尧图网页设计 
文章指出虽然Java岗位依然存在但企业对Java程序员的要求正在发生变化更加注重实际经验和解决问题的能力。AI技术的兴起使得具备AI应用能力的Java程序员更具竞争力。文章建议Java程序员在原有技术栈基础上学习AI相关知识如Spring AI、向量检索等以适应市场变化。同时基础知识和项目经验依然重要未来Java程序员需要具备AI应用能力以在就业市场中保持竞争力。最近找我聊Java就业的人问得最多的一句话就是现在Java是不是越来越难找工作了这个问题我其实一直不太愿意直接回答。因为你说Java凉了吧我每天依然能看到Java岗位也依然有学生出去面试、拿Offer。但你要说Java跟以前一样好找我觉得也是在骗自己。这两年最明显的变化不是Java突然没人用了。而是企业对一个Java程序员的要求真的在变。以前准备面试大家的路线基本差不多。Java基础、Spring Boot、MySQL、Redis、MQ、微服务再背一轮八股把项目讲顺一点就可以出去投了。现在你会发现同样是这些东西大家简历上都有。Redis人人会写MQ人人会写微服务人人会写。面试官真正开始拉开差距的已经不是“你知不知道”而是这个东西你到底做没做过为什么这么设计出了问题你能不能处理而最近又多了一个很明显的变量——AI。今年1到4月AI领域新发岗位量同比增长8.7倍占整个新经济岗位的比例从大约2.78%涨到了22.03%。AI科学家这种顶尖岗位当然离大部分普通开发比较远但它背后真正值得Java程序员注意的是AI已经不是一个单独的行业了它开始往原来的开发岗位里面渗。前两天我又看了Azul今年的Java调查。里面有个数字我觉得特别有意思。他们调查了全球2000多名Java从业者62%的受访组织已经在使用Java开发AI功能去年这个数字还是50%。还有31%的受访者说他们现在开发的Java应用里超过一半已经包含AI功能。所以最近网上经常有人喊“Java要被AI干掉了。”我反而觉得这句话可能说反了。Java不一定会被AI干掉但不会AI的Java程序员未来确实可能越来越难受。这两个概念完全不一样。我现在也不建议做Java的同学一看AI火了就把Java扔掉跑去从零学算法、训练模型。大部分人根本没这个必要。你的优势本来就是Java。企业里面大量的订单、支付、金融、ERP、供应链、权限、数据服务还是跑在成熟的Java体系里。真正值得做的是在自己原来的技术栈上再加一层AI能力。比如以前你会Spring Boot。那现在能不能用Spring AI接一个大模型以前你会MySQL、Redis、ES。那现在知不知道向量检索、RAG解决什么问题以前你会调用第三方接口。那现在模型怎么Tool Calling怎么调用你现有的Java业务服务以前面试问的是MQ消息丢了怎么办。以后可能还会多问一句模型调用失败了怎么办输出不稳定怎么办AI功能怎么接进原来的业务系统这才是我理解的“JavaAI”。不是简历上多写一个ChatGPT。也不是跟着网上跑个Demo就说自己做过大模型项目。而是你原本是一个Java工程师现在你又多了一种解决业务问题的工具。而且这个趋势现在其实已经很明显了。Spring AI目前已经把模型调用、向量库、RAG、Tool Calling、MCP这些东西都放进了自己的技术体系里LangChain4j也一直在围绕Java做LLM、RAG、Agent和Tools。所以如果你问我2026年Java还值不值得学。我的答案还是值得。但如果你问我还能不能按照2022、2023年的方法学Java、找工作。我的答案就不一样了。真的别再只盯着CRUD和八股了。基础当然要有。MySQL、Redis、MQ、JVM、并发、分布式这些东西依然是Java程序员的基本盘。但与此同时你得开始有一点AI应用能力有真实项目有业务理解也得能扛得住面试官往深了追。我最近给学生看简历和做模拟面试的时候这种感觉越来越强烈以后真正有竞争力的可能不是“Java程序员”和“AI程序员”这两种人。而是中间那一批人。Java底子不错项目能讲明白工程问题能解决同时AI也能真正落地。这类人反而可能越来越值钱。所以我现在不太喜欢跟学生讲“Java凉不凉”这种话题。因为争这个没什么意义。技术不会一夜之间消失。但市场会一点一点把旧的能力标准淘汰掉。等哪一天你突然发现以前准备一两个月就能拿到的面试现在准备三个月都不够。那不一定是Java不行了。可能只是岗位已经往前走了而你还停在原来的位置。后面我准备把Spring AI、RAG、Agent这些东西尽量用Java程序员能听懂、能落地的方式慢慢拆出来讲。不追概念。我们就聊一件事现在做Java的人怎么让自己在接下来的两三年里依然有竞争力。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。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】为什么要学习大模型我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年人才缺口已超百万凸显培养不足。随着AI技术飞速发展预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。大模型入门到实战全套学习大礼包1、大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通2、大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。3、AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。4、大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。5、大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。适用人群第一阶段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】 Java程序员收藏：AI时代如何提升竞争力，掌握未来！
文章指出虽然Java岗位依然存在但企业对Java程序员的要求正在发生变化更加注重实际经验和解决问题的能力。AI技术的兴起使得具备AI应用能力的Java程序员更具竞争力。文章建议Java程序员在原有技术栈基础上学习AI相关知识如Spring AI、向量检索等以适应市场变化。同时基础知识和项目经验依然重要未来Java程序员需要具备AI应用能力以在就业市场中保持竞争力。最近找我聊Java就业的人问得最多的一句话就是现在Java是不是越来越难找工作了这个问题我其实一直不太愿意直接回答。因为你说Java凉了吧我每天依然能看到Java岗位也依然有学生出去面试、拿Offer。但你要说Java跟以前一样好找我觉得也是在骗自己。这两年最明显的变化不是Java突然没人用了。而是企业对一个Java程序员的要求真的在变。以前准备面试大家的路线基本差不多。Java基础、Spring Boot、MySQL、Redis、MQ、微服务再背一轮八股把项目讲顺一点就可以出去投了。现在你会发现同样是这些东西大家简历上都有。Redis人人会写MQ人人会写微服务人人会写。面试官真正开始拉开差距的已经不是“你知不知道”而是这个东西你到底做没做过为什么这么设计出了问题你能不能处理而最近又多了一个很明显的变量——AI。今年1到4月AI领域新发岗位量同比增长8.7倍占整个新经济岗位的比例从大约2.78%涨到了22.03%。AI科学家这种顶尖岗位当然离大部分普通开发比较远但它背后真正值得Java程序员注意的是AI已经不是一个单独的行业了它开始往原来的开发岗位里面渗。前两天我又看了Azul今年的Java调查。里面有个数字我觉得特别有意思。他们调查了全球2000多名Java从业者62%的受访组织已经在使用Java开发AI功能去年这个数字还是50%。还有31%的受访者说他们现在开发的Java应用里超过一半已经包含AI功能。所以最近网上经常有人喊“Java要被AI干掉了。”我反而觉得这句话可能说反了。Java不一定会被AI干掉但不会AI的Java程序员未来确实可能越来越难受。这两个概念完全不一样。我现在也不建议做Java的同学一看AI火了就把Java扔掉跑去从零学算法、训练模型。大部分人根本没这个必要。你的优势本来就是Java。企业里面大量的订单、支付、金融、ERP、供应链、权限、数据服务还是跑在成熟的Java体系里。真正值得做的是在自己原来的技术栈上再加一层AI能力。比如以前你会Spring Boot。那现在能不能用Spring AI接一个大模型以前你会MySQL、Redis、ES。那现在知不知道向量检索、RAG解决什么问题以前你会调用第三方接口。那现在模型怎么Tool Calling怎么调用你现有的Java业务服务以前面试问的是MQ消息丢了怎么办。以后可能还会多问一句模型调用失败了怎么办输出不稳定怎么办AI功能怎么接进原来的业务系统这才是我理解的“JavaAI”。不是简历上多写一个ChatGPT。也不是跟着网上跑个Demo就说自己做过大模型项目。而是你原本是一个Java工程师现在你又多了一种解决业务问题的工具。而且这个趋势现在其实已经很明显了。Spring AI目前已经把模型调用、向量库、RAG、Tool Calling、MCP这些东西都放进了自己的技术体系里LangChain4j也一直在围绕Java做LLM、RAG、Agent和Tools。所以如果你问我2026年Java还值不值得学。我的答案还是值得。但如果你问我还能不能按照2022、2023年的方法学Java、找工作。我的答案就不一样了。真的别再只盯着CRUD和八股了。基础当然要有。MySQL、Redis、MQ、JVM、并发、分布式这些东西依然是Java程序员的基本盘。但与此同时你得开始有一点AI应用能力有真实项目有业务理解也得能扛得住面试官往深了追。我最近给学生看简历和做模拟面试的时候这种感觉越来越强烈以后真正有竞争力的可能不是“Java程序员”和“AI程序员”这两种人。而是中间那一批人。Java底子不错项目能讲明白工程问题能解决同时AI也能真正落地。这类人反而可能越来越值钱。所以我现在不太喜欢跟学生讲“Java凉不凉”这种话题。因为争这个没什么意义。技术不会一夜之间消失。但市场会一点一点把旧的能力标准淘汰掉。等哪一天你突然发现以前准备一两个月就能拿到的面试现在准备三个月都不够。那不一定是Java不行了。可能只是岗位已经往前走了而你还停在原来的位置。后面我准备把Spring AI、RAG、Agent这些东西尽量用Java程序员能听懂、能落地的方式慢慢拆出来讲。不追概念。我们就聊一件事现在做Java的人怎么让自己在接下来的两三年里依然有竞争力。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。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】为什么要学习大模型我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年人才缺口已超百万凸显培养不足。随着AI技术飞速发展预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。大模型入门到实战全套学习大礼包1、大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通2、大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。3、AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。4、大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。5、大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。适用人群第一阶段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】