有人说：“现在失业是就业岗位的减少，大家都会基本使用的那一套（个人能力、思维方式）能力差异肯定有，大环境下会卡条件、工作经验、项目经验、跳槽公司等。之前月入20k，现在只能10k，福利和待遇的下降，是程序员的问题还是市场的问题呢？之前我做外包，我是18k，他们外包大概是22-25k拿到手，现在外包，大概只有10-15k，同一家公司。”
【回答1】
本质就是土木2.0，该建设的基础软件都建设完了，比如你常玩的游戏，常用的app都多少年前了，所以需求量急剧减少。
但是因为前几年的惯性，每年都是很多人拥过来，供严重大于需。 现在除了AI其它方向都不太景气。
**【回答2】****
互联网行业野蛮扩张的那些年过度拔高了行业基准薪资水平，行业转冷的过程中薪资向正常水平回落罢了。
很多普通码农的水平，拿高于本地平均的薪资，最热的几年随便什么人出去培训三、五个月就万把块起步，凭什么？
只是跟所有过热的产业一样，落幕必然会有超跌，就看哪部分人是代价罢了。
【回答3】**
****因为国内绝大部分公司既不需要技术人才也不需要业务人才，只需要打螺丝的牛马。
既然是打螺丝，那就只给打螺丝的工资，别喷我，我也是卑微码农。我说的是绝大部分公司，那些高精尖企业不在之内，这些大部分公司集中在大厂外包，政府外包，银行外包中。
我没有确切数据，但是翻翻招聘软件，一、二线城市很多宣称互联网的公司，实际上做的都是外包的活。****
【回答4】
****中低端的程序开发目前已经相对成熟或者饱和，所以对于程序员的需求不如从前了；经济增长变缓，很多公司在信息化建设方面的预算也降低了，这导致软件开发需求和维护的需求也降低了；大量的学校开设计算机、软件工程、应用数学、大数据、AI等课程，也有大量的培训机构造出了海量的程序员，造成了供大于求的现状，工资自然也就降低了，你不做有的是人可以做。
高端的软件我们突破不了，愿意做高端的公司也更少（毕竟风险更高），也造就了中低端疯狂卷的现状。
当然也有很多拿高薪的程序员，比如做AI方向的，做图形图像算法和引擎的，Meta也开出了上亿薪资的。
行业是没以前景气了，但是高端人才同样还是有更好的收入，甚至比以前更高。****
【回答5】
资本退却，市场总是“一地鸡毛”，程序员的工资，就是其中的“一撮鸡毛”。这撮鸡毛不是被风吹散的，而是被资本抽走了热度。
资本不再像十多年前那样，疯狂涌入互联网行业，企业不再大肆扩张，岗位自然收缩，程序员的工资也就失去了上涨的动力。
程序员工资下降，根本原因是市场变了。过去互联网发展快，公司拼命招人，愿意出高薪抢人。现在经济环境不好，企业不再大规模扩张，反而要控制成本、减少开支。这时候，招聘需求少了，求职的人多了，供大于求，工资自然就往下走。
如果你只会一些常见的、基础的编程技能，那你的工作Ai就能替代了。公司为了省钱，首先就会从程序员基础岗开始降薪或裁员。
市场不关心你曾经月入多少，只关心你现在值多少。而且，整个行业也在转型。互联网行业已经从“野蛮生长”进入了“精耕细作”阶段。过去拼的是谁发展得快、用户多，现在拼的是谁能赚钱、效率高。
公司不再需要大量新人慢慢培养，而是希望招来的人马上就能干活、解决问题。所以，企业更看重你能立刻做什么，而不是你未来有没有潜力。
程序员的“工具属性”被强化，“人”的属性被弱化，工资自然就随行就市。
说真的，这两年看着身边一个个搞Java、C++、前端、数据、架构的开始卷大模型，挺唏嘘的。大家最开始都是写接口、搞Spring Boot、连数据库、配Redis，稳稳当当过日子。
结果GPT、DeepSeek火了之后，整条线上的人都开始有点慌了，大家都在想：“我是不是要学大模型，不然这饭碗还能保多久？”
我先给出最直接的答案：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！
这绝非空谈。数据说话
2025年的最后一个月，脉脉高聘发布了《2025年度人才迁徙报告》，披露了2025年前10个月的招聘市场现状。
AI领域的人才需求呈现出极为迫切的“井喷”态势
2025年前10个月，新发AI岗位量同比增长543%，9月单月同比增幅超11倍。同时，在薪资方面，AI领域也显著领先。其中，月薪排名前20的高薪岗位平均月薪均超过6万元，而这些席位大部分被AI研发岗占据。
与此相对应，市场为AI人才支付了显著的溢价：算法工程师中，专攻AIGC方向的岗位平均薪资较普通算法工程师高出近18%；产品经理岗位中，AI方向的产品经理薪资也领先约20%。
当你意识到“技术+AI”是个人突围的最佳路径时，整个就业市场的数据也印证了同一个事实：AI大模型正成为高薪机会的最大源头。
最后
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。
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