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N+1，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n+2，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。
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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
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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。
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