15年入行Java开发，25年失业，怕是要彻底离开这个行业了

这是小红书上入行Java10年后失业的经历帖子以及评论区引发的讨论。

Java还能继续干下去吗

答案是“当然能”

但你不能只干Java，学习是学无止境的，更不要说这是个与时俱进、优胜劣汰的时代，技术发展的太快，如果还保持这传统思想与学习习惯，那你一定会被淘汰。

这里给大家提供介绍一条道路，将Java与大模型结合起来。

自2025年初，deepseek的横空出世，带火了国内的大模型发展，也让美国感受到了危机，大模型的热点持续不下，未来发展也势不可挡，将其与Java结合又具有很大优势：

一、Java与大模型结合的技术优势

• 推理环节的核心地位
  大模型训练依赖Python生态的高性能计算资源，而Java在推理阶段（模型部署、性能优化、系统集成）具有独特优势。其“编写一次，处处运行”的特性，使其能无缝集成到微服务、分布式系统等企业级架构中，高效处理高并发请求。例如，某电商平台通过Java构建的大模型API网关，支撑每日千万级请求的稳定运行，响应时间缩短50%。

• 生态成熟与性能稳定
  Java拥有Spring Boot、Spring Cloud等成熟框架，可快速实现服务注册、负载均衡、熔断降级等生产级能力。JVM的垃圾回收机制和即时编译技术，使其在长连接、高并发场景下表现优于脚本语言。例如，某金融系统采用Java实现大模型推理服务，系统可用率长期保持99.99%以上。

• 兼容性与工程化能力
  Java与现有业务系统的兼容性极强，可降低大模型落地的集成成本。例如，某制造企业通过Java将大模型与ERP系统对接，实现生产流程的智能优化，故障率降低30%。同时，Java在代码规范、测试流程、版本管理等方面的积累，能大幅降低大模型项目的研发成本和维护难度。

二、市场需求与薪资水平

• 高薪岗位涌现
  大厂对“Java+大模型”复合人才的开价普遍达到传统Java开发岗位的3倍。例如，某互联网企业招聘大模型推理工程师，要求精通Java与大模型框架，薪资范围为40K-70K·15薪，远高于传统Java开发的15K-30K·13薪。

• 岗位需求激增
  随着大模型技术的普及，IT行业催生出大量“高需求、高薪资”的新岗位，如AI工程师、大模型推理工程师、智能应用开发工程师等。这些岗位的核心要求是“Java基础+大模型能力”，例如：

  • AI工程师：需掌握Java、深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow的Java API）、工程化工具（如Docker、Kubernetes）。

  • 大模型推理工程师：需熟悉Java性能优化、高并发设计、大模型API调用（如OpenAI、文心一言的Java适配器）。

因此捕获AI，掌握技术是关键，让AI成为我们最便利的工具.

一定要把现有的技术和大模型结合起来，而不是抛弃你们现有技术！掌握AI能力的Java工程师比纯Java岗要吃香的多。

即使现在裁员、降薪、团队解散的比比皆是……但后续的趋势一定是AI应用落地！大模型方向才是实现职业升级、提升薪资待遇的绝佳机遇！

如何学习AGI大模型？

作为一名热心肠的互联网老兵，我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的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。

因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方链接即可前往获取

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一、2025最新大模型学习路线

一个明确的学习路线可以帮助新人了解从哪里开始，按照什么顺序学习，以及需要掌握哪些知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛，没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫，不知道应该专注于哪些内容。

我们把学习路线分成L1到L4四个阶段，一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。

L1级别:AI大模型时代的华丽登场

L1阶段：我们会去了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析；学习理解大模型的核心原理，关键技术，以及大模型应用场景；通过理论原理结合多个项目实战，从提示工程基础到提示工程进阶，掌握Prompt提示工程。

L2级别：AI大模型RAG应用开发工程

L2阶段是我们的AI大模型RAG应用开发工程，我们会去学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3级别：大模型Agent应用架构进阶实践

L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，我们会去学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造我们自己的Agent智能体；同时还可以学习到包括Coze、Dify在内的可视化工具的使用。

L4级别：大模型微调与私有化部署

L4阶段：大模型的微调和私有化部署，我们会更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调；并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。

整个大模型学习路线L1主要是对大模型的理论基础、生态以及提示词他的一个学习掌握；而L3 L4更多的是通过项目实战来掌握大模型的应用开发，针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程，和配套的学习资料。

二、大模型经典PDF书籍

书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的，我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档，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。（书籍含电子版PDF）

三、大模型视频教程

对于很多自学或者没有基础的同学来说，书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解，因此，我们提供了丰富的大模型视频教程，以动态、形象的方式展示技术概念，帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。

四、大模型项目实战

学以致用 ，当你的理论知识积累到一定程度，就需要通过项目实战，在实际操作中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。

五、大模型面试题

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，我们将提供精心整理的大模型面试题库，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。

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