程序员转型AI：行业分析
<p>系列目录</p><p>1.程序员转型AI：行业分析</p>
<p>2.程序员转型AI：转型计划</p>
<p>3.程序员转型AI：落地实践</p>
<p>4.程序员转型AI：展望未来</p>
<h1><span id="preface-show-all">一、背景分析</span></h1>
<p> 进入2025年，AI已经爆发式增长，且进入实际商业变现阶段。都说“站在风口上，猪都会飞，但风口消失，<span id="preface-show-all">猪就会掉下来，甚至摔死</span>”。但博主看到<strong><span style="color: rgba(255, 0, 0, 1)">AI已经是一种趋势！！！！而不仅仅是风口</span></strong>。类似当年Java语言在企业级应用编程强势崛起一般、SpringCloud框架在框架中的强势崛起一般，势不可挡，且<strong><span style="color: rgba(255, 0, 0, 1)">AI将爆发增长5年，常态运营5-10年</span>，这将<span style="color: rgba(0, 0, 0, 1)"><strong>几乎</strong></span>是<span style="color: rgba(255, 0, 0, 1)">普通程序员弯道超车（大厂的高级别程序员）的唯一机会</span></strong>，也是延长职业生涯的灵丹妙药（简单说就是解决35岁危机...）。</p>
<p> 博主比较守旧，但目前也被迫在做智能体（概念比现有普通意义的更加超前），但是发现<span style="color: rgba(255, 0, 0, 1)"><strong>概念模糊、落地艰难、理论实践双缺乏...陷入了泥潭</strong></span>。特梳理本文，记录一下自我的转型之路（传统Java开发工程师/架构师转型AI，拥抱AI的过程）。也期望<strong><span style="color: rgba(255, 0, 0, 1)">对还在迷茫中的程序员们一个思路，一个提升的机会</span></strong>。-------说句言外话，马云都复出了，你还在等待？？？AI势不可挡，2-3年内不会应用AI可能会直接被行业淘汰，你可以不信，但可以拭目以待。</p>
<p><span id="preface-show-all"> </span></p>
<h1><span>二、行业概况</span></h1>
<h2><span>2.1 行业分析</span></h2>
<p><span>围绕AI，能做的事情很多。我们围绕传统程序员/架构师/技术经理，转型AI能做的事做行业分析：</span></p>
<p><strong>1.AI算法</strong></p>
<p><span><span style="color: rgba(255, 0, 0, 1)"><strong>纯算法</strong></span>，一般是高学历，算法能力极强的算法工程师，一般只有<span style="color: rgba(255, 0, 0, 1)"><strong>大厂、研究机构</strong></span>才要。</span></p>
<p><strong>2.AI应用</strong></p>
<p><span>1）AI框架开发----从0到1</span></p>
<p><span><strong><span style="color: rgba(255, 0, 0, 1)">框架级/平台级AI开发者</span></strong>：研发通用AI框架，例如国产幻方量化的开源第一deepseek、openAI下属的闭源第一chatGPT。当然还有：阿里通义千问、百度文心一言等全套平台级自研AI框架。此类公司一般都是<span style="color: rgba(255, 0, 0, 1)"><strong>大厂</strong></span>级别。</span></p>
<p><span>2）训练微调、二次开发----从1到1.1</span></p>
<p><span><strong><span style="color: rgba(255, 0, 0, 1)">深度开发者</span></strong>：此类开发者的公司一般是--垂直行业有自己的细化需求、高价值数据的公司。有能力或者期望二次开发AI框架以更好适应业务的公司。此类公司至少也是<span style="color: rgba(255, 0, 0, 1)"><strong>独角兽/大型传统数字转型公司</strong></span>。</span></p>
<p><span>3）研发对接AI框架，应用开发----从1到N</span></p>
<p><span><strong><span style="color: rgba(255, 0, 0, 1)">应用开发者</span></strong>：例如：解决方案直接对接三方AI框架实现自己产品功能，<span style="color: rgba(255, 0, 0, 1)"><strong>普通科技公司</strong></span>即可，比如国际化翻译接入机器翻译gpt-4o。</span></p>
<p><span>4）非研发，纯AI工具使用者----衍生体</span></p>
<p><span><strong><span style="color: rgba(255, 0, 0, 1)">工具使用者：</span></strong>围绕AI技能的培训(各种流量IP/自媒体传授者)；AIGC利用AI工具的内容创作者（文字、图片、视频等），可以是<strong><span style="color: rgba(255, 0, 0, 1)">任何公司/个人</span></strong>；</span></p>
<p><span> 综上所述，<strong><span style="color: rgba(255, 0, 0, 1)">岗位较多，且适合大龄普通程序员转型的一定是2、3这两类的AI相关岗位</span></strong>。即AI相关的二开/应用开发者/架构师。有机会直接做第2类：深度开发者的岗位更好。当然如果暂时能力不足，先切入对接三方AI框架，直接做应用开发也是可以的。因为当你业务发展壮大后，很有可能发现工具的不足，完事你就得自己去升级微调以更好适应自己的业务需求场景。总之，<span style="color: rgba(255, 0, 0, 1)"><strong>有机会先切入进去，再改变它，这个思路总没错</strong></span>！</span></p>
<p><span> 而且无论是偏向深度开发者（训练微调）、亦或者简单应用开发，目前这些岗位在boss直聘上都很多，且呈全面爆发式增长，市场极度缺失，薪资大概在40-80K，远高于普通程序员。</span></p>
<h2><span>2.2 技术栈</span></h2>
<p><span>我们缩小范围，围绕上述容易转型的岗位。即AI的训练微调、二次开发和AI应用开发，梳理相关的岗位、最后整理出对应的技术栈。</span></p>
<h3><span>2.2.1 AI常用岗位技术栈</span></h3>
<ul>
<li><span>大模型训练师: GPT、ChatGLM、LLaMA、MM-LLMs。 基本的算法原理、Fine-tuning策略、Prompt工程、向量数据库。常见分布式训练方案，Megatron、DeepSpeed等。</span></li>
<li><span>深度学习框架：精通TensorFlow/PyTorch。</span></li>
<li><span>AI工程师：大模型构建+训练。大模型RAG/Agent能力构建。</span></li>
<li><span>数据工程：大数据处理、搜索算法、机器学习等传统大数据技术栈（hadoop、spark、flink 等数仓/数据湖）。</span></li>
</ul>
<p><span>编程语言：精通python、熟练go/c++/java的一种。</span></p>
<h3><span>2.2.2 其它关联技术栈</span></h3>
<ul>
<li><span>AI低代码：低代码平台 low-code等。事实证明在简单业务场景低代码平台自动生成代码还是可以的。</span></li>
<li><span>AIOT：AI与物联网结合，这是一个趋势。AIOT势不可挡。</span></li>
<li><span>边缘AI：智能设备云边端一体化的整体解决方案之一，边缘端AI部分，会把部分逻辑直接从云端下沉到边端执行。</span></li>
</ul>
<h1> 三、总结</h1>
<p> AI正当时，快速加入比什么都强！</p>
</div>
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------------------个人能力有限，大家多交流，一起壮哉我大JAVA！------------------
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来源：https://www.cnblogs.com/dennyzhangdd/p/18721660
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