收藏！AI时代高薪抢人大战，普通程序员如何不被裁，抓住升薪机遇？
文章指出，尽管AI技术导致部分岗位被裁，但同时也创造了大量高薪AI相关岗位，职场出现分层现象。企业开始按“更小团队能不能跑出更大产出”重新算账，会用AI工具并结合业务流程优化的人才更受欢迎。普通程序员应提升将AI接入真实数据、做出可验证交付、并提升团队协作效率的能力，而非仅仅学会使用AI工具。建议从实践入手，选择一条高频流程将其优化成样板，并留下证据，以证明自己的价值。
昨天夜里快一点，我连着刷到两条消息。 一条热得发烫。
昨天夜里快一点，我连着刷到两条消息。
一条热得发烫。 Tech 星球 3 月 17 日写，今年春招里，字节、腾讯、美团、蚂蚁一共放出近 3 万个岗位；脉脉数据显示， 2026 年 1 至 2 月 AI 岗位数量同比涨了约 12 倍，新发 AI 相关岗位涨了 14 倍。简历里主动写“会用 AI 工具”的人，也比去年同期多了 139.67%。
另一条就有点冷了。 2 月 26 日， Block 把员工规模从一万多人直接压到不足 6000 人。 Jack Dorsey 说得很直，公司财务没出事，问题不在衰退，而在“智能工具”和更小、更扁平的团队，已经改变了公司运转的方式。
我盯着屏幕看了几分钟，突然有点明白，为什么今年这么多人一边狂刷 AI 课，一边还是睡不好。
“这一轮不是“AI 会不会取代人”，而是公司开始按“更小团队能不能跑出更大产出”重新算账。”
1 月 15 日：世界经济论坛转引 LinkedIn 数据称，全球招聘仍比疫情前低 20%，但 AI 已经在两年里新增 130 万个岗位。
2 月 10 日：牛津互联网研究所研究显示，带有 AI 技能的候选人平均薪资溢价约 23%，面试邀约概率高 8% 到 15%。
2 月 26 日： Block 启动 4000+ 人裁员，公开转向更“小型、扁平化、以智能为核心”的组织结构。
3 月 4 日：猎聘数据显示，明确要求会使用 AI 工具的岗位同比增长 215.61%，平均年薪 27.34 万元；具身智能岗位平均年薪达到 33.38 万元。
不是市场疯了，是职场开始分成两层
很多人把今年的职场感受叫成“矛盾”。我现在更想叫它“分层”。
上面那一层，企业在抢能把 AI 接进业务的人。不是只会聊模型的人，而是能把模型接到产品、运营、设计、客服、销售、内容流程里的人。下面那一层，组织在压缩那些可以被切碎、被标准化、被重新分配的执行动作。
同一轮 AI 热潮，表面在抢人，底层在重新给岗位定价
你眼前看到的现象
大厂在抢人
同期更硬的信号
今年春招和实习岗位近3 万个，AI 岗位同比约12 倍，新发岗位约14 倍。
你眼前看到的现象
普通岗也在被重估
同期更硬的信号
明确要求会用 AI 工具的岗位同比增长215.61%，平均年薪来到27.34 万元。
你眼前看到的现象
更前沿的岗位更贵
同期更硬的信号
具身智能新发职位同比增长73.65%，平均年薪已经到33.38 万元。
你眼前看到的现象
整体市场并不轻松
同期更硬的信号
LinkedIn 说有52%的人想换工作，但接近80%的人觉得自己还没准备好。
图 1 ：同一轮 AI 热潮里，“岗位暴增”和“普遍不安”是同时发生的。
这就是为什么你会看到一个很拧巴的画面：公司在高薪抢人，求职者却还是慌。岗位不是没有，只是门槛变了。现在你得证明，自己能不能让一小段流程跑得更快、更稳、更省人。
会用 AI 也不一定安全，因为公司看的是单位产出
很多人现在会下意识安慰自己一句：只要我学会 AI ，我就不会被替代。我以前也有点信这个说法。现在不太敢了。
Block 这次裁员最刺的地方，不是规模大，而是它把很多公司心里没说出口的话，直接说出来了。员工从 1 万多人压到不到 6000 人，不是因为公司快不行了，而是因为它觉得， AI 和更扁平的团队，已经够用了。
问：那我已经是团队里最会用 AI 的人了，还不够吗？
答：不一定。
如果你只是把自己提速 20%，公司会觉得你是个好员工。
但如果公司发现，三个人配上工具，就能跑完原来八个人的流程，算账方式就彻底变了。
图 2 ：真正让人发凉的，不是 AI 更聪明了，而是组织开始按更小团队重新算账。
Oxford Economics 的研究被 IT Pro 在 2026 年 1 月转引过： 2025 年前 11 个月，被明确归因为 AI 的裁员大概 5.5 万人，只占整体裁员的 4.5%。他们的判断很克制，意思是很多公司会把 AI 当成更好听的招牌，用来包装本来就会发生的收缩、过度招聘修正，或者需求走弱。
但这事又不能只看宏观均值。宏观上 4.5%，落到具体的人身上，就是你的工牌、你的收入、你那个周二晚上十点还在改的方案。体感会非常狠。真的狠。
所以我现在更愿意把它理解成： AI 不是一下子把所有岗位炸没了，它先把“什么样的人值得留下、什么样的工作方式值得保留”这件事，掰得更直白了。
真正升值的，不是“会不会提问”，而是能不能接住一段流程
这个变化里最容易被误解的一点，是很多人把 AI 技能理解成“会写几个 Prompt”。
这当然有用，但只够你过门槛，不够你涨身价。
牛津互联网研究所那篇研究我看了两遍，最有冲击感的不是 23% 的薪资溢价，而是另一句话：在英国， AI 技能的即时劳动力市场回报，已经比不少正式学历更直接；在招聘实验里，只要两份简历别的都一样，写出 AI 技能的人，拿到面试的概率会高 8% 到 15%。
图 3 ： AI 技能开始带来真金白银的回报，但它奖励的不是“知道”，而是“能用”。
可我自己的判断是，真正贵的并不是“会 AI”这三个字，而是下面这三层能力叠在一起的时候。
你能不能把 AI 接到真实数据里
没有数据、没有上下文、没有业务边界， AI 再会聊也只是个聪明聊天框。能把知识库、历史案例、客户记录、项目 SOP 接进去，这才像工具。
你能不能把结果做成可验证的交付
会写提示词的人很多。能把结果收敛成一份方案、一条自动化流程、一个被团队反复复用的模板，这种人就少多了。
你能不能让别人也更省力
AI 最值钱的时候，往往不是你一个人飞，而是你让上下游都轻一点。少沟通两轮，少返工一次，少错一处数据。企业愿意付钱的，是这类“系统性降摩擦”。
ℹ️ INFO
我现在更愿意把 AI 理解成一种新的通用能力。 有点像当年 Excel 、搜索、英文邮件，后来又像数据分析、自动化协作。 不会，问题会越来越大。 只会一点，又不够。
如果你是普通打工人，接下来先做这三件小事
写到这儿，很多人最想问的其实不是趋势，而是：那我现在该补什么？
我不建议你先去背一堆模型参数，也不建议你把时间全扔在“万能提示词模板”上。那种东西学起来很爽，到了真正工作里，常常不顶事。我更建议先干三件很小、但会留下痕迹的事。
挑一条高频流程，狠狠干成样板
比如周报、纪要、线索整理、客服分流、竞品监控、内容初稿。别贪多，先拿一条你每周都会碰到的流程，把它做成“前后对比非常明显”的样板。
留下证据，不要只留感受
把你节省了多少时间、少返工几次、减少了哪些重复动作、让谁更省事，写进作品集、复盘文档、项目记录。 AI 时代很残忍，感受不值钱，证据值钱。
别把自己训练成提示词操作员
如果你的全部壁垒只是“我会用这个工具”，那壁垒会塌得很快。更稳一点的做法，是把自己变成“懂业务 + 懂工具 + 懂协作边界”的人。工具会换，模型会换，但你能不能把一件事跑通，更难被替代。
⚠️ WARNING
这段时间最容易踩的坑，不是学得太慢。 是学得很热闹，却没有任何一条真实流程因此变短、变稳、变便宜。 那种努力，老板很难给你估值。
图 4 ：先把一条真实流程做成样板，比收藏一百条提示词更有用。
我现在已经不太信那种“会用 AI 就稳了”的安慰话了。也不信“AI 马上把所有人都干掉”的狠话。
更像的情况是：岗位不会整齐地消失，它会先裂开。
一边是企业继续高薪抢人。世界经济论坛说，到 2030 年全球可能新增 1.7 亿个岗位，同时有 9200 万个岗位被挤掉，净增 7800 万。另一边，是大量旧的执行动作被拆碎、压价、外包，或者直接不给你那么多人头了。
你我会落在哪一边？
我也不确定。真的不确定。
但如果现在非要押一注，我宁愿把时间花在让自己能独立跑完一小段业务上，而不是继续背那套“怎么把 AI 问得更像人”的八股文。
因为公司最后要的，还是结果。只是这一次，它愿意为更少的人、更多的结果，付钱了。
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。
我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，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大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包：
- ✅ 从零到一的 AI 学习路径图
- ✅ 大模型调优实战手册（附医疗/金融等大厂真实案例）
- ✅ 百度/阿里专家闭门录播课
- ✅ 大模型当下最新行业报告
- ✅ 真实大厂面试真题
- ✅ 2026 最新岗位需求图谱
所有资料 ⚡️ ，朋友们如果有需要《AI大模型入门+进阶学习资源包》，下方扫码获取~
① 全套AI大模型应用开发视频教程
（包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点）
② 大模型系统化学习路线
作为学习AI大模型技术的新手，方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间，少走弯路；方向不对，努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划，带你从零基础入门到精通！
③ 大模型学习书籍&文档
学习AI大模型离不开书籍文档，我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档（电子版），它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。
④ AI大模型最新行业报告
2025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 大模型项目实战&配套源码
学以致用，在项目实战中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。
⑥ 大模型大厂面试真题
面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我精心整理了一份大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。
以上资料如何领取？
为什么大家都在学大模型？
最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人，传统岗位不断缩减，但AI相关技术岗疯狂扩招，有3-5年经验，大厂薪资就能给到50K*20薪！
不出1年，“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。
风口之下，与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰，不如先人一步，掌握AI大模型原理+应用技术+项目实操经验，“顺风”翻盘！
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。