文章揭示了AI技术对科技行业的颠覆性影响大量裁员源于AI替代而非经济周期。传统岗位如CRUD开发、执行型测试等面临消失风险而懂业务、善用AI工具及能决策的人将更具竞争力。文章建议35岁IT人需提升不可替代性持续学习积累人脉并做好职业转型准备以应对AI带来的结构性转型。说个最近发生的事。上个月我前同事老周给我打电话。他43岁在一家中型互联网公司做后端开发做了8年技术扎实人也靠谱。电话里他说公司通知他月底走。没有预警没有征兆就是一个周五下午HR把他叫进办公室15分钟谈完签字收拾东西走人。赔了N1合法合规。他打电话给我不是诉苦是问一个问题——“我现在这个技术栈还有地方要吗”我沉默了大概5秒钟没敢直接回答。因为我知道答案是很难。不是他不行是这个岗位本身在萎缩。这不是老周一个人的故事。这是2026年正在发生的现实。先说一组数据你听完可能心里会有数2026年开年到5月全球科技公司一共裁了将近12万人。196家公司。Oracle一家裁了21000人。占员工总数的13%。甲骨文在财报里写得很直白这次裁员原因就是AI替代。Meta凌晨4点给7000人发邮件通知被裁或者转岗到AI部门。早上7点系统权限全关。Google裁了3万人。裁完之后季度财报业绩大涨股价创了历史新高。你看最后那一句。裁了3万人业绩大涨。这句话比前面所有数字加起来都让人心里发凉。因为它说明一件事这三万人走了之后公司不但没受影响反而更好。这才是本质。很多人问我这是经济不好吗是行业周期吗是2024年那波降本增效的延续吗不是。我干了17年IT经历过2008年金融危机、2015年O2O泡沫、2019年互联网寒冬。每次都是经济原因每次都是周期性的。这次不一样。这次是结构性转型。什么叫结构性转型就是被裁掉的岗位不会再回来。被替代的人不是暂时找不到工作是这个工种本身在消失。就像20年前有个岗位叫打字员会五笔输入法一分钟打120个字那叫专业技能。现在还有打字员吗没有了。不是找不到工作是这个岗位没了。AI时代“纯CRUD工程师”、“执行型测试”、“标准化运维”——这些岗位会慢慢变成打字员。不是危言耸听这是正在发生的事。说个更具体的我自己的团队今年上半年也在调整。我们砍掉了一个专门负责数据提取的岗位。这个人平时的工作就是帮业务部门跑SQL、导报表一天大概有60%的时间在做这件事。他技术能力其实不差但他做的事情AI工具现在可以做得更快、更准、更不会出错。所以这个岗位没了。我跟他谈完话他说了一句话让我印象很深“我其实一直知道这个岗位干不长但没想到这么快。”快。就是这个字——比所有人预期的都快。国内的情况可能有人觉得这些是国外的事中国的互联网公司不至于这么激进吧我一开始也这么想。后来我发现国内的动作其实一点不慢只是更隐蔽。脉脉发布的2026年Q1报告显示国内互联网科技公司Q1裁员约8万人其中近47.9%的裁员原因直接写着AI技术实施。你品一下这个数字。将近一半的裁员是因为AI。不是业绩不是经济就是AI能做了。字节跳动游戏业务砸了300多亿最后全面撤退多个项目关停。裁员赔偿方案n2合法合规但两万多人的命运一夜之间改了。美团有媒体曝出来产品岗裁员幅度达到50%。脉脉上美团员工匿名爆料HC全部冻结不再招人。阿里巴巴不是直接裁员但更狠——直接把P序列职级体系取消了。改成组织任命说白了就是我可以随时调整你的岗位、你的薪资、你的title。这叫软裁员。逼你自己走。腾讯管理层2026年初还公开说我们没有大裁员计划。半年过去了游戏部门项目在悄悄收HC在悄悄冻。哪些岗位最危险我结合自己和同行交流的情况说几个最明显的第一个纯执行型的CRUD开发就是那种写接口、调SQL、做页面的岗位。这类工作GPT-4已经能做得不比3年经验的工程师差。第二个执行型测试工程师AI做自动化测试覆盖面更大、速度更快、成本更低。第三个标准化运维盯着监控屏、遇到问题重启服务这种工作AI自动化工具可以做得更及时、更准确。第四个取数型数据分析师帮我跑个数这句话以后会越来越少。AI可以自己写SQL、自己出报表。第五个需求传递型初级产品经理把业务方的需求翻译给开发团队这个工作AI现在做得更完整。以上不是说这些岗位会一夜消失而是说这些方向上的新增招聘会越来越少。蛋糕在变小。还有机会吗不是没有机会是机会换了位置。我观察下来现在有三类人反而在这轮洗牌里涨薪了第一类懂业务的工程师不是那种我技术很牛的工程师是那种我知道这段代码为什么要这样写这个需求背后的业务逻辑是什么的工程师。第二类会用AI工具的工程师是那种能把AI工具用到日常工作里、让效率翻倍的人。第三类能拍板、能扛事的人AI可以写代码但它不能判断这个需求到底值不值得做这个技术方案落地有什么风险给35-45岁IT人的五个建议建议一想清楚你的不可替代性在哪里不是我会写Java这种技术栈是离开了你这个事情会有明显的区别。建议二不要停止学新东西但要有选择地学AI浪潮里真正值得学的是两件事怎么用AI工具提升效率和怎么理解AI做不了的事情。建议三开始积累人上面的资产技术会过时工具会变化但业务关系、信任感、行业认知这些东西不会贬值。建议四给自己留一条后路开始了解外面的世界看看自己的技术在别的公司、别的行业有没有需求。建议五心态上接受变化是常态这件事这个时代没有稳定的工作只有稳定的竞争力。写在最后这篇文章不是想让你焦虑。是想让你知道水温已经在变了。我身边的朋友在这一轮里分成了两类。一类人每天刷脉脉看裁员消息焦虑但不做任何事。另一类人把焦虑变成行动学新工具、推业务逻辑、做个人项目。一年之后这两类人的状态会完全不一样。这不是鸡汤这是规律。麦肯锡的报告说到2030年全球有8亿人会面临岗位变化。这不是选择题是必答题。最后如果说程序员已经是高薪职业那么干AI的程序员就是高薪中的高薪。现在的市场已经用数据给程序员指明了方向学AI大模型就是冲刺高薪的最优解看着身边越来越多的同行转型大模型、拿到高薪offer很多人心里都动了心但真正的难题来了零基础小白不知道从哪入门有基础的程序员找不到系统学习路径实战项目练手无门面试不知道考什么别慌今天就给大家整理了一份【2026年最新版】AI大模型免费学习资源包覆盖从入门到实战、从理论到面试、从基础到进阶的全流程所有资料均已整理归档无冗余、无套路免费分享给每一位想抓住AI风口的程序员和小白扫码免费领取全部内容1、大模型系统化学习路线2、大模型学习书籍文档3、AI大模型最新行业报告4、大模型项目实战配套源码5、大模型大厂面试真题四阶段精细化学习规划附时间节点可直接照做结合上述资源给大家整理了一份可直接落地的四阶段学习规划总时长约2个月小白可循序渐进程序员可根据自身基础调整节奏高效掌握大模型核心能力快速实现从“入门”到“能落地、能面试”的跨越。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…扫码免费领取全部内容6、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。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】https://mp.weixin.qq.com/s/2P64VRSHoOz31E2oAT_ZpQ