今天立秋，按农历计时，正好进入下半年。有点空闲，索性聊聊失业这个话题。
年初的时候我曾写过一篇文章《2025，勇敢探索，才能突破困境》，表达了我对于互联网行业发展趋势的判断，以及以AI为代表的新一轮科技革命发展趋势。如今回头再看，判断基本没差。
回头看这半年，由DeepSeek领衔的AI浪潮，不仅没有稍事歇息，反而以更猛烈的姿态，冲击着以往的秩序。与此同时，经济并没有明显好转，甚至在普通人难以察觉的层面，在加速恶化。
很多人会在这一波经济下行和科技革命浪潮下被淘汰，成为时代奔涌向前的牺牲品。但剧烈变革的同时，也存在着一些新的机会，只是这些机会的准入门槛，会变得越来越高。
我并非在制造焦虑，这些判断仅是我的一家之言，随便听听就好。
互联网行业的商业模式是什么？是烧钱拉用户扩大市场占比，形成某种事实意义上的垄断后加价两头收割，绝大多数互联网公司都是如此。平台作为垄断方，向商户收租，给用户看广告。
以此为基础，获得精准用户画像，然后就是大数据算法加持下的金融网贷和卖货。不断撩拨人性对快感的追求，进而培育用户心智(提前消费)，把税收到了三十年后。
从一名软件工程师的角度出发，以就业为视角进行切入，以往的秩序是什么？是应届生打杂，初中级做执行者，高级资深一线领头干活，架构师和管理层负责规划以及PPT向上管理。大家各有各位置，定位清晰明确。
只要互联网跑马圈地的脚步不停，泡沫不被挤破，至少大部分人都能找到一份较为体面的工作。然后等到35岁被行业淘汰清退，年轻人继续卷上来，继续重复这个宿命。
但经济下行加上AI能力的突破式进展，这个闭环被打破了。
研发部门作为重成本部门，经济下行降薪裁员第一刀自然先砍过来。
互联网跑马圈地结束，19年正式进入业务厮杀阶段，不需要开更多的HC来招兵买马。
经过二十多年的发展，基础技术设施已经足够完善，不需要那么多技术专家来做锦上添花的活儿。
AI能力的跨越式发展，各种AI工具的能力不断完善，执行任务效率快速提升，流水线码农被替代是注定的命运。
从投入产出比的角度来说，虽然AI现在信息幻觉问题仍未被彻底解决，但是当它可以迅速生成一大段可执行的代码，甚至是一个工程级的软件应用后，以往从需求到交付的流程会被快速简化。
只要你稍微用过诸如Copilot、Lovable、Cursor、Comate、Trae之类的AI IDE之后，你就会发现AI的效率有多迷人。
当然，复杂的软件工程依然需要经验丰富的技术专家来设计规划，需要熟悉业务的研发测试来搞定细节，但相比以前，一个项目所能提供的岗位处于不断减少的趋势。
现在的就业市场，和AI有关的岗位很多，但你看岗位要求，要么要求有AI产品落地经验，要么就是算法、深度学习或者大模型微调等更高技术门槛的岗位。
稍微放松一些要求的岗位，你基本上也要能说出RAG、知识库、MCP、AI Agent等知识点的原理，并附带一些个人实践案例，否则很难找到你心仪的岗位。
换句话说，技术已死。或者说，普通人所掌握的技术，已经处在被快速清退的边缘。
可能有人会说，AI大模型、各种MCP Server和AI Agent，以及基于AI生成代码测试用例依然需要技术人员来做，是这样的没错。但门槛相比于以前，提高了不少。
当你面临一个门槛不断提高且岗位总量变少的局面时，你能保证自己是那个紧跟AI技术潮流拥有强大技术能力和丰富业务经验的人吗？
不幸的是，大多数人既没有做技术的天赋，也没有持续学习提升的毅力，更不具备长远的视野以及见微知著的能力。
最后，趋势分析就分析到这儿了，讲太多挺容易焦虑，还是聊聊作为普通人可行的一些方法路径。
1、有工作的先保住工作，端起碗再考虑吃什么。
2、主动学习AI相关的知识，尝试将其应用于工作中解决实际问题。
3、经济下行时代，每个人都要做好随时被裁员/失业的心理和现实准备，早做打算。
4、对技术同学而言，如果你还在职场，只需要抓住两点：应用层开发+业务落地场景。
万物皆可AI，拿着AI的噱头，把能想到的一切流程、技术都用AI重构一遍，能不能真的解决问题，为公司带来商业价值不重要。
重要的是对你个人而言，有没有落地经验和案例，能不能拿出来在下一次晋升答辩或者跳槽面试时有谈资，才是你在职场继续生存下去的关键。
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