文章分析了适合普通程序员的两种新出路转型AI开发和出海做SEO。这两种路径均满足三大条件市场空间大、AI能赋能工作、有标准执行路径。AI开发是配合业务团队开发AI工作流可通过前端专精→涉猎AI应用开发→魔改开源项目逐步转型。出海SEO则是通过谷歌搜索流量获取收入标准流程为关键词研究→建站→优化→变现。这两种路径能让程序员在AI时代保持竞争力而非被替代。作为一个裸辞后自由职业4年的程序员我一直对**「程序员的新出路」感兴趣这几年我也采访了很多「跳出常规职场发展路径的程序员」**。这些案例中有的属于不可复制、闷声发大财类型甚至有写代码2年赚了上千万的。也有一些可复制的转型路径。本文会聊聊我从很多真实案例中观察到的2条**「适合普通程序员的新出路」**。什么是好的出路在我看来一条好的出路需要满足3个条件盘子足够大AI能够赋能有标准执行路径什么是“盘子足够大”我观察到的很多程序员他们靠一些不起眼的细节每月赚到远超上班的收入。但这些案例的市场空间都太小俗称闷声赚大钱或者有运气成分。从成功概率上讲好的出路应该有足够大的市场空间。比如在1518年移动互联网崛起前端工程师的盘子越来越大。此时只要经过4个月的培训就能转行前端拿到2w薪水。什么是“AI能够赋能”很多程序员每天焦虑“我会不会被 AI 取代”如果你的工作部分或全部能被 AI 取代即使当下 AI 做的还不够好这都不是一个好出路。因为你在逆势而行AI 一定会越来越强。相反如果 AI 可以赋能你的工作AI 越强你的工作越稳这就是个好出路。什么是“有标准执行路径”我观察到的案例有机缘巧合在早期就加入日后爆火的创业团队这种就不是一条**「有标准执行路径」**的出路。而在15年只要你按部就班学完前端培训班的课程就能在4个月后找到高薪前端工作这就是一条**「有标准执行路径」**的出路。经过我的长期观察完美符合上述所有条件的出路是程序员转型 AI 开发程序员出海做 SEO下面我从**「是什么」、「为什么」**角度详细聊聊这两个出路。转型 AI 开发是什么我观察到越来越多中小软件公司的业务开发模式开始向如下模式过渡AI 开发团队配合业务团队开发符合业务提效的 AI 工作流、Agent业务开发团队极少资深工程师 多数实习生或初级程序员如果公司体量很小那 AI 开发团队可能只有一个人且这个人也是业务开发团队的资深工程师。为什么这个工作同时满足盘子足够大这个岗位是这两年兴起的且未来会有越来越多公司需要这个职位所以盘子会越来越大。AI能够赋能AI 能力越强开发的提效工具能力越强。业务工程师的需求会越来越少但负责把控 AI 的工程师会越来越吃香。有标准执行路径这个岗位是最近两年逐渐兴起的看起来高大上其实有清晰的转型路径。举个例子下面是一家公司的**「AI 开发工程师招聘JD」**图片上传失败已经补充在评论区置顶假设你是个前端开发只要遵循如下3个步骤业余花几个月时间就能胜任要求前端专精熟悉前端常见技术栈图中是React相关技术栈。涉猎出海 AI 应用开发这一步可以从**「套壳 AI API」**开始主要是熟悉全栈技术栈Next、存储以及AI基础知识比如API接入方式…魔改开源项目源码做技术要求更高的项目在步骤2的基础上此时可以深入一些开源 AI 项目比如开源DeepSearch。这一步能熟悉一些 AI 开发工具比如LangChain、向量数据库…业余时间花几个月完成上述3步即使独立开发没赚到钱也完成了AI 应用开发工程师的转型。AI 开发听起来高大上但这个世界就是个草台班子很多公司所谓的内部 AI 系统其实就是私有部署的Dify。这个转型路径其实并没有很难。程序员出海做 SEO是什么**「出海」**就是做海外业务方式很多比如做App做跨境电商独立站我这里专指的是**「程序员出海做网站流量来源是SEO赚钱模式是广告或订阅收入」**。为什么同样这个工作也同时满足盘子足够大谷歌占了全球搜索份额的90%以上。国外的全栈框架类似Next、Nuxt…之所以流行主要因为流量的主战场还是web来源主要靠SEO因此全栈框架的SSR功能是刚需。反观国内流量主战场是App所以全栈框架比较式微。AI能够赋能AI 能显著提高做网站的效率。如果你的工作是**「做网站本身」**AI 会逐渐替代你。但如果**「做网站」**是你工作的一个环节那 AI 就能提高你的工作效率。背后的本质问题是**「你的核心价值来源于哪」**SEO做站的核心价值不是**「做网站」而是一整套「基于“做网站”的流量变现方法论」**。有标准执行路径谈到做网站或做 App很多人第一想法是**「看看自己或身边的人有啥需求没被满足」**。由于每个人情况不同按这种思路做事一定是不可复制的。而SEO做站本身有很标准的流程找搜索关键词不同关键词对应不同搜索量也就是不同流量根据找到的关键词做网站优化网站提升关键词排名排名高 则 流量高流量带来广告或订阅收入总结好的出路需要满足3个条件盘子足够大否则蛋糕不够分AI 能够赋能而不是被 AI 替代有标准执行路径不需要靠自己探路需要强调的是本文提到的两种出路并不是我拍脑袋想的我看到很多程序员**「在这两条路上拿到结果」**。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。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人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的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。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 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 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…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。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】