以前，“数据分析员”只要会用Excel、“程序员”只要会写基础代码，就能找到工作；但在AI时代，岗位要求变成了“跨技能融合”：比如数据分析员，需要变成“数据工作流设计者+AI分析工具使用者+业务顾问”；程序员，需要变成“代码开发者+AI工具驾驭者+解决方案设计者”。

对于大学生、刚入行的程序员和AI小白来说，这场变革意味着“入行逻辑”变了：

以前，你可以靠做大量基础、繁琐的工作积累经验、换取入行门票；但现在，这些“苦劳型”任务已经被AI承包，企业更看重你的“核心能力”——简单说，从“手脚快”变成了“大脑强”。

给小白和程序员3个具体建议（可直接落地）：

1. 从“掌握工具”到“驾驭AI”：不要再纠结“会不会用Excel、会不会写基础代码”，而是要练会“用AI工具提升效率”——比如用AI插件10分钟完成2小时的数据清洗，用大模型辅助生成基础代码、优化代码逻辑，用提示词工程让AI精准输出你需要的内容。面试官现在更看重的，是你能否用AI成为“高效能从业者”，而非被AI追赶。
2. 构建“人类护城河”：刻意练习AI暂时做不到的事，比如复杂需求拆解、跨部门沟通协调、深入理解业务场景、在模糊信息中做决策——这些能力，是AI短期内无法替代的，也是你在职场中的核心竞争力。
3. 拥抱“超级个体”思维：单一技能的从业者，很容易被AI替代。如果你是程序员，同时懂产品思维、会用AI辅助开发、能简单拆解业务需求，你的议价权会远超只懂写代码的纯技术人员；如果你是小白，同时掌握AI工具使用、基础数据分析、简单文案撰写，就能快速找到入行突破口。

四、实用工具：自测你的岗位被AI替代的风险（小白/程序员专属）

很多程序员和小白担心“自己的岗位会被AI替代”，但其实不用盲目焦虑——教你一个简单的方法，就能自测岗位风险，同时明确自己该提升的技能。

核心问题只有两个，记好：

\1. 你现在的工作中，有多少是“固定流程、重复执行”的？

\2. 有多少是“理解业务、设计方法、判断结果、沟通协作”的？

如果前者比例超过60%，那么这类工作未来被AI替代的风险很高，建议尽快提升技能；如果后者比例较高，那么AI对你来说不是威胁，而是“能力增强器”，能帮你节省时间、提升效率。

作为深耕AI落地、企业AI咨询的从业者，我近一年累积了600+小时的咨询和讲解时长，接触过大量程序员、小白的职业困惑。如果你不清楚自己的岗位风险，或者不知道该提升哪些AI技能，欢迎和我交流——你只需告诉我“行业+岗位+日常最重复的3个任务”，我就能帮你拆解这些任务未来几年的变化方向，以及哪些AI技能值得优先投入。

🔥 额外福利（小白/程序员直接用）：我优化过的AI提示词，可直接自测岗位替代风险，输出结构化结果，帮你快速找准方向。

提示词如下（复制粘贴即可使用）：

你的角色：有数十年经验的高级人力资源专家，同时精通AI技术与各行业岗位逻辑，尤其擅长分析程序员、AI相关岗位的未来趋势。
我想评估一个职业未来在人工智能时代的风险。
行业是：{行业}（比如：互联网、软件开发、金融、制造）
职能是：{岗位名称和描述}（比如：前端程序员，主要负责页面开发、基础交互实现、简单bug修复）

请按照以下要求输出：
1. 把该岗位拆成8–10个具体日常任务（贴合实际工作，不要笼统）；
2. 对每一个任务，明确说明3点：
   （1）是否可以被AI执行（用「可以 / 不能」给出明确判断）；
   （2）如果可以，被AI执行的理由（如可规则化、可自动化、无需复杂判断等）；
   （3）如果不能，需要哪些人类核心能力（如逻辑判断、业务理解、沟通协作、创造力等）；
3. 最后总体给出这个岗位未来3–5年的AI替代风险等级（高、中、低），并说明具体理由，同时给出该岗位从业者的技能提升建议（重点结合AI相关技能，贴合程序员/小白的学习难度）。

无论是你当前的岗位，还是你想转行、入行的岗位，都可以用这个提示词自测，能帮你清晰看清风险，避免盲目学习、浪费时间。

最后想说：AI大模型不是来“抢工作”的，而是来“筛选人才”的——它淘汰的是“只会机械执行”的人，成就的是“会思考、会创造、能驾驭AI”的人。对于程序员和小白来说，这不是危机，而是最好的机遇，抓住AI浪潮，提升核心技能，就能在新时代站稳脚跟。

收藏本文，后续想自测岗位风险、了解AI技能学习方向，随时翻看～

最后

对于正在迷茫择业、想转行提升，或是刚入门的程序员、编程小白来说，有一个问题几乎人人都在问：未来10年，什么领域的职业发展潜力最大？

答案只有一个：人工智能（尤其是大模型方向）

当下，人工智能行业正处于爆发式增长期，其中大模型相关岗位更是供不应求，薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家，给硕士毕业的优质AI人才（含大模型相关方向）开出的月基础工资高达5万—6万元；即便是非“人才计划”的普通应聘者，月基础工资也能稳定在4万元左右。

再看阿里、腾讯两大互联网大厂，非“人才计划”的AI相关岗位应聘者，月基础工资也约有3万元，远超其他行业同资历岗位的薪资水平，对于程序员、小白来说，无疑是绝佳的转型和提升赛道。


对于想入局大模型、抢占未来10年行业红利的程序员和小白来说，现在正是最好的学习时机：行业缺口大、大厂需求旺、薪资天花板高，只要找准学习方向，稳步提升技能，就能轻松摆脱“低薪困境”，抓住AI时代的职业机遇。

如果你还不知道从何开始，我自己整理一套全网最全最细的大模型零基础教程，我也是一路自学走过来的，很清楚小白前期学习的痛楚，你要是没有方向还没有好的资源，根本学不到东西！

下面是我整理的大模型学习资源，希望能帮到你。

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最后

1、大模型学习路线

2、从0到进阶大模型学习视频教程

从入门到进阶这里都有，跟着老师学习事半功倍。

3、 入门必看大模型学习书籍&文档.pdf（书面上的技术书籍确实太多了，这些是我精选出来的，还有很多不在图里）

4、 AI大模型最新行业报告

2026最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

5、面试试题/经验

【大厂 AI 岗位面经分享（107 道）】

【AI 大模型面试真题（102 道）】

【LLMs 面试真题（97 道）】

6、大模型项目实战&配套源码

适用人群

四阶段学习规划（共90天，可落地执行）

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

• …

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3、这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

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