在AI时代，程序员需构建个人护城河避免被取代，应具备四方面能力：扎实技术功底（编程语言精通、算法数据结构）；深厚业务经验（行业深耕、项目积累）；问题解决与创新能力；持续学习适应能力。真正的护城河是个人资产，将技术理解与行业洞察结合，创造AI难以替代的价值，并积极拥抱技术变革。
最近知乎上500W+浏览量的热门话题：程序员的护城河是什么？
时代更迭太快了，曾经大家的认知都是，掌握一门技术，永远不愁没饭吃。程序员刚好是技术工种，但是随着AI时代的到来，反而颠覆了过往的大众认知。
AI时代，最容易被取代的岗位，先是需求明确、流程清晰的基础岗位；后来AI搞创意类的工作也轻松拿捏，写作、设计，甚至是写代码，它都不在话下。
我们除了恐慌被AI取代，更应该思考，在AI时代下，该如何寻求突破，提升竞争力，构建自身的护城河？
实际上，真正的护城河是自身的个人资产，总结两个点：扎实的技术功底+深厚的业务经验。
1. 扎实的技术功底
编程语言精通：对主流编程语言如 Java、Python、C++ 等不仅要熟悉语法，更要深入掌握其底层原理、内存管理机制、性能优化技巧等。
举个例子，在开发大型企业级应用时，Java 开发者对其多线程机制、垃圾回收算法的深刻理解，能显著提升系统性能和稳定性，这是 AI 难以轻易取代的。
算法与数据结构：算法是程序的灵魂，数据结构是数据的组织方式。扎实掌握排序算法、搜索算法、图算法等，以及数组、链表、树、哈希表等数据结构，使程序员能够高效地解决复杂问题。
在设计推荐系统、搜索引擎等应用时，对算法和数据结构的灵活运用是核心竞争力，AI 虽能辅助，但无法替代人类程序员基于此的创造性设计。
2. 领域知识与行业经验
特定行业深耕：深入了解某个行业，如医疗、金融、制造业等。以医疗行业为例，熟悉医疗业务流程、数据特点和法规要求的程序员，能开发出符合实际需求且安全合规的医疗信息系统、AI 辅助诊断工具等。
行业知识为程序员提供了独特的视角和价值，使他们能与行业专家有效沟通，更好地解决实际问题。之前老是有人说C++最大的缺点就是行业壁垒太高了，跳槽不容易，放在现在来说却是独有的优势，不可替代性很强。
项目经验积累：丰富的项目经验意味着处理过各种场景下的技术难题，经历过项目从规划到上线再到维护的全流程。
在应对系统高并发、数据迁移、系统重构等复杂问题时，经验丰富的程序员凭借过往积累的方法和思路，能迅速做出判断并解决问题，这是 AI 难以替代的宝贵财富。
除了以上技术和业务方面的能力，还有两点关于自身软实力也需要提升。
网上有个观点：会写代码的人很多，会“解决实际问题”的人依然很稀缺。小编很认同。
因此，除了有扎实的技术功底、深厚的行业经验以外，还需要有解决问题能力、保持学习能力。这两点才是程序员护城河的基石。
3. 问题解决与创新能力
复杂问题拆解：面对现实世界的复杂业务需求，程序员需具备将其拆解为可解决的子问题，并设计有效解决方案的能力。
比如，在开发自动驾驶系统时，程序员要把感知、决策、控制等复杂问题逐步分解，运用专业知识和经验找到可行路径，这需要深度思考和创造力，远超 AI 当前的能力范畴。
创新思维：能够提出新颖的解决方案，改进现有系统，或是开发全新的应用。比如在 AI 绘画兴起后，程序员可以创新地将其与虚拟现实技术结合，创造出沉浸式艺术体验产品。这种创新能力源于对技术的深刻理解和对市场需求的敏锐洞察，是人类独有的优势。
4. 持续学习与适应能力
紧跟技术前沿：AI 时代技术迭代迅速，程序员必须不断学习新的技术框架、工具和理念。例如，当新的深度学习框架如 PyTorch、TensorFlow 更新时，能及时掌握其特性和应用场景，将其融入到自己的开发工作中。保持对新技术的敏感度和学习热情，使程序员始终走在技术发展的前沿。
适应技术变革：面对 AI 带来的技术变革，能够迅速调整自己的知识体系和工作方式。例如，理解如何与 AI 工具协作，将 AI 融入开发流程，同时不被 AI 的发展所威胁，积极拥抱变化，不断提升自己的竞争力。
5、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。
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6、为什么要学习大模型？
我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着AI技术飞速发展，预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。
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- 大模型 AI 能干什么？
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- 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
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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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