“CRUD”正在消亡吗，2026该何去何从

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。资产负债表衰退： 地方城投和开发商都在化债，没钱开新项目。人才过剩： 前十年积攒的土木老哥和建筑师太多了，现在仍然是存量厮杀。

2. 通用型初级程序员 (CRUD Boy)

1.具体现状： 仅仅会写 Java/Go/python 业务逻辑、只会调包的初级开发，HC 缩减了 50% 以上。

2.核心崩塌因素：AI 效能溢出： 2026年的 Copilot 类工具已经非常成熟，一个 P5带着 AI 能干以前 3 个 P5 的活。企业不再需要大量“搬砖代码”的人。SaaS 泡沫破裂： 国内中小企业付费意愿低，导致大量 ToB 的 SaaS 公司在近两年倒闭。

3. 纯金融中台/券商分析师

1.具体现状： “限薪令”常态化，金融不再是暴利行业，逐渐回归服务实体本质。

2.核心崩塌因素：信息差逐渐消失： AI 金融大模型能瞬间处理财报和研报，初级分析师整理数据的价值显著降低。监管周期：强监管时代，合规成本极高，业务收缩。

🟢 绿区：复苏与爆发（国家意志+硬核科技）

1.战略性大基建（雅鲁藏布江/墨脱特供版）

1.具体现状：雅鲁藏布江下游开发是“十五五”及未来的超级引擎。各大水电局、勘测院正在疯狂招人。

2.利好因素分析：

国家能源安全： “西电东送”的终极拼图，国家砸钱不手软，预算充足，不像房建那样担心欠薪。

基建难度壁垒： 这种高海拔、高落差工程需要极高的技术壁垒（超深地下工程、高坝抗震），技术含金量高。

3.代价分析： 地理环境恶劣，适合想进央企编制、能吃苦、急需搞钱的狠人。

2.AI Infra (AI 基础设施与工程化)

1.具体现状： 模型大家都练得差不多了，现在的痛点是“怎么跑得更便宜、更快”。做推理加速、异构计算、算子优化的人才被疯抢。

2.利好因素分析：

降本增效刚需： 显卡太贵，企业急需能把推理成本打下来的工程师（C++/CUDA/编译器）。

端侧落地爆发： 手机、车机、PC 都要跑大模型，模型量化、剪枝、边缘计算成为显学。这正好是懂底层的同学的机会。

3.低空经济与特种装备

1.具体现状： 2026年是低空物流的商业化元年。

2.利好因素分析：

政策解禁： 空域管理改革落地，万亿级市场打开。

全产业链需求： 既需要搞材料的（碳纤维），也需要搞通信的（低空图传、雷达等），更需要搞算法的（多机协同、避障）。

🟡 黄区：高风险高回报（赢家通吃）这一区看起来光鲜，但马太效应极强，入场需谨慎。

1.纯 AI 算法研究 (CV/NLP/多模态)

1.现状： 神仙打架。没有顶会或者名校光环，简历很难过初筛。

2.风险因素：

算力垄断： 真正的前沿研究被 OpenAI、Google 和国内两三家巨头垄断，普通实验室根本跑不动实验（这一点大家应该深有体会，补药拿蒸馏模型说事凹）。

技术收敛：在目前架构内的技术路线逐渐收敛，微创新的空间越来越小，发论文难度指数级上升，可能大家不久会见证一个新的里程碑式的架构出世。

2.新能源汽车

1.现状： 淘汰赛进入决赛圈。2026年，只有 Top 5 能活得滋润，剩下的都在持续亏损。

2.风险因素：

产能过剩： 车卖不动了，持续价格战。

选择大于努力：dddd。