AI技术崛起导致全球IT行业裁员潮，传统IT面临四重冲击：AI效率革命、企业战略转移、经济成本重构、人才需求转变。IT从业者需通过三条路径进化：能力重构从工具掌握到思维升级、定位转换从技术支持到价值创造、人机协作从替代焦虑到增强信心。不同阶段IT人应采取差异化策略，未来属于能适应变化、主动学习、将技术与业务结合的"增强型"人才。
这两天被黑龙江大学招聘会的新闻刷屏了：
作为一个计算机专业背景、互联网大厂经历，多年IT研发条线的资深技术从业人员，在AI崛起的这三年（2023-2025年），看到市场上肉眼可见的IT岗位大幅裁员、IT服务商利润愈加微薄、各公司对IT的投入和预算愈发缩减……
为什么IT行业和IT岗位的影响如此之大
是AI真的可以替代IT团队了么？
是平台化业务成型不需要再有基础IT投入？
是企业赚钱难就先砍成本最高的？
是IT团队的能力无法跃迁到AI技术栈？
…
有一点确定的是：各类企业的成本结构里留给IT的部分真的不多了！
聊这个话题不是贩卖焦虑，而是从一个一线从业人员切身感受到的变化说说个人的思考！
1、全球IT行业裁员整体趋势
自2024年以来，人工智能技术的加速发展对全球IT行业劳动力市场产生了深远影响。
数据显示，2023年全球IT行业因AI导致的裁员约26.4万人，2024年中期已超过13.29万人。
仅2025年上半年，全球科技企业裁员人数已超21万，程序员、产品经理、设计类岗位首当其冲。
国内的统计比较隐晦，但身在企业的大家应该都有体感…
中国IT行业在面对AI冲击时表现出不同于全球市场的特点：
- 2024年IT行业入门级岗位需求同比下降18%，而中高级岗位增长23%
- AI对标准化工作的替代效应导致初级岗位挤压，但对高技能人才需求增加
- 新一代信息技术人才缺口巨大，人工智能领域算法工程师、机器视觉工程师等岗位缺口超100万人
2、传统IT衰退的四重冲击波
- AI大模型的效率革命
大语言模型的快速普及应用，让企业看到一种通过AI可以搞定很多原来需要大量人力完成的工作。
境外的cursor、claude、copilot、gemini…到国内的Trae、codebuddy、QWEN Qoder…代码生成、系统调试、自动化测试，这些过去需要专业团队耗时数天完成的任务，现在只需几分钟就能达到相当甚至更好的效果。
不仅仅是开发效率的提升，更关键是决策门槛的降低。
过去需要深厚技术背景才能完成的任务，现在普通业务人员通过自然语言交互就能解决。
IT岗位的工作好像进入平权时间，好像成了任何人都可以用AI试试的工作…
- 企业战略重心转移
几乎所有企业都在重新审视自身业务中被AI重构的可能性。
当企业管理层看到GPT等模型能直接生成业务代码、自动排查系统漏洞、甚至设计软件架构时，对传统IT投入的态度自然变得谨慎。
即使是暂时不确定AI能带来多少实际回报，企业也倾向于先减少传统IT投入，将资源转向AI探索和实验。
这种“战略先行”的调整，让传统IT部门首当其冲成为成本削减的对象。
- 经济压力下的成本重构
全球经济面临下行压力，企业经营维艰。一切高投入但难以直接看见回报的成本都在被压缩，而传统IT部门往往被视为“成本中心”而非“利润中心”。
在企业管理者眼中，AI不仅代表着未来竞争力，短期内也是降低成本的手段。
自动化替代人力、云计算优化基础设施投入、智能化降低运营成本，这些都在推动企业加速从传统IT向AI驱动的技术架构转型。
- 人才需求的根本性转变
传统的IT研发人员分工细化、成本高昂但工作重复度很高。
AI的快速应用让企业对人才的需求跃升到AI基础研发或应用型人才，对相对传统的IT岗位需求快速压缩。
市场正在淘汰单纯执行型的技术人员，转而寻找具备AI思维、能人机协作解决复杂问题的复合型人才。
这种能力结构的转变，让许多经验丰富但技能传统的IT从业者突然感到无力。
3、IT从业未来的三条进化路径
面对这股浪潮，IT从业人员和即将进入职场的IT专业学生应该如何应对？
我认为可以从三个维度寻找突破：
- 能力重构：从“工具掌握”到“思维升级”
过去IT人员的价值很大程度上来自于对特定工具、语言和平台的熟练掌握。
这种基于“技能稀缺性”的护城河正在迅速消失。
新一代IT人需要构建的是“AI思维”——理解机器学习的工作原理，掌握人机协作的最佳方式，培养用AI视角分析和解决问题的能力。具体来说：
- 学习如何设计有效的提示词，让AI生成更符合需求的代码
- 掌握如何评估和测试AI生成成果的质量和安全性
- 培养将复杂问题分解为AI可处理子任务的能力
- 建立AI伦理和安全意识，确保技术应用的负责任性
这些能力远比掌握某一特定编程语言或框架更为持久和重要。
- 定位转换：从“技术支持”到“价值创造”
传统IT部门往往定位于技术支持角色，被动响应业务需求。
而在AI时代，技术人员必须主动贴近业务甚至本身就是业务主体，成为价值的直接创造者。
这意味着需要：
- 深入理解行业业务流程和痛点，找到AI技术的最佳应用点
- 学习用业务语言而非技术语言沟通，展示技术解决方案的商业价值
- 培养产品思维，将技术能力包装为可度量的价值输出
- 建立跨领域知识结构，融合技术、业务和行业洞察
最受欢迎的将不再是单纯的技术专家，而是懂技术的业务创新者和懂业务的技术专家。
- 人机协作：从“替代焦虑”到“增强信心”
许多人担心AI会完全取代程序员，但实际上更可能的是人机协作编程成为主流。
智能工具负责重复性、模式化的工作，人类则专注于创意、架构和决策。
我们应该学会：
- 将AI作为能力放大器，而非替代者的视角来看待技术发展
- 发展那些AI目前还不擅长的人类优势：系统思维、抽象思考、跨领域联想
- 在人机协作中找到自己的新定位和价值创造点
- 保持持续学习的心态，适应技术的快速迭代
最危险的不是AI的发展，而是用过去的技能应对未来的需求。
4、给不同阶段IT人的务实建议
【对于在校学生】：
打好基础数学和计算机科学基础永远重要，但同时积累AI应用经验**。**
参与开源项目、实习实践、尝试用AI工具解决实际问题比单纯学习理论知识更为重要。
建议选择1-2个垂直领域（如医疗、金融、教育等）深入了解，培养技术+行业的复合背景。
未来的竞争力不在于会编程，而在于能用技术解决特定领域的实际问题。
【对于初级从业人员】：
不要沉迷于学习更多编程语言或框架，而是专注于提升解决复杂问题的能力**。主动寻求那些需要创新思维和跨领域知识的项目机会。**
建议系统学习Prompt Engineering、数据分析、机器学习应用等AI时代的核心技能。同时，有意识地培养业务理解和沟通能力，避免成为单纯的技术执行者。
【对于资深IT人】（这个群体其实是最难受的）：
经验的价值不仅在于知识积累，更在于洞察力和判断力。
将这些难以被AI替代的能力与新技术结合，创造独特价值。
快速学习，特别是新技术领域，同时快速学习技术应用落地的业务场景，让自己本身成为业务的核心部分。
五、未来属于“增强型”人才
AI不会完全取代IT人员，但会重新定义IT工作的价值和方式。
未来的就业机会是提供给那些能够快速适应变化、主动学习新技能、并将技术与业务需求有机结合的人，不仅不会失业，反而会获得更大的发展空间。
每次技术的革命性变革都会带来全行业的重构，就像互联网时代、移动互联网时代的更迭一样，那时也是IT人最辉煌且享受到技术更迭的巨大红利的时代。
AI已来，它是确定的且不可阻挡的，我们这些IT人又要自我进化了…
历史从不善待拒绝改变者，但永远奖励主动进化的人。
AI时代，未来的就业机会在哪里？
答案就藏在大模型的浪潮里。从ChatGPT、DeepSeek等日常工具，到自然语言处理、计算机视觉、多模态等核心领域，技术普惠化、应用垂直化与生态开源化正催生Prompt工程师、自然语言处理、计算机视觉工程师、大模型算法工程师、AI应用产品经理等AI岗位。
掌握大模型技能，就是把握高薪未来。
那么，普通人如何抓住大模型风口？
AI技术的普及对个人能力提出了新的要求，在AI时代，持续学习和适应新技术变得尤为重要。无论是企业还是个人，都需要不断更新知识体系，提升与AI协作的能力，以适应不断变化的工作环境。
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