企业官网建设流程全解析

马斯克在G20说了句很冲的话：12到18个月内，AI写代码的能力会达到Stockfish等级——就是国际象棋AI碾压人类大师的那个等级。他还给了个远期判断：2027年底，AI能完成绝大多数数字领域的工作。

翻译成人话：纯手工写码这件事，会像手工下棋一样失去竞争力。

这话一出，后台好几个人来问我怎么看。有个学员发消息问我：「老师，我是不是入错行了，早三年毕业就好了。」他今年研究生二年级，刚跟我学了两个月Agent。另一个上个月刚拿完offer的学员说得比较狠：「他要是说对了，我这不是刚上船船就漏吗。」

我先说结论，再给依据。

时间点我不敢担保，马斯克的时间表从来偏乐观，他的自动驾驶全量产说了快十年。但方向我认，而且我想说一个更扎心的判断：程序员的大规模失业，不是一个还没来的事件。它是已经在发生的价格信号，只是长得不像失业。

先讲我自己手感上的变化。

我做了快十年Java，以前也觉得后端没那么容易沦陷。复杂业务、祖传代码、十几年攒下来的历史包袱，这些门槛摆在那，模型进不来。

几个月里深度用下来，这个认知被刷新了。现在我亲手敲基础代码的时间越来越少。提需求给AI，生成接口、业务逻辑、拆服务，本地跑通，出错就扔回去让它修正。查故障的时候，它沿着日志、链路、数据库、缓存一层层排下去，给的路径八成是对的。SQL调优、并发问题，它经常给出很成熟的方案。

以前一个需求从开发到联调三天，现在一天半，省下来的时间我干什么？看评测数据，改提示词，跟业务方对口径。也就是说，我的工作重心已经从「写代码」挪到了「定义什么是对的」。

这不是我一个人这样。我们这个号前面写过近二十个转型的学员，最近半年入职的那批人，日常全是这个形状。有位在大厂做Agent的学员原话是：「我入职三个月，写正字的次数一只手数得过来，大部分时间在给模型批作业。」

但我要把话说准：效率变高的结果是扩招吗？是企业持续缩招、优化人员。不需要庞大开发团队了，保留少量老手，配一批新人核验AI的产出，就够了。一个三人小组的活，现在一个人带着AI干完。

招聘收缩、初级岗消失、跳槽压薪，最后才是裁员。价格先动，人后动。按这个口径，这轮冲击从行业缩编那天就开始了，它只是不像失业，像「行情不好」。

然后说一个很少有人讲的角度。

网上不乏幸灾乐祸的声音：终于轮到程序员了，之前不是挺风光吗。

这些人忽略了一件事。程序员最先被冲击，恰恰是因为我们最快拥抱AI。全行业里，是程序员最先用自动化把自己的效率抬起来的——每一轮都是。编译器、开源框架、云服务，程序员干掉的第一批岗位永远是自己的低阶岗。AI不过是最新的一轮。

换个角度看，这其实是好消息：一个行业最先被自己最熟练的工具改造，说明这个行业离工具最近。离工具最近的人，也最先知道工具的边界在哪。

真正被冲击到不知所措的，是那些以为自己离AI很远的人。

再给一个我自己用来判断「哪些活先被替代」的标准，很朴素：看这份工作离责任有多近。

写代码本身，替代最快，因为代码能回滚，错了成本低。决定在哪改、改了会炸谁，替代得慢。出了线上事故半夜定界、跟业务方撕口径、给老板讲清楚为什么这个月坏答案率涨了——这个几乎替代不了。模型可以写代码，但不敢签字。公司也不敢让模型签字。

还有一条：离脏数据和物理世界越近越安全。纯软件世界的活，模型学得快。但三套系统的对账口径、设备端的延迟预算、票据照片里被模型自己拼错的跨页字段，这些疼长在具体业务里，模型不进去泡半年学不会。

那时间表怎么排？给一个我自己的版本，你们当观点听，别当预测用。

未来两三年，最难受的是入行头三年的人。纯执行层的活被挤掉一半以上，而他们原本就是靠干这些活成长的。梯子被抽了。马斯克说的「2027年底完成大多数数字领域的工作」，我觉得对初级岗位这个子集，时间点差不多。

再往后三五年，中级开始分化。会定义问题、会验收结果的人，一个人的产能顶过去一个组，反而涨价；只会接任务交代码的，跟初级一起被挤。

最后行业总人数会缩，但不归零。类比不是马夫消失，是会计的电算化：会计这个职业还在，靠人手打算盘的事务所没了。缩量的同时单价两极分化——能用AI放大自己的涨价，不能的降价。

所以我心疼00后，但不劝退。那个研二学员问我入没入错行，我是这么回的：你不是入错行，是入行的时间点比别人难。上一代人入行时梯子是满的，爬慢点也能上去；你们这代得自己搭梯子。搭梯子的能力，恰恰是这轮淘汰里最值钱的能力——因为企业招的就是会搭的人。两周后他不再问入没入错了，他把课程里的评测集改成了自己实验室数据的版本，说想拿这个找实习。

最后回答标题的另一半：程序员以后的路在哪。

大规模具备工程思维、又玩得转AI的程序员，会向外溢出，冲进别的赛道。这个判断我认，而且我们这批学员已经在跑了。归一下，就三条路，互相不冲突。

第一条，从写代码的变成给AI兜底的。AI替代程序员越猛，新岗位越多：评测、归因、治理、降级预案。替代你的工具，需要人管它才敢上线。这批岗位现在缺人缺得厉害，前面写过的转型案例，几乎全是走这条路上岸的。

第二条，往领域纵深走。会Java不值钱，会Java又懂对账、懂风控、懂设备很值钱。模型把通用技能的价格打到地板，把领域判断的价格抬起来。有位被裁的学员能三个月上岸，靠的不是学得快，是七年供应链业务里泡出来的疼，直接长成了面试项目。

第三条，把雇佣逻辑换掉一部分。大厂坑位在缩，但小公司的需求没被满足。有个学员下班接私活，第一单两万四，第二单三万六没被砍价——付费方在意的是这事有人兜底，不在意你坐不坐班。一个会用AI的独立开发者，产能顶过去一个小团队，这是个体户的窗口。

当然也得说反面，有三类人光焦虑不动作，最先出事：把AI当玩具、收藏了几百条提示词但没跑过一个真实场景的；觉得「再等等看、AI也就这样」的；以及把转型寄托在买课打卡上、学了一年手里没有一个能给别人看的东西的。说到底就一个动作：从你手边最疼的那个业务问题入手，做一个带人工卡点的小系统，做完它，你就知道自己站在时间表的哪个位置了。

写到这里，想起软件工程里的一条老原则：系统的可维护性，不取决于它今天跑得多好，取决于变更来的时候它扛不扛得住。

程序员这个职业也一样。马斯克的时间表准不准，其实没那么重要——重要的是变更已经来了。每一次技术迁移，被淘汰的从来不是整个职业，是拒绝跟着迁移的那部分人。工程师最熟悉的事就是这个：老系统不是一夜报废的，是在一次次需求变更里，没人愿意再碰它了。

教育的本质还是软件工程。这次它教的是：在系统被替代之前，先完成自己的迁移。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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