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【导读】凌晨三点的跨国会议、被邮件吞掉的睡前故事、以及「我把自己写进裁员名单第一位」……这位40+架构师把25年职场神话按下暂停键。高薪和自由到底谁在骗你？

凌晨三点，他还在和印度团队开会。

周末清晨，他一边煮咖啡一边调试代码。

孩子睡前故事的时间，被一封封紧急邮件取代。

这不是某部职场剧的情节，而是一位四十出头软件工程师的真实人生。

他在科技行业奋战整整25年——从高中时代就痴迷编程，到成为大厂高级技术架构师、手握专利、年薪六位数，甚至一度「钱多到觉得荒谬」。

两周前，他丢了工作。

这是他25年职业生涯里，第一次失业。

但他不是被裁，是自己走的。

在公司一轮又一轮裁员里，这一次他发现：候选名单上有他，也有团队里更年轻的同事。

于是他做了一个决定——把自己的名字写在裁员名单第一位。

不是因为他多高尚，而是因为他突然明白：

再继续熬下去，换来的也许不是升职，而是迟早被系统替换。

公司给了体面补偿。他却在离开后第一次感到一种奇怪的情绪：迷茫，但也兴奋。

就像从一条跑了25年的跑步机上，终于跳下来。

如饥似渴

攒钱不止

从高中开始，这位老哥就折腾电脑、写代码。大学没毕业就已经接一些小项目，用VB写应用，做些零工。

毕业后，他在几家数字咨询公司做顾问，技术得以飞快成长。

他沉迷学习各种编程语言、框架。

他常泡在书店，埋进 O’Reilly 的技术书堆里如饥似渴地学习，拼了命钻研，把自己打造成一个真正的技术高手。

O’Reilly以出版计算机科学书籍而闻名。书籍封面以动物为主，被称为「动物书」

那时候，他真的觉得自己无所不能。

他的技术好到被专门派去参加黑客马拉松，而他几乎每次都能拿前几名。

那种「我能行」的成就感，真让人上瘾。

他全身心扑在技术上。从语言、框架、设计模式，到计算机基础架构，他想搞透所有细节。

直到2008年那次金融危机，一切戛然而止。

他亲眼看着身边年纪大的同事，一个个被裁。有位他非常尊敬的女导师，当面哭了。

她失业了，养家都成了问题。

那件事对他冲击特别大。

他开始反思：我们这行真安全吗？

也是那时他读到一本书《Your Money or Your Life》「要钱还是要命」。

这本书讲了「生命能量」的概念：你是在拿命换钱。所以理智的做法，是节俭生活，把省下的钱拿去投资，慢慢攒够「自由」的成本，最终从职场解脱出来。

这本书直接改变了他和家人的生活方式，他们变得非常节省，刻意降低生活开销，拼命攒钱。

后来，他的职业路越走越顺，从程序员升成小组的Tech Lead，再到做架构师，最后走上了高阶技术管理岗。

他跳槽过几次，最后进了某家大厂的技术领导团队。

也因为这份工作，他得以环游世界——北美、欧洲、印度……这份事业让他见多识广，还发明了几个技术专利。

他坦言，最感恩的还是同事。

在这25年里，他遇到的大部分同事都非常聪明、敬业，有激情、有担当。一起搞项目、并肩作战，那种精诚合作，至今难忘。

当然，钱也不少。

绝大多数时间，他的年薪都在六位数以上。

特别是七年前从咨询转投大厂后，收入更是水涨船高。

股票+奖金+各类激励堆在一起，数字越来越不真实。

那些年，他确实大赚了一笔。

不过，他始终记得2008年的教训，所以再怎么赚钱，始终坚持储蓄投资，不敢乱花。

中年危机

对科技工作祛魅

但高薪背后，是巨大的代价。

IT这行很卷，工作强度大，而且因为团队分布在全球各地，意味着他经常凌晨爬起来开会，晚上加班到深夜。

技术发展一日千里，新语言、新框架、新范式层出不穷。要想不被淘汰，就得不停学习。

年轻的时候还好，但这几年他发现，自己学新东西慢多了。四十多岁的脑子，没二十几岁那会儿灵光了。不是学不会，而是更费时间、更吃力。

而更让他沮丧的是，他突然意识到：这些年到底在做了些什么？

回顾过往，他写了无数代码，搭建了无数系统，但很多项目，其实没啥意义。

往往是重复解决一些问题，产品上线后并没有真正改善谁的生活，更别说改变世界了。

你倾注了热情、智慧、时间，结果却只是做了个没人记得的东西。

这行，真有点让人心灰意冷。

更糟的是，这份工作压榨掉了他几乎所有的个人时间。

他跟孩子们相处的时间少得可怜。有段时间，他每天只能在晚饭后陪他们一小时，给他们读完故事，就得继续工作、开会、通勤。

他儿子特别喜欢跟他去户外露营、钓鱼。可这几年，他陪伴家庭的时光越来越少。

儿子已经是个少年了，再过几年他可能就不想和这位父亲一起出门了。

你想想，这些最珍贵的家庭时光，都被工作给吞噬了，而我们用这些时间换来的，可能只是个没人记得的项目……

这就是美国科技行业的日常。

亚马逊的一位前工程师，17年不间断的工作：没有休息，没有闲暇的日子。

然后，一封电子邮件，他就被解雇了。

他哭了，和妻子一起做早餐，第一次送孩子上学，看到了他们的笑容。

也许这就是生活，不是工作，而是那些在追逐工作时被我们遗忘的瞬间

人生就像一盒巧克力

最刺痛他的，是同事「Jay」的故事。

几年前的圣诞节前，他们正好一起参与一个大型数字化转型项目。

他是那种既有天分又特别努力的工程师。

Jay曾跟他说，他最期待的，就是圣诞节放假后，能跟孩子好好相处一下。

他说这段时间太忙了，一直在熬夜加班，希望放假能陪陪孩子。

结果，他没等到放假就倒下了。

项目太紧，他们几乎天天熬夜。他忽然身体不适，心脏出了问题，送进医院后，很快就传来噩耗——他走了。

一个四十多岁，风华正茂的工程师，就这样走了。

公司对他评价很高，也确实表达了哀悼，同事们还为他默哀了一分钟。

但一个月后，仿佛什么也没发生过。没人再提起他，没人再想起他，就像他从未存在过一样。

他心里说不出的难受。

今年年初，他妻子出了健康问题，从此带上了部分残疾。

这件事也狠狠敲醒了他：

人生无常，明天并不保证一定会到来。

你永远不知道，眼前这些所谓的「平静日常」，是否就是你最后的好时光。

公司没你照转，家人没你天塌。

那段时间，他满脑子都是这些念头：

• 拼死拼活加班，究竟值不值得？
• 用命换的项目，有谁会记得？
• 牺牲的家庭时间，还能找回来吗？

这种想法，在过去几年不断浮现，尤其是最近，变得越来越强烈。

当然，除了这些内心的挣扎，还有现实的问题。

整个科技行业这两年变化太快了——

美联储加息导致融资紧缩；

外包成本低、离岸团队迅速增长；

AI工具爆发，开始蚕食一些技术岗位……

这些「宏观变化」，正在改变大厂的用工逻辑。用他老板的话说：「留一个资深工程师的成本，足以请三支印度团队。」

今年4月份，媒体报道称，硅谷的工作已今非昔比。科技行业与美国其他行业无异：工作苦不堪言。

在企业眼里，员工是劳动力、是人力资源、是需要优化的成本。

于是，美国科技行业大裁员来了，一轮接一轮。

他所在的大厂也不例外。这一轮裁员候选列表上，有他，但也有别人。

他权衡了一下，如果选择主动离开，他一个人能保住几个年轻同事的岗位。

他做出了决定：「我走，让他们留下。」

所以，他把自己名字顶到了裁员名单最前列。

就这样，他被裁了。

前东家也很体面：提前警告、允许边工作边找新职位，还给了丰厚补偿。

现在，距离他「自我裁员」已经过去了两周。

坐在镜头前的他，没有了那种大厂精英的紧绷感，取而代之的是一种迷茫与释然交织的神情。

「我像被扔进荒野，无数路径，但无定数」。

当一个人在被裁后的两周里同时感到迷茫与兴奋，那种矛盾情绪本身就说明：有些撤退，只为了下次更猛烈的进攻。

这不是失败后的自我安慰，而是一个人终于重新掌握人生方向盘的顿悟：

如果人生是一场项目，最该上线的产品，从来不是某个没人记得的系统，而是那些被你差点错过的、不可回滚的日子。

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。

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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。

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