- 没有公司再需要程序员了！
这不是危言耸听，而是数据的铁证。
看看 FRED（美国经济数据平台）的最新统计数据：
• 软件开发相关的招聘需求，在 2022年达到顶峰，随后出现断崖式暴跌。
• 进入 2023年后，招聘需求几乎减半，到 2024年已回落到2020年疫情初期的水平，甚至更低。
• 目前来看，招聘需求的下降趋势仍在继续，并未见底。
这说明什么？
程序员不再是香饽饽，尤其是前端工程师，企业对招聘前端的需求已经几乎消失！
- 前端彻底终结：AI 取代手写代码
你还在学 React、Vue、Angular？
你还在研究 Next.js、Nuxt.js、Svelte？
现在这些全都没人关心了！
过去，前端的开发模式基本上是这样的：
- 设计师提供 UI/UX 设计稿（Figma、Sketch、Adobe XD）。
- 前端工程师将设计稿转换成 HTML + CSS + JavaScript。
- 连接 API，与后端数据交互。
- 调试、优化、上线。
但现在，整个流程正在被 AI 颠覆！
2.1 AI 如何消灭前端工程师？
（1）直接生成前端代码
过去 5 年，低代码和无代码平台已经侵蚀了大量前端工作的需求，例如：
• Webflow：几乎可以用拖拽方式搭建完整的网站。
• Bubble：不需要编程就能构建 Web 应用。
• Wix / Squarespace：传统建站工具越来越强大。
现在，AI 让这些工具的能力更上一层楼：
• ChatGPT 可以直接生成 HTML + CSS + JavaScript 代码，并自动优化。
• Figma 插件已经可以一键导出完整的前端代码。
• GitHub Copilot 甚至可以帮你写完整的 React 组件。
2023年，谷歌 DeepMind 发布 AlphaCode，AI 代码生成能力已经接近中等水平的程序员。
2024年，GPT-4 Turbo + Gemini 1.5 Pro，代码生成能力更进一步，连 API 交互都能自动完成。
（2）直接生成 UI，无需代码
更进一步的变化是——AI 根本不需要代码来构建网页！
你直接输入一个描述：
“做一个登录页面，风格像苹果官网，输入框居中，按钮要有渐变。”
AI 立刻给你：
- 完整的 HTML + CSS + JavaScript 代码
- 自动优化的响应式布局
- 甚至是用户交互逻辑
更恐怖的是，未来网站甚至 不再需要 HTML 和 CSS，AI 直接渲染界面！
2.2 具体数据：前端岗位消失的趋势
• Indeed 数据：2021-2024 年，前端工程师的招聘需求 下降了超过 70%。
• LinkedIn 数据：2024 年上半年，前端工程师岗位招聘量 比 2022 年减少 65%。
• 全球程序员调查（Stack Overflow）：超过 50% 的前端开发者担心 AI 影响就业。
这已经不是个别现象，而是整个行业的大趋势。
- AI 时代，前端工程师的未来在哪里？
如果你是前端开发者，现在你应该怎么办？
❌ 1. 继续学习前端框架？别闹了！
React、Vue、Angular 之争，已经变得毫无意义。
市场已经不关心你用什么框架，因为 AI 直接生成了更好的代码。
✅ 2. 转向 AI 时代的新方向
虽然前端岗位消失了，但程序员不会消失，关键是要找到新方向：
• 方向 1：学习 AI + 前端的结合
• 研究如何使用 AI 生成 UI 界面，而不是手写代码。
• 例如 Prompt 设计、AI 生成 UI 交互方案等。
• 方向 2：转向更底层的系统开发
• 未来网站可能不再使用 HTML + CSS，而是新的动态生成方式。
• 研究 WebAssembly、嵌入式、区块链等更底层的开发。
• 方向 3：进入 AI 训练和优化领域
• 未来的前端开发者，不是手写代码，而是训练 AI 生成更好的 UI 交互方案。
• 例如 Fine-tuning 自己的 UI 生成 AI，让它更懂设计、更懂用户体验。
✅ 3. 重新定义前端的价值
• 未来的“前端”可能不再是写 HTML+CSS+JS，而是：
• AI 交互设计师
• Prompt 工程师
• 自动化 Web 设计师
- 大家想想：前端已死，程序员如何生存？
✅ 前端岗位已死，AI 直接生成网页
✅ 未来网站甚至不需要 HTML 和 CSS
✅ 程序员要学会利用 AI，而不是和它竞争
所以，问题来了：
你还在学前端吗？
如果是，你准备何去何从？
- 未来展望
未来 3-5 年，AI 取代前端开发只是开始，后端、测试、甚至部分产品经理的工作也将受到冲击。
站甚至不需要 HTML 和 CSS
✅ 程序员要学会利用 AI，而不是和它竞争
所以，问题来了：
你还在学前端吗？
如果是，你准备何去何从？
- 未来展望
未来 3-5 年，AI 取代前端开发只是开始，后端、测试、甚至部分产品经理的工作也将受到冲击。
我们需要思考的不是“AI 会不会取代我们”，而是如何成为能驾驭 AI 的人！
那么程序员，如何快速系统的去学习大模型LLM？
作为一名从业五年的资深大模型算法工程师，我经常会收到一些评论和私信，我是小白，学习大模型该从哪里入手呢？我自学没有方向怎么办？这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历，一定要继续看下去！这些问题啊，也不是三言两语啊就能讲明白的。
所以我综合了大模型的所有知识点，给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢，我就曾放空大脑，以一个大模型小白的角度去重新解析它，采用基础知识和实战项目相结合的教学方式，历时3个月，终于完成了这样的课程，让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。
2024最新版优快云大礼包：《AGI大模型学习资源包》免费分享**
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。
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
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
