前几天，我在知乎上看到这么一个问题：
技术人该积累什么，才能避免被 AI 淘汰？
我聊一聊我的看法哈。
这两天，看到一篇文章，一位硅谷的知名风投放出惊人言论："未来 5 年内，99% 的 App 将由 AI 直接开发，人类开发者将成为历史。"
首先，我们可以肯定是现在 AI 编程确实非常好用，从辅助我们程序员的角度来讲，确实提高了效率。但是，至于要想达到淘汰程序员的角度，还是很难的。
这里的「淘汰程序员」指的是给 AI 一个复杂需求，它可以完全不用人在旁边指导独立开发完。
我认为现在的 AI 编程离这个目标还是很远的。
但是，现在很多程序员可以借助 AI 高效编程，提高开发效率，降低了开发成本，导致公司可能用不了这么多程序员了，从「辅助替代，提高效率」的角度来讲，因为 AI 辅助，确实可以淘汰一部分程序员，这正在现实中发生。
所以，从目前这个角度来看，要想避免被 AI 淘汰，你至少得具备熟练 AI 编程工具的技能。
当然了，如果你简单认为具备了熟练使用 AI 编程工具的技能之后，你就不会被淘汰，可能也很天真。
千万不要误以为熟练使用 AI 工具就能保住饭碗，真正的生存之道是：深耕垂直领域，提供 AI 无法替代的价值。
换句话讲，就是站在更高的维度来看待这个问题，而不是在细节执行层面来思考。
要从跟随者变成一个引领者，前期利用 AI 快速学习新技术，实现技能跃迁，然后将精力聚焦创意和架构，让 AI 处理繁琐编码，我们要成为 AI 驱动开发的专家。
深耕垂直领域并不是单纯地要求你掌握某种技术或工具，而是要让自己具备独特的行业知识、经验和创意，这些是 AI 无法轻易复制或取代的。AI，尤其是在编程和开发方面，虽然能够通过大规模的数据学习提供高效的解决方案，但它依然缺乏深刻的行业理解和创新的能力。
举个例子，AI 或许可以根据需求自动生成一个电商平台的基础架构，但它无法像经验丰富的电商专家一样，理解不同市场用户的痛点，或对某个特定消费群体的需求做出精细化的优化。在复杂的产品设计、用户体验和商业战略上，AI 即使有大量数据，也很难超越那些真正理解市场和用户的开发者。
AI 的算法和模型在面对不确定性、复杂性或动态变化时，仍然有很多局限。例如，法律、医疗、金融等高度复杂的行业，不仅涉及大量的专业知识，还包括对法规、伦理、政策等多方面的综合判断。在这些领域，虽然 AI 可以辅助决策和分析，但终究需要人类专业人士去判断和处理异常情况。
因此，作为程序员或开发者，如果仅仅停留在熟练使用 AI 工具的层面，可能只能成为 AI 的 “操作员”，而非一个能够主导项目、创新产品、引领变革的核心人物。只有那些能够在特定领域深入挖掘、结合 AI 的优势进行创新，才能在未来的职场中保持竞争力。
也就是你要深耕某一个领域的业务，做到既懂产品，又懂业务，还懂需求的领域专家的位置，来做一个 AI 驱动开发专家，指导 AI 来开发这个你所深耕领域的产品。
可以预见的是未来 AI 肯定会成为标配，人机协作开发模式全面普及，未来技术人更像是精通技术也业务的创意总监，懂得如何给 AI 布置需求，用 AI 来驱动开发，技术人本身编码能力反而变得次要了。
聪明人用 AI 做助手不做主人，关键是掌控核心逻辑，懂得如何用 AI 驱动开发。所以，人类开发者在 AI 驱动的开发过程中，仍然是核心的决策者。程序员不再是简单的代码编写者，而是掌控开发的核心逻辑和需求的人。在这个过程中，开发者不仅需要理解技术细节，还要具备前瞻性的战略思维，能够根据业务目标和市场趋势来指导 AI 的开发方向。掌握 AI 工具的使用是基础，但如何有效地与 AI 协同工作、如何在 AI 的帮助下推动产品和创新才是更高层次的挑战。
对此，大家怎么看呢？
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