2026行业红黑榜

#26年哪些行业会变好/更差#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?”
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关于“实习生工资多少才算正常”,其实并没有一个放之四海而皆准的标准,但如果结合一线城市的生活成本、工作强度以及实习本身创造的价值来看,我个人认为6000 元左右应当是一个基本及格线,也就是每天 200 多元。如果能达到 300、400 元一天,甚至更高,那无疑是更理想的状态。首先,从现实成本看,房租、通勤、餐饮几乎都是刚性支出。低于这个水平的实习,往往意味着实习生需要用家庭或存款“倒贴”工作,这在长期来看并不合理。实习本质上是学习,但并不等于“廉价劳动力”,更不应该是经济压力的来源。其次,愿意给实习生更高薪资的公司,通常不会是差公司。这至少说明两点:一是公司资金相对充足,不是靠压缩人力成本勉强维持;二是公司认可实习生的价值,希望你真正参与业务、创造产出,而不是只做边角料工作。很多高薪实习往往伴随着更规范的培养体系、更高的信息密度和更真实的项目经验。当然,高工资并不等于一切,但它往往是一个重要信号。能给到 300、400 元一天甚至更多的公司,往往对效率、能力和长期发展更有追求,也更可能处在一个有前景的赛道中。总结来说,实习工资不仅是钱的问题,更是公司态度、实力和发展前景的体现。在条件允许的情况下,争取一份“付得起你时间”的实习,本身就是一种理性选择。
北国牛马:你是不是忘了你一周只能上五天班,月薪6000那你日薪就得300了,日薪200一个月也就4000,也就刚好覆盖生活成本了
实习生工资多少才算正常?
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