26年哪些行业会变好/更差

天塌了，好不容易找到个实习，结果感觉没有什么高大上的技术，基本是crud，稍微带点微服务，也没有什么缓存分布式，产出该怎么写啊，只写接口优化可以吗，够找暑期实习用的吗真的是天塌了，没实习愁实习，有实习愁产出，愁的想死了，下辈子不学计算机😭😭😭

不是鸽们？ 上午看到有人说字节要和车企造车了鼠鼠一去搜就看到字节辟谣了==）之前听说豆包手机还蛮好用的，我还想着字节会造个什么样的东西出来呢

大模型是预训练的产物，输出质量的好坏，大部分取决于输入。在程序员这一行，有个很好的文化，就是分享。我们把这些代码放到 github 上，渴望更多的 star，就像幼儿园的孩子们渴望小红花一样。同时这也是代码质量的证明，在采集代码数据时，可以将这些小红花数，粉丝数作为一个筛选。相对的，又会产生另一个问题：大模型在 C++，Rust 这样的语言上，没那么厉害，甚至一堆 bug。其实就是数据量过少的原因。不止是代码行业，任何行业，任何 topic，只要你在和大模型讨论中感到他在胡言乱语，那就是蓝海。

第一，房地产由于人口老龄化和基数特征，房地产的衰退已经不可避免，基建速度也在减缓，土木类毕业生除非选择去海外，在国内是不太可能有个光明的未来的。不管是什么类型的土木，就业缺口都在逐步变小，尤其是传统住宅，已经很多公司只发基本工资了。第二，新能源汽车新能源汽车行业已经开始洗牌了，就是越来越卷了。总结来说就是，好的更好，坏的更坏。没有自主研发能力的组装车厂，电动化转型滞后的老牌油车合资厂，还有背靠传统车企，但是市场推广稀烂的品牌，会被行业洗牌洗掉。其实这里我还是很看好比亚迪和特斯拉的，尤其是特斯拉，小米销量也很好，这里先不讨论发展好的了。一定要在行业快速发展的时候从事这个行业的工作，不要在一个下降期从事这个行业的工作。血泪建议，切记切记。

现如今是2026年元月，如果今年你还拿着2023年的“旧地图”找工作，那你大概率找不到“新大陆”，只会踩坑。 这两年，我们眼睁睁看着互联网大厂从“抢人才”变成“锁HC”，时代的底层逻辑已经变了。我把目前的行业划分为红（危）、绿（机）、黄（搏）三个区，希望能对大家的 择业提供一些参考价值。纯个人理解，说错了大家当个乐子。🔴衰退与高危（结构性坍塌）（这一区的行业建议非必要不入场，因为底层的供需逻辑已经坏了。）1. 传统房建与商业地产设计1.具体现状： 即使有政策托底，民用建筑总量封顶是既定事实。设计院还在降薪，施工单位回款周期极长。2.核心崩塌因素：城镇化率见顶： 房子够住了，没人接盘。资产负债...

目前大模型、AI应用、低空经济、出海、机器人……都挺火的，现在纠结要不要转AI相关，还是老老实实卷传统后端。

25年AI年，今年肯定还是AI作为前端开发者，从最开始接触字节青训项目LLM对话框记得当时要求就是刷算法题当时还是MarsCode（或许是现Trae初版）辅助刷题编码到后续LLM对话框项目用Coze平台搭建了简单的Agent，了解了AI基本的概念当时受限于API免费次数和找工作时间原因后续没更多学习AI内容了解的就是后来用Trae搭建个人网站从原始HTML三件套迁移到ReactAI辅助下z五一假期花了点时间就做好了现在想当时难点还是第三方如百度API的嵌入AI好像还没这么智能，能先去搜并学习API不同版本可能也会不一样当时的Trae还没能做到还要人机协同去编码到后来Trae SOLO、Claude、Gemini Nano banana 等2026，希望Jinger能系统学一下理清知识框架

变好的行业：1.人工智能。这不用细说了，这几年Ai技术大爆发，各行各业恨不得彻底用人工智能取代人力，已达到降本增效的效果。有风险的行业：1.传统制造业。若无法转型智能化，那大概率是不好受的。

作为1名大一的计科新生呢，我认为，AI在未来的至少10年之内，都会成为时代的变革技术。因为当AI可以把部分原本必须由人来做的事情做的很好甚至更好，那么人们就可以腾出更多的精力来研发更加优秀的产品，或者与AI合作让原本的产品变得更加完善。至于AI会不会打败程序员我觉得纯属无稽之谈，只要你用心地做过一个项目你就会发现人类有很多事情是AI不可能做得好的，因为人类有自己的情感，但是AI只是基于统计学的一种模型，在短期之内AI无法媲美人类也是这一点。以上就是我的个人见解，感觉比较没有逻辑，主要是为了锻炼写博客，勿喷^_^

计算机人找方向别瞎冲！2026 年有深度的赛道就 3 个：AI 算力与 Infra（国产 GPU、液冷爆发，推理需求激增）、半导体芯片（自主化加速，车载 / 工业芯片缺口大）、金融 IT（降息周期带动跨境支付与智能投研需求）。这些领域要的不是堆项目，是 “性能 + 落地”—— 比如写液冷项目，得说 “优化风道设计，PUE 降至 1.18，支持千卡集群稳定运行”。退潮的坑别踩：无壁垒的低端光伏储能（产能过剩）、纯流量型跨境电商（内卷无利润）。简历要深度，就锚定上行赛道，把技术细节和业务价值写透，比列 10 个泛泛项目管用多了！

或许会更好吧  个人觉得新能源行业 ai应用行业  会有不错的前景 最烂的肯定有一个房地产 然后旧能源行业发展也挺有限的

秋招期间，面试经常被问到的一个问题：“在AI时代下，程序员如何自处”？最近看了马斯克在访谈中的一些观点，结合我的理解，总结一下我对这个问题的答案。马斯克最新访谈中将 AI 比作超音速海啸，这场不可逆转的技术奇点，正在重塑程序员的职业价值。对程序员而言，AI 不是取代者，而是强制性演化的催化剂 —— 它淘汰的不是程序员，而是停留在代码工匠层面的从业者。真正的自处之道，是跳出机械编码的陷阱，成为驾驭 AI、定义价值的智掌舵人。一、职业本质的迁移马斯克断言，所有涉及信息处理的白领工作都将被 AI 深度冲击，后端开发的基础编码、语法调试等工作首当其冲。但这并非职业终结，而是价值重心的向上迁移：从“做什么”到“为什么做”：AI 能精准执行 “如何实现接口”“如何优化 SQL” 等执行层问题，却无法替代对 “为什么选择微服务架构”“为什么优先保障数据一致性” 的价值判断。从“代码生产者”到“AI 训练师”：用 AI 的程序员会取代不用 AI 的程序员。后端开发者的核心不再是亲手写每一行代码，而是用精准的需求拆解、清晰的逻辑指令，让 AI 成为高效的 “代码合伙人”。从 “技术执行者” 到 “风险守护者”：当系统由 “人码 + AI 码” 共同构成，后端开发者需对 AI 生成代码的性能陷阱、安全漏洞、架构债务负责，这是 AI 无法自我完成的批判性审视。二、核心竞争力：构建 AI 无法突破的壁垒结合马斯克 “技术奇点” 视角与后端开发特性，真正的不可替代性源于三大高阶能力：系统架构的顶层设计力：AI 是卓越的 “砖瓦匠”，但人类才是 “建筑师”。后端开发者需精通分布式系统、CAP 定理权衡、中间件选型等底层逻辑，能将复杂业务抽象为高内聚低耦合的架构模型 —— 这是 AI 仅靠模板无法实现的创造性工作。业务与技术的跨界融合力：脱离业务的技术毫无价值，AI 无法理解行业痛点、商业模式的底层逻辑。后端开发者需深入业务场景，比如将金融风控规则转化为技术方案、将电商流量峰值需求拆解为可落地的架构设计，这种 “业务翻译 + 技术落地” 的能力无可替代。技术伦理与风险把控力：马斯克强调 AI 安全的核心是 “坚持真理、追求美感”，对后端开发者而言，就是在 AI 生成的代码中识别安全漏洞、在技术选型中平衡效率与合规、在数据处理中守护用户隐私，成为技术伦理的最后一道防线。三、在 AI 浪潮中逆势成长把 AI 当成 “超级外脑”，而非对手：用 Copilot 生成基础 CRUD 代码、用 CodeGuru 定位性能瓶颈、用 AI 工具快速学习新技术栈，将重复劳动的时间省下来，投入到架构设计、技术选型等高阶工作中，让 AI 成为提升效率的 “杠杆”。深耕垂直领域，打造 “T 型能力”：在分布式系统、数据库内核、云原生等后端核心领域建立深度壁垒，同时掌握提示工程、AI 代码评估等跨界技能。比如专注于 “AI + 金融风控”“AI + 工业互联网” 等垂直场景，成为既懂技术又懂行业的专家。总结：马斯克预测，AI 时代终将迎来物质极度丰盛的 “普遍高收入” 时代，但过渡期必然充满颠簸。对后端开发者而言，真正的安全感不在于 “不被 AI 替代”，而在于 “成为 AI 无法替代的人”。技术工具永远在迭代，但人类的创造性、批判性思维与跨界整合能力，是永恒的核心竞争力。开发者不必恐惧 AI 浪潮，而应主动驾驭它 —— 将 AI 作为解放双手的工具，将自己升级为定义问题、设计系统、创造价值的掌舵人，方能在技术的变革中，找到属于自己的立足之地。

2026 年程序员行业分化加剧：AI 与大模型、算力基础设施等赛道需求爆发，Go/Python 及 AI 应用、分布式系统技能成刚需，薪资溢价显著；传统 CRUD、地产 / 传统制造业 IT 等低附加值领域，纯编码、不会用 AI 辅助的岗位易被替代！行业淘汰的从不是程序员，而是不会用 AI 的人！建议聚焦 “AI 工具应用 + 行业 / 架构” 复合能力，远离重复劳动，把握转型窗口期筑牢核心竞争力

2026年，AI，国产芯片、养老和低空经济会更火；但教培、传统地产、燃油车和高耗能行业可能更难熬。

2026年行业风向，别再被“AI取代一切”的标题忽悠了。作为混迹技术圈多年的打工人，结合牛客热帖、猎头闲聊和真实招聘数据（别问，问就是刷了200+JD），我押注：技术人的机会不在风口上，而在“真需求”的缝隙里。✅ 最能赚的行业（真·有HC）：AI落地层，而非PPT层大模型岗位不会消失，但纯调参岗会“凉透”。能跑通业务闭环的AI应用才是王道：医疗AI写诊断报告（省下医生30%时间）、工厂AI盯生产线螺丝（比老师傅眼尖）。关键点：技术栈要“土”——会Python？不够；得懂医疗数据合规或工业传感器协议。同事从算法岗转医疗AI实施，吐槽：“现在写代码少，写需求说明书多，但年终奖厚了。”国产替代硬科技芯片、工业软件、数据库的“卡脖子”痛点变真需求。某国产OS公司HC翻倍，但要求“能和Java 8兼容性打架”；某电力数据库团队扩招，理由直白：“客户要的不是炫酷界面，是扛住财务部凌晨导出工资表的系统”。技术人红利：基础扎实比追新框架重要——HashMap原理比LangChain更常被问。绿色经济技术岗碳中和不是口号，电网、储能、新能源车背后的嵌入式+AI组合岗在冒头。同学在风电公司写故障预测模型，笑称：“以前debug到凌晨，现在和风机一起‘随风起舞’，但工资条很诚实。”核心逻辑：政策驱动 > 资本驱动，稳定性更高。❌ 最难熬的行业（慎入）：纯流量玩法短视频、直播带货的“野蛮生长”结束。某MCN裁员30%，老板原话：“AI生成1000条脚本的成本，比养一个编导便宜。”技术人陷阱：只会“复制粘贴型”运营脚本，没有数据闭环能力（比如用AB测试验证转化率），迟早被优化。无壁垒的SaaS通用型CRM、HR SaaS融资降温，客户只愿为“能救命”的功能买单。某SaaS公司技术总监坦言：“去年吹‘AI赋能’，今年砍掉所有炫酷功能，专注修404错误和导出速度——存活下来的SaaS，都带着土味运维经验。”伪需求新概念元宇宙、Web3.0退潮，资本只押注“能省服务器钱”的技术。茶水间听HR聊招聘：“HC冻结了，除非你能证明这技术能让客户少买两台物理机。”技术人警醒：当项目文档写满“颠覆性”，却答不出“用户为什么不用Excel替代？”，快跑。别赌风口，练“抗周期”技能：把技术拆成“最小可用单元”：不追“全栈AI”，先搞定“用Python自动处理日报表”——能省下同事1小时，就是硬通货；死磕跨领域常识：学点财务成本核算、硬件基础协议，技术人的护城河是听得懂业务在放什么“烟雾弹”；面试时反问老板：“这个需求上线后，怎么量化价值？”——如果对方答“提升用户体验”，请默默更新简历。2026年没有永远的风口，只有永远有人需要解决问题的手。技术人的体面，不在追新名词，而在改需求时，能笑着对产品说：“这次需求文档，能少改三版吗？”

这些行业通常受益于 长期不可逆的趋势，如技术突破、人口结构变化、政策强力支持或全球性需求转变。人工智能与产业融合、新能源与绿色科技、生物科技与健康产业、高端制造与工业“硬科技”、数字经济与新消费服务。这些行业通常受到 周期下行、政策调整、技术替代或需求饱和 的冲击。传统房地产及其强关联行业、部分传统教培与学历教育、部分产能过剩或高耗能传统制造业、标准化、可自动化的初级白领服务业、同质化严重的传统线上流量业务。总而言之，2026年的赢家行业将紧紧围绕 科技突破、绿色转型、健康长寿和效率提升 这几大主轴展开。选择比努力重要，但更重要的是在正确的方向上持续构建自己的不可替代性。

随着经济结构调整和技术发展，2026年的行业格局也在悄然变化。科技、人工智能、大数据等高新技术领域仍将保持增长势头，尤其是智能制造、云服务和绿色能源，机会明显增多。相比之下，一些传统行业可能面临压力。过剩产能的制造业、低端零售、部分传统服务业，在自动化和线上化冲击下，增长乏力。总体来看，趋势清晰：拥抱新技术的行业更好，依赖传统模式的行业更难。提前布局和技能升级，是抓住机会的关键。

本人小白第一次面试，是字节的开发测试日常实习，面试时间是明天1.8号下午，我本来投的不是这个岗但是流到这了，现在情况是我感觉自己准备不是特别充分，因为之前简历写的有问题所以本来没期望收到面试的，收到后这两天hot100刷了30题左右，里面能自己做出来的大概一半，现在很害怕手撕题，有两个问题想求助各位：1、这种手撕题能不能跟面试官沟通只用伪代码或者讲思路，或者代码逻辑对但是有小错误能不能过；2、看网上很多说字节第一次投很容易给面试机会，但是一面不过会脏面评后面就很难再拿面试机会了，是这样吗，要不要取消面试

26年哪些行业会变好/更差，大多数行业都会变差，而且会有更多的专业出现，并且进行一定的扩招，从个人利益角度去看显然是方方面面都会变的更难，有些行业当然会变好，那么这些很少的行业的要求就会变得很高很高，设置高门槛从而砍掉大部分人的机会，个人而言还是要多学习，多获取信息