2024年9月,程序员的焦虑!

本文涉及的产品
智能开放搜索 OpenSearch行业算法版,1GB 20LCU 1个月
检索分析服务 Elasticsearch 版,2核4GB开发者规格 1个月
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
简介: 程序员的焦虑源于行业内的激烈竞争与技术快速迭代。一方面,某些编程语言虽广泛使用,但市场已趋饱和;另一方面,大语言模型(LLM)的普及大幅提升了开发效率,使经验与创新能力变得更为关键。面对未来,可考虑三大方向:一是人工智能,不仅是算法研究,还包括大数据处理与应用;二是嵌入式,与AI结合有广阔前景;三是云计算,支撑大规模模型运行所需的强大计算与存储能力。这些方向将为程序员提供新的机遇。

程序员的焦虑

最近刷短视频,看到了很多同行发表的作品,大概说的就是程序员内卷得厉害,比如某一种计算机语言,虽然企业用的多,但是人才市场上也呈现出了过饱和的状态,更令人焦虑的是,还有一堆堆的该领域的程序员被培训出来!具体是什么语言,这里就不说了!

除此之外,人工智能,确切来说,应该是大语言模型LLM(Large Language Model)的广泛应用,这在一定程度上来说对编程小白是十分不友好的,因为软件应用开发的效率被大大地提高了,需求就更往经验和创新方面进行倾斜了,而不是“体力”了

那么程序员的未来方向在哪里呢?这确实是一个值得思考的问题。

可参考的三个方向

一、虽然有些老生常谈,但还是要以行业的眼光来看一下人工智能

人工智能!这谁都想得到啊。而且论述这方面的文章也烂大街了,有什么好说的,说来说去能有什么新奇的玩意呢?!而且人工智能涉及到的众多岗位很“吃”学历,门槛很高!不仅要学“高深莫测”的数学,还要学C++,光搞个C++到精通可能就需要好几年埋头苦学且埋头苦干。

其实,个人觉得,人工智能不应该只是“研究算法”和“训练大模型”!实际上,这是一个行业!

研究算法,训练人工智能大模型,只是人工智能行业中的一个领域。这个行业还会有很多很多的组成部分,比如大数据搜集、大数据的获取,及大模型的应用,其中获取大数据的阶段就可以涉及到很多的硬件和各种各样的软件,其中硬件比如视频输入设备,比如其它传感器等等,软件则会涉及到一些嵌入式,然后,大模型的应用也可能会涉及到硬件和软件,比如通过嵌入式来控制人工智能的终端,比如使用大模型的API创建人工智能应用层的东西,等等。

人工智能主要涉及到的计算机编程语言:Python

二、嵌入式

因此,得益于人工智能的发展,嵌入式应该也是可参考的方向之一了。当然了,嵌入式本来就很红火。

嵌入式主要涉及到的计算机编程语言:C

而人工智能发展到现在,可以说是方兴未艾,各行各业好像都会用人工智能来重塑一遍(这句话不知道出自哪里,原话好像是各种软件应用APP都应该用人工智能来重塑)。

三、云计算

如果人工智能大模型,比如各行各业、各种各样的大模型都得以应用,那么就可能需要很多的超级计算机,或者说是超级服务器和强大的云计算来让大模型这一个个庞然大物高效地运转起来(其它的电力、带宽等基础设施这里就不论及了)。

这不仅涉及到硬件的算力,还涉及数据的存储、网络的设计(比如,高性能、高并发)等。

因此,云计算也应该算是可参考的方向之一了。

云计算主要涉及到的计算机编程语言:golang

全栈开发助手原文:2024年9月,程序员的焦虑!

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