本文讨论AI与程序员关系，指出AI虽被炒作为可能取代程序员，但优秀程序员仍稀缺。当前AI能力有限，只能生成简短代码，商用软件仍需人工审核。AI需要高手驯服，如同野马需驯马师。未来软件架构可能被颠覆，AI+不是简单业务流程+点状AI改造，而是需要AI自主判断获取信息，人机协作才是编程未来。
早些年，狂欢AI的时候，自媒体说，程序员最终干掉了程序员。
直到现在，仍然在炒作，月入几万的程序员，要被AI取代了。
但实际上，千万不要被他吓到，程序员还在，甚至好的程序员仍然稀缺。
那些被取代的程序员，不妨想想看是AI取代的你，还是别的原因。
为什么这个概念一直炒？
是因为大家都认为，或者是有那么一小撮人想让大家认为，程序员的工作是完全可以由AI代替的，比如上述这位阿里云原生应用平台负责人，他就是这么说的。
如果他说的是真的，要么是阿里对于高阶程序员的定义太低了，要么就是阿里给的实在是太多了–月薪几万元。
做了十几年软件生意，自认为虽然不懂真正的代码，但是可以理解当下的软件架构——技术分层架构。
用一个普通人能够理解的表达方式，大概就是这样：
用户 -> 发出请求
[表示层] ->
(接收请求)
[应用层] ->
(处理业务逻辑)
[领域层] ->
(执行业务规则)
[持久层] -> 数据库
(存取数据)
最后还有一层是基础设施层，为其他各层提供通用的技术支持能力和跨领域关注点。也就是通用能力提供。
整体类似下图：
这种模式的好处是能够重复利用资源，比如流程引擎，AI模型，在许多场景和应用中都可以复用。
但这位90后全栈工程师，成都小橘科技的创始人，200万粉丝的大佬，说：他认为适配AI时代的软件架构可能不是这样的结构，这种传统的结构适合人脑的逻辑和框架，但是不适合AI。
如果想要全部使用AI来代替程序员开发，当前的软件架构可能会被颠覆。
目前模型的能力只能够理解简短的上下文，并且生成简短的代码，这些代码量对于商用级别的软件和场景根本不够用。
同时，虽然AI能够根据用户告知的内容生成代码，但代码冗余问题和细节缺失问题不可避免，仍需要人工审核。因为任何一个场景内都有非常多的隐藏信息，如果要将这些一一告知给AI知晓，那比直接写代码还麻烦。
他提出了一个非常有意思的说法：AI是一匹野马，它很有能力，但是需要高手来驯服和控制，来教会它规则。
如果教多了（比如现在的认知对齐），可能变得平平无奇。他会判断你的意图，说出它觉得你想让他说的话。如果教少了，使用的时候又会出现意外（AI幻觉）。
上述就是AI在判断人类意图，然后给出人类倾向的回答而并非客观回答。
这位全栈工程师对智能体和大模型以及实操的应用深度，用一句话概括：比他强的没他年轻，比他年轻的没他强。
他正在探索全新的软件架构——垂直切片架构，并开发使用智能体海外获客的相关产品。
我觉得他的想法，和我之前给某农业企业培训中讲到的方法是一致的，也就是AI+，人工智能+，绝对不是传统的业务流程+点状的AI改造。
上图是如何掌握一个你不具备的知识，我通过养鱼来举例。通过过去和现代的对比，我们能看到，人类获取知识的渠道和方式增加了，同时可以依赖AI来去伪存真，去粗取精。
在这个前提下，如果你认为未来是这样
那大概率你仍然在+AI的场景下，老瓶装新酒。
如果你真的这么使用，你接下来就会遇到下面的问题：
所以未来的场景可能是什么？
当然是先对话明确需求，AI需要自己判断如何补齐应该要获取的信息。这一块，AI还有很长的路要走。
AI时代，未来的就业机会在哪里？
答案就藏在大模型的浪潮里。从ChatGPT、DeepSeek等日常工具，到自然语言处理、计算机视觉、多模态等核心领域，技术普惠化、应用垂直化与生态开源化正催生Prompt工程师、自然语言处理、计算机视觉工程师、大模型算法工程师、AI应用产品经理等AI岗位。
掌握大模型技能，就是把握高薪未来。
那么，普通人如何抓住大模型风口？
AI技术的普及对个人能力提出了新的要求，在AI时代，持续学习和适应新技术变得尤为重要。无论是企业还是个人，都需要不断更新知识体系，提升与AI协作的能力，以适应不断变化的工作环境。
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为什么大家都在学AI大模型？
随着AI技术的发展，企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI+行业”双背景。企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI+行业”双背景。金融+AI、制造+AI、医疗+AI等跨界岗位薪资涨幅达30%-50%。
同时很多人面临优化裁员，近期科技巨头英特尔裁员2万人，传统岗位不断缩减，因此转行AI势在必行！
这些资料有用吗？
这份资料由我们和鲁为民博士(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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