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      當代碼不再值錢,近嶼智能看到了什么?

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      想象一下,當你寫代碼時,打開了好幾個Claude Code對話,分別負責前端、后端、測試和報錯處理,并在AI犯錯時及時糾正、將規則固化。你把AI當成一個“人”而非輔助工具來協作。久而久之,它是否可能成長為熟知你團隊工作流的“老員工”?

      這正是“Claude Code之父”Boris Cherny所展示、并被周鴻祎稱為“AI編程變天了”的場景。AI時代的到來,正讓“代碼本身越來越不值錢,而組織代碼、調度生產的能力快速升值”。

      那么,這是否意味著傳統的Java已經過時?


      近嶼智能認為,答案是肯定的。

      生產方式變革:從“人力主導”走向“人機共創”

      AI時代亟需認知轉變:傳統Java的開發模式,已越來越難以適應AI驅動的節奏。

      過去,從需求拆解到代碼編寫,從調試優化到測試部署,幾乎全程依賴程序員手動執行,高度考驗個人技術熟練度。而現在,AI能夠承擔大量執行性任務,極大提升效率。這并非簡單的工具升級,而是一場生產方式的根本變革

      更重要的是,“AI+跨領域融合”的能力正成為關鍵。不僅傳統Java知識體系面臨迭代,僅掌握“Java+AI工具”也遠遠不夠。隨著全行業加速AI化轉型,“懂Java + 理解AI技術 + 熟悉業務”的復合型人才,優勢日益凸顯。

      《2025年中國企業級AI應用行業研究報告》顯示,AI正加速滲透各行各業,出現“AI+智能機器人”“AI+汽車/交通”“AI+金融”等多產業深度融合的趨勢。



      與此同時,基礎編程門檻正在降低。借助AI工具,零基礎學習者也能快速產出可用代碼,這讓入行的技術門檻顯著下降——非科班背景者,也能在AI輔助下完成基礎開發。

      所以,AI并非要“替代”程序員,而是在“重塑”程序員。

      傳統Java工程師專注于逐行編碼、調試與優化;而“AI+Java”模式下的開發,不再是人力單方面主導,而是人機協同共創。程序員需要善于拆解問題、制定規則、搭建工作流,調度AI完成基礎編碼與校驗,自身角色從“執行者”轉變為“判斷者”。

      這一切已不是理論,而是正在發生的實踐:

      除了Boris Cherny指揮AI完成8萬行代碼之外,OpenAI前不久推出的Sora2 APP,僅由4人團隊在28天內搭建完成,其中85%的代碼由AI生成;騰訊《2025騰訊研發大數據報告》也指出,AI已全面融入其研發體系,50%新增代碼為AI輔助生成,研發效能提升超20%。騰訊云發布的CodeBuddy IDE,更主打“對話即編程”,讓開發者甚至非專業背景者通過自然語言即可完成從構想到部署的全流程。

      因此,真正需要思考的,不再是AI會不會取代人類,而是你能否調度AI,讓它成體系地為你工作

      “AI+”是破局的關鍵

      面對AI浪潮,“傳統Java過時”的焦慮,本質是能力尚未跟上新時代的要求。破局之道,在于主動擁抱“AI+”趨勢。

      如今,AI或大模型經驗已成為必備項。招聘市場中,Java開發相關崗位越來越青睞具備AI或大模型研發經驗的人才。脈脈相關負責人曾指出,大廠對AI類崗位的需求量同比往年增長近十倍,崗位愈加細分;而純編碼類崗位需求持續收縮。



      AI崗位薪資也遠超行業平均水平。據脈脈《2025年AI人才流動報告》,AI新發崗位平均月薪達61475元,多類相關崗位月薪超6萬元。懂AI,已成為拉開收入差距的重要因素。



      行動,是對抗焦慮的唯一出路。機會屬于主動迎向“AI+”趨勢的人。無論是應屆生搶占先機,還是職場人轉型突破,AI賽道都是當下性價比極高的選擇。看懂趨勢的近嶼智能學員,早已先人一步,斬獲高薪優質offer。

      與其觀望等待,不如主動掌握AI。來近嶼智能,從實用工具到實戰項目,手把手教你將AI轉化為職場“外掛”,助你成為不被替代的核心人才。

      近嶼智能|階梯式AI人才培養體系

      我們為不同背景、不同目標的學員,構建了清晰的成長路徑:

      A系列|AIGC大模型應用開發工程師
      面向零基礎至進階學員,系統講授大模型集成、應用開發與指令工程,深入理解GPT架構、增量預訓練與自監督學習,培養具備企業實戰能力的AI應用開發工程師與Prompt工程師。

      B系列|AIGC多模態大模型應用工程師
      聚焦多模態大模型的實際應用,覆蓋圖像、視頻、音樂等生成式AI場景,系統學習API調用與工具開發,培養能推動創作與業務創新的復合型應用工程師。

      C系列|AIGC多模態大模型產品經理
      結合50余個頂尖AIGC產品與真實案例,從產品基礎到多模態與大模型通識,系統培養具備技術理解力與業務判斷力的AI產品管理人才。

      D系列|AI測試工程師
      融合傳統測試、自動化測試、AI測試與大模型應用,通過企業級項目實踐,培養能獨立承擔智能化測試與AI產品落地工作的復合型測試工程師。

      E系列|AI數據分析智能體工程師
      從數據分析基礎出發,逐步引入自動化、機器學習與智能體技術,重點培養AI時代的判斷力與決策能力,幫助學員從“工具使用者”成長為具備長期價值的數據分析與決策型人才。

      時勢已至,英雄待出。


      AI浪潮不是阻礙,而是普通人逆襲的黃金風口。


      借勢而上,你,就是下一個駕馭AI的人。

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