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AI无法完全取代前端开发，因缺乏人类的逻辑、沟通和创新能力。前端工作不仅是写代码，还包括与多团队协作。当前前端行业竞争激烈，要求不断提高，但仍有发展空间。前端工程师可考虑向管理、架构师或讲师方向发展，或继续深造。面对AI时代，需拥抱变化，持续学习，保持身心健康，才能在变革中立足。

前言

回顾2025，前端领域的变化迅速，AIGC的兴起可谓是一大浪潮，再加上市场HC的减少以及前端门槛的提高，前端工程师的未来似乎不那么乐观，是该硬着头皮走下去还是该转行？那么借着话题分享一下自己对于2026前端领域的分析以及对前端转行的看法！ AI都可以直接生成代码，效率极高，那么AI是不是就可以代替前端的工作了，哪怕是初级的“切图仔”。结论是：不可能。就目前以及很长一段时间而言，AI不可能完全取代前端，主要是由AI、人类以及前端岗位的特性决定的。

AI的特性所致

AI是基于海量数据进行多轮交叉训练而得到的结果模型，结合数据和算法去分析判断，本质上就是用大量数据和特定算法堆砌出来的产物。实际上，AI有的并不是逻辑能力，而是检索数据的能力，有时候一本正经胡说八道，给出的答案过于理想化和虚空化，这是因为有许多场景AI不会去结合时机的背景和需求，甚至无法体会人类世界的人情和潜规则。

人类的特性所致

假如你在做付费相关的业务，牵扯到钱，你敢把代码交给AI去写吗？出了问题让AI承担责任吗？所以在写代码时，哪怕AI生成了一大片代码，这部分代码肯定也需要一行行去评审，没有人类自己的思考和设计，无法理解AI的真实思路和意图，所以，人类无法完全相信AI。 人类相比于AI的特性有很多，比如逻辑能力、自我反思能力、沟通能力、共情能力、创新能力等等。这些都是AI不具备的，AI的数据需要用大量的人类实践来支持，人类的实践也可以使用工具为自己提供帮助。

前端的特性所致

很多人会有一个误区，AI既然能够写代码就能够代替前端开发！但一名前端工程师的工作内容仅仅就是写代码吗？ 我先说说我大致工作的内容：开会、出设计方案、编码、改Bug、代码评审、代码优化、分享经验等。那么写代码只是工作中的一部分，并不是全局，总的来说一半都不到，更多的时间是在和产品聊需求，是在和后端对接口，是在和领导开会，是在和测试对线，是在想办法完善文档。这些工作是有因果关系的，也是具有发展性的，更是需要沟通和思考为基础，是AI所不具备的能力。

关于“前端已死”

所谓“前端已死”是一种夸大偏激的说法，有这种说法最根本的原因是前端领域的技术迭代太快，而自己的学习能力或者动力跟不上节奏。 历史发展，2014年移动互联网迎来大爆发，前端岗位慢慢火起来，再到2024，过了十年，市场上存在大量的前端开发应用，各种市场需求不断变化，前端要做的事情也在变化，所以未来不变的会是变化的前端，而不是灭亡。 概念需求驱动，十年前伴随着移动互联网的兴起，客户端开发Android、IOS市场火爆，前端也从原始的PC扩展到H5应用的序列，随后出现了低代码等概念，包括现在火爆的物联网、区块链、AI等行列，对前端是一种挑战但也提供了机遇。 技术前沿，从远古的ES再到现在的ES2020+，从原生JavaScript到JQuery再到现在Vue、React。种种迹象见证了前端十年来的发展和蜕变，并且还有新技术在出现和迭代，在顺应市场趋势的前提下也涌现出强大的活力，各个前端开发社区的大量技术者也保持高活跃度，前端领域的灵活性和适应性完全能够跟上时代的步伐，不会淘汰。 综上，前端死不了！“死”的是那些整天抱怨大环境自己执行力不强的人。未来的前端依然会坚挺不倒！

关于大环境

目前，前端的现状可以用一个字体现——“卷”，也可以用一个词体现——“僧多肉少”。我们出去投简历找工作，行情远远不如前几年，很多人找不到工作甚至新人难以入行。就我个人而言，已经近3年没有涨过薪了，包括公司现在招聘同职级的前端开发，base相比2022年降低了约20%，被调侃为“没降薪就是涨薪了”。根据Boss直聘2025年1月10日对于全国前端开发工程师岗位的统计，2024年下半年前端岗位数在渐渐减少，但薪酬情况有所提高。

高能力要求

尽管客观来说大环境的确不好，但各大招聘软件还是有不少岗位在招人的，但全国仍然有10万+岗位（虽然数据中也特殊情况），前端开发者越来越多，企业要求越来越高，在这样的市场环境下，也狠狠督促着前端从业人员持续学习。可能6年前会JQuery就能找到工作，4年前会Vue就能找到工作，而现在要有丰富的工程化优化经验、后端开发能力、懂底层原理或者复杂架构设计能力等等。

新质生产力

抓住风向，是帆船远航的关键！ 发展新质生产力是国家在2023年9月份提出的新概念。要大力发展高水平现代化生产力的新类型、新结构、新模式，相比于传统生产力，技术水平更高、质量更好、效率更高、更可持续。举个例子，比如传统的炼钢厂，作为工业互联网项目，比如物料管理、风险预警、流程管理、趋势分析等，就需要数字化和智能化，属于政策扶持的一部分，web应用和管理系统也是其中必要的使用选型，那么前端工程师的需求就会有的。 国家给出了大力发展和扶持的方向，企业也会纷纷倾向于依据政策寻找可能，对于我们而言也找到了新的机会，我们跟随国家的号召，跟随政策的方向去实践是肯定没错的。所以，大环境趋势稳中向好的！工作是能找到的！提升自己的综合能力是必须的！

转型和转行

“卷”，前端至少还有得“卷”，有提升空间，有发展势能。想要在任何行业立足都需要持续学习，我个人还是倾向于在前端岗位继续深耕，还有近些年来几个比较火热的方向，分享一下我的理解。

大模型未来如何发展？普通人能从中受益吗？

在科技日新月异的今天，大模型已经展现出了令人瞩目的能力，从编写代码到医疗诊断，再到自动驾驶，它们的应用领域日益广泛。那么，未来大模型将如何发展？普通人又能从中获得哪些益处呢？

通用人工智能（AGI）的曙光：未来，我们可能会见证通用人工智能（AGI）的出现，这是一种能够像人类一样思考的超级模型。它们有可能帮助人类解决气候变化、癌症等全球性难题。这样的发展将极大地推动科技进步，改善人类生活。

个人专属大模型的崛起：想象一下，未来的某一天，每个人的手机里都可能拥有一个私人AI助手。这个助手了解你的喜好，记得你的日程，甚至能模仿你的语气写邮件、回微信。这样的个性化服务将使我们的生活变得更加便捷。

脑机接口与大模型的融合：脑机接口技术的发展，使得大模型与人类的思维直接连接成为可能。未来，你可能只需戴上头盔，心中想到写一篇工作总结”，大模型就能将文字直接投影到屏幕上，实现真正的心想事成。

大模型的多领域应用：大模型就像一个超级智能的多面手，在各个领域都展现出了巨大的潜力和价值。随着技术的不断发展，相信未来大模型还会给我们带来更多的惊喜。赶紧把这篇文章分享给身边的朋友，一起感受大模型的魅力吧！

那么，如何学习AI大模型？

在一线互联网企业工作十余年里，我指导过不少同行后辈，帮助他们得到了学习和成长。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。因此，我坚持整理和分享各种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。

学习阶段包括：

1.大模型系统设计
从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法。包括模型架构、训练过程、优化策略等，让读者对大模型有一个全面的认识。

2.大模型提示词工程
通过大模型提示词工程，从Prompts角度入手，更好发挥模型的作用。包括提示词的构造、优化、应用等，让读者学会如何更好地利用大模型。

3.大模型平台应用开发
借助阿里云PAI平台，构建电商领域虚拟试衣系统。从需求分析、方案设计、到具体实现，详细讲解如何利用大模型构建实际应用。

4.大模型知识库应用开发
以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统。包括知识库的构建、问答系统的设计、到实际应用，让读者了解如何利用大模型构建智能问答系统。

5.大模型微调开发
借助以大健康、新零售、新媒体领域，构建适合当前领域的大模型。包括微调的方法、技巧、到实际应用，让读者学会如何针对特定领域进行大模型的微调。

6.SD多模态大模型
以SD多模态大模型为主，搭建文生图小程序案例。从模型选择、到小程序的设计、到实际应用，让读者了解如何利用大模型构建多模态应用。

7.大模型平台应用与开发
通过星火大模型、文心大模型等成熟大模型，构建大模型行业应用。包括行业需求分析、方案设计、到实际应用，让读者了解如何利用大模型构建行业应用。

学成之后的收获👈

•全栈工程实现能力：通过学习，你将掌握从前端到后端，从产品经理到设计，再到数据分析等一系列技能，实现全方位的技术提升。

•解决实际项目需求：在大数据时代，企业和机构面临海量数据处理的需求。掌握大模型应用开发技能，将使你能够更准确地分析数据，更有效地做出决策，更好地应对各种实际项目挑战。

•AI应用开发实战技能：你将学习如何基于大模型和企业数据开发AI应用，包括理论掌握、GPU算力运用、硬件知识、LangChain开发框架应用，以及项目实战经验。此外，你还将学会如何进行Fine-tuning垂直训练大模型，包括数据准备、数据蒸馏和大模型部署等一站式技能。

•提升编码能力：大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握将提升你的编码能力和分析能力，使你能够编写更高质量的代码。

学习资源📚

1. AI大模型学习路线图：为你提供清晰的学习路径，助你系统地掌握AI大模型知识。
2. 100套AI大模型商业化落地方案：学习如何将AI大模型技术应用于实际商业场景，实现技术的商业化价值。
3. 100集大模型视频教程：通过视频教程，你将更直观地学习大模型的技术细节和应用方法。
4. 200本大模型PDF书籍：丰富的书籍资源，供你深入阅读和研究，拓宽你的知识视野。
5. LLM面试题合集：准备面试，了解大模型领域的常见问题，提升你的面试通过率。
6. AI产品经理资源合集：为你提供AI产品经理的实用资源，帮助你更好地管理和推广AI产品。

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