省流版：

现在AI编程工具的出现，只是进一步提升编程效率，即AI工具快速生成高级语言代码，所以并不会取代程序员。

程序员供不应求的时候，工具的普及是皆大欢喜的事情。但是当程序员供大于求的时候，无论出没出现新工具，都会造成程序员就业大动荡。

AI编程就是一个更高级的复制黏贴工具，掌握在优秀的程序员手里，就会极大提升编程效率，掌握在一般的程序员手里，只能做技术蓝领的工作而已。

本轮AI是从深度学习拓展到大语言模型（LLM），大语言模型本身就是为语言描述这种“简单一维组织结构”来设计的一种类似于概率统计方法。编程指令恰恰就是一种有着简洁逻辑结构的语言，这是大语言模型擅长的舒适区。所以AI编程给人感觉很惊艳！

以下正文：

---

现在国内媒体把AI神话了，各路媒体一片AI仿佛能替代大多数人工作的观点。

其实本轮AI的热潮从大概2012年兴起，2022年基本就进入尾声，按常规到2024年就和普通技术一样趋于平稳。实际上本来也确实如此，和AI关联的计算机专业，2024年也没有那么热门。

然而2025和2026年两个应用把AI又拉回公众视野。一个是具身智能，直接广为人知的应用就是智能驾驶和人形机器人。另一个就是AI辅助编程，一是程序员是最先被AI取代的职业成为流行观点。

程序员是会被AI取代吗？对AI有明确认知的程序员肯定不会这么认为。

但是AI会极大提升编程效率！这也是程序员们的共识！

所以，历史上任何可以提升生产力的工具一旦普及，都会加大改变这个工具相关行业的格局，具体来说就是技能大提升后造成原有从业人员大批失业。比如工业革命造成力工的大失业，比如机车的出现和普及让“骆驼祥子”们失去岗位。

AI对编程的作用，讲得最透彻的是2026 年 5 月 20 日北美开源峰会明尼阿波利斯主会场炉边对话中，Linux之父Linus Torvalds对一个观点“99%的代码是AI写的”回应：

AI是一个伟大的工具（Tool），但它只是一个工具。我可以百分之百的保证，他们的代码都是编译器（Compilers）写的，但他们从来不这么说。

AI is a great tool, but it’s just a tool. I pretty much guarantee that 100% of their code is written by compilers, but they never say that.

绝大多数人都会借助人工智能生成代码；编译器会利用这些代码产出另一套代码，汇编器再基于这套代码生成机器码。这场变革的意义，和我们以往经历过的各类技术革新同等重大，人工智能还能将你们的工作效率提升十倍。

https://lwn.net/Articles/1073782/

这话说的，Watch out！醍醐灌顶啊！

众所周知，最早的计算机编程是机器语言，说白了就是0、1数字组成的指令。中国第一个卫星，在天上奏响东方红的指令就是机器语言编写的。

机器指令是依赖于设备的，就是每种计算机指令都不同。于是为了提升编程效率，汇编语言（assembly language）出现了。汇编语言代码（code）用英语助记符替代指令名称，默认用十进制数字替代二进制数字，写的代码用编译器（Compilers）翻译成机器指令来执行。汇编语言的出现，极大地提高了编程效率，并且代码可移植。

同样，后来出现的高级语言，包括C/C++，python，Java，C#……等等。进一步将程序用更符合人类逻辑结构的“语言”来编写，再次极大地提高了编程效率。同样的，高级语言也需要编译器（本质上是高级语言翻译成汇编语言，汇编语言进一步翻译成机器语言）翻译成机器语言，从而被计算机执行。

现在AI编程工具的出现，只是进一步提升编程效率，AI工具快速生成高级语言代码，所以并不会取代程序员。

那么大家可能会说，汇编语言和高级语言的出现，并没有引起程序员的恐慌，也没有引起程序员的职业担忧，为什么这一轮AI的出现会让舆论产生这个担忧呢？

其实原来的工具没引起程序员职业担忧的原因，主要是那时候程序员数量少，需求缺口大，工具的出现是填补了需求的缺口而已。或者说，程序员供不应求的时候，工具的普及是皆大欢喜的事情。

但是当程序员供大于求的时候，无论出没出现新工具，都会造成程序员就业大动荡。

2003年左右互联网泡沫的破灭，就造成了第一大动荡，当时可没有AI编程什么事，2018年左右互联网共享经济泡沫的破灭，在国内又造成了一次动荡，好在，没多久后，被AI热潮延寿而已。

所以这一轮程序员恐慌，说白了是AI退潮，程序员需求不足了而已。

这就有个问题：说AI退潮，那么这一轮AI编程怎么那么厉害，不像AI在别的地方应用，总是那么差一口气似的？

其实本轮AI是从深度学习拓展到大语言模型（LLM），大语言模型本身就是为语言描述这种“简单一维组织结构”来设计的一种类似于概率统计方法。巧了，编程指令恰恰就是一种有着简洁逻辑结构的语言，这是大语言模型擅长的舒适区。所以AI编程给人感觉很惊艳！

语音、文字这种一维组织结构能高效处理，而二维工程图、三维数模、复杂公式推理这类“高维组织结构”描述的信息，用大语言模型目前没有找到很好的应用（都处于玩具阶段）。

而有些还可以的应用，都是把工作拆解为一条一条的指令序列（skill）来处理（所以很多企业在统计员工的电脑操作过程）。这是一种回避直接的问题（图纸、数模等识别和处理），间接的转为“一维组织结构”（skill）来实现。

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。

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。

👇👇扫码免费领取全部内容👇👇

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

• …

  👇👇扫码免费领取全部内容👇👇

  

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。

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】