文章探讨了前端开发在AI时代面临的挑战与机遇。随着AI技术的发展许多前端工作被标准化和自动化导致前端工程师的“不可替代性”降低。文章指出未来前端的价值将更多地体现在业务理解、架构设计、AI应用和跨界能力上。建议前端工程师应积极拥抱AI提升自身业务能力、架构设计能力和跨界能力以适应不断变化的技术环境。不是前端没价值而是前端独占价值越来越少了。最近和几个做了七八年、十几年开发的朋友聊天大家都提到了一个共同感受▍ 前端好像越来越不像以前那么重要了。以前一个项目前端团队几十号人。现在同样规模的项目可能十几个人就够了。以前招聘要求▍ 会 Vue、React、TypeScript。现在招聘要求▍ Vue React Node.js AI Agent MCP 云函数 自动化测试 产品思维……很多人开始焦虑▍ 是不是前端要凉了其实我觉得不是。真正的问题是▍ 前端工程师正在失去不可替代性。▍ 第一阶段前端曾经是最热门岗位如果把时间拉回到 20162022 年。那几年可以说是前端最好的时代。互联网高速发展。移动互联网爆发。各种管理后台、小程序、H5、App……全部都需要前端。那时候Vue 火了React 火了Node.js 火了TypeScript 火了微前端火了企业疯狂招人。很多公司▍ 一个后端对应三个前端。甚至一个业务线都有几十名前端。那时候前端就是流量入口。也是招聘市场最卷的岗位之一。▍ 但今天情况变了2026 年。你会发现一个明显现象很多业务对前端的需求开始减少。为什么因为大量工作被标准化了。例如后台管理系统。以前需要登录表格查询新增编辑权限全部自己写。现在呢AI 一句话▍ 帮我生成一个 Vue3 Element Plus 后台。十几分钟。整个页面就出来了。CRUD。分页。权限。API。甚至连表单校验都有。以前一天工作量。现在可能半小时。▍ 第二个原因业务越来越趋同仔细看看现在的大部分项目。是不是都长这样后台表格图表查询官网Banner产品介绍联系我们商城商品购物车支付真正有技术挑战的页面。其实越来越少。也就是说重复劳动越来越多。而重复劳动。最容易被 AI 替代。▍ 第三个原因AI 开始成为初级前端很多人还把 AI 当 Copilot。其实现在已经不是了。今天的 GPT-5.5、Claude、Gemini、Qwen 等模型。已经能够写 Vue写 React写 CSS写 Tailwind写 TS写单元测试修 Bug重构组件甚至还能根据 Figma。直接生成页面。很多以前需要一天。两天。一周。现在AI 十几分钟就完成了。所以企业开始发现以前需要三个初级前端。现在一个高级 AI。可能就够了。▍ 第四个原因前端越来越不像前端看看最近几年招聘要求。你会发现岗位名字没变。要求已经完全变了。以前▍ 会 Vue 就行。现在要求你会Node.jsDockerLinuxCI/CD云函数MCPAI WorkflowAgentPrompt Engineering数据分析为什么因为企业真正需要的是解决问题的人。不是写按钮的人。按钮。AI 会写。接口。AI 会调。页面。AI 会画。企业更关心▍你能不能把整个业务跑起来。▍ 第五个原因产品越来越智能以前产品经理画图。UI 出稿。前端写页面。后端写接口。测试测试。上线。现在产品经理直接让 AI生成 PRD。生成页面。生成接口定义。甚至生成 Demo。整个研发链路。都在缩短。而前端。恰好位于最容易标准化的一环。▍ 真正被边缘化的不是前端而是页面搬运工很多人喜欢说AI 会替代前端。我不太认同。AI 替代不了真正优秀的前端。它替代的是只会写页面只会调接口只会复制组件只会改样式因为这些工作没有壁垒。AI 做得越来越快。▍ 什么样的前端不容易被替代▍ 第一种懂业务老板不会因为你 Flex 写得好。给你涨薪。但会因为你优化了一个流程。一年节约几百万。真正值钱的是▍ 理解业务。而不是理解 CSS。▍ 第二种懂架构普通开发会写组件。优秀开发会设计系统。例如微前端低代码Design System工程化Monorepo性能治理这些。AI 可以辅助。但目前还很难完全替代。▍ 第三种懂 AI未来几年。不会 AI 的前端。效率一定比别人低。例如每天让 AI写代码Review写测试重构写文档写 Commit生成 PR效率提升几倍。这是已经发生的事情。真正的竞争。以后不是人与人。而是AI 人。▍ 第四种跨界能力强未来最吃香的人。可能不是最会 Vue 的。而是既懂前端。又懂AI后端产品数据自动化因为公司越来越喜欢一个人解决多个问题。▍ 前端会消失吗我觉得不会。浏览器不会消失。Web 不会消失。用户仍然需要页面交互动画可视化跨端体验所以前端不会消失。但是前端工程师的角色一定会继续变化。过去前端的核心价值是把设计稿还原成页面今天更重要的是让业务高效落地未来价值可能来自于设计 AI 工作流、构建工程体系、连接业务与智能能力。换句话说前端不会被淘汰但只停留在切页面阶段的人竞争空间会越来越小。▍ 写在最后回头看前端的发展会发现每一次技术浪潮都在重塑这个职业。jQuery 时代有人说前端结束了。Vue、React 出现后又有人说传统开发结束了。TypeScript 普及时也有人觉得门槛太高。如今AI 又站到了聚光灯下。每一次变化都会淘汰一部分人也会成就一部分人。真正值得思考的不是前端会不会被边缘化而是▍ 当 AI 能写代码、生成页面、修复 Bug 时你还能提供什么是 AI 无法轻易复制的价值未来属于前端吗我认为答案依然是肯定的。只是未来属于的不再是只会写页面的前端而是能够借助 AI持续创造业务价值的前端工程师。最后如果说程序员已经是高薪职业那么干AI的程序员就是高薪中的高薪。现在的市场已经用数据给程序员指明了方向学AI大模型就是冲刺高薪的最优解看着身边越来越多的同行转型大模型、拿到高薪offer很多人心里都动了心但真正的难题来了零基础小白不知道从哪入门有基础的程序员找不到系统学习路径实战项目练手无门面试不知道考什么别慌今天就给大家整理了一份【2026年最新版】AI大模型免费学习资源包覆盖从入门到实战、从理论到面试、从基础到进阶的全流程所有资料均已整理归档无冗余、无套路免费分享给每一位想抓住AI风口的程序员和小白扫码免费领取全部内容1、大模型系统化学习路线2、大模型学习书籍文档3、AI大模型最新行业报告4、大模型项目实战配套源码5、大模型大厂面试真题四阶段精细化学习规划附时间节点可直接照做结合上述资源给大家整理了一份可直接落地的四阶段学习规划总时长约2个月小白可循序渐进程序员可根据自身基础调整节奏高效掌握大模型核心能力快速实现从“入门”到“能落地、能面试”的跨越。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…扫码免费领取全部内容6、这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】