【一】AI赋能

在被时代“抛弃”之前，我抓住了它的衣角

　　写下这个标题时，我刚开完一场产品讨论会。会议室白板上，“AI赋能”几个大字被加粗、描红，格外醒目。同事们热烈讨论着大模型选型、智能体架构与业务场景的深度结合。而我，一个2023年才下定决心从传统IT转行到大数据的“新人”，正努力消化这些几个月前还颇为陌生的概念。

时间快得令人恍惚。两年前，我怀揣着对Hadoop、Spark的钻研热情，以为踏入了技术浪潮的核心。没想到，仅仅七百多个日夜，行业的聚光灯已毫无预兆地转向了另一片更汹涌的海域——人工智能。公司今天明确的AI战略，像一声清脆的发令枪，宣告着一个旧阶段的结束，和一个更激烈赛道的开始。

　　这种感觉很复杂。一方面，是技术迭代带来的本能兴奋。从数据管道到智能决策，技术的边界正被强悍地推开。另一方面，是一种无声的紧迫感，甚至是一丝寒意。计算机行业的残酷，就在于它的“遗忘”从不发出通知。它不会为你的经验设宴饯行，不会为你的转型预留缓冲。昨天还被奉为主流的技术栈，明天可能就躺在技术债务的清单里。所谓“物竞天择，适者生存”，在这里不是丛林隐喻，而是每天都在发生的职业现实。

　　我们这一代技术人，或许注定要成为“终身学习者”最忠实的诠释者。学习不再是某个阶段的冲刺，而是呼吸一样的生存常态。从Java到Python，从数据仓库到湖仓一体，再从大数据平台到AI工程化——学习的轨迹，就是行业浪潮冲刷留下的等高线。它无关年龄，只关乎你是否还愿意，并且能够，跟上它奔腾的节奏。

公司电梯里，听到有年轻同事玩笑说：“又要学新东西了，感觉刚学的还没捂热。”我深有同感，但心里更清楚，这种“还没捂热”的状态，可能就是未来的常态。时代的列车加速向前，它不会为任何人停留。窗外的风景急速更迭，我们能做的，或许不是焦虑于是否会“被抛弃”，而是确保自己始终在车上，甚至努力走向驾驶舱。

　　所以，当“AI赋能”成为新的航标，我整理了一下手头的资料，清空了部分过往的认知。是的，两年前转型的阵痛犹在，新的挑战已兵临城下。但这次，我少了一些慌乱，多了一份笃定。因为我知道，在这个唯一不变就是变化本身的行业里，持续学习不是一种美德，而是我们唯一的铠甲。

关掉文档，我新建了一个文件夹，命名为“2025-AI”。里面还空空如也，但我知道，很快它就会被代码、论文和项目笔记填满。时代的潮水再次涨起，我无意做那个被留在岸上的人。 既然选择了这片海，就只能继续深潜，与浪共舞。

　　毕竟，真正残酷的不是被时代抛弃，而是在它发出邀请时，我们发现自己已经失去了登船的能力与勇气。