本科 985 物理学专业，硕士国外 qs100 光学工程，一直做的都是物理学的东西，去年毕业，现在在一家 AI 芯片公司实习做嵌入式软件工程师，已经拿了 offer 准备过三个月入职。公司主营业务是 ai 芯片，云边端都搞，我入职的部门是端侧也就是 ai 摄像头这一类的产品，工作内容就是给客户解决软硬件 bug 解答技术问题实现部分需求，公司本身前景很好，有做数据中心和卖算力，算是响应了未来几年的趋势，但是我的工作内容本身却是比较偏向传统软件工程的。
目前有两个打算：
一是回去干老本行物理学，找个博士读或者找物理学相关的工作例如光学工程师，虽然没有软件工程师那么容易被替代但是可以遇见在不遥远的未来仍然会被 ai 压缩生存空间
二是先入职公司苟着，赚点本钱然后看能不能找机会转到云侧的岗位做算力开发或者芯片，但是同样是可以预见到会被 ai 挤占生存空间
虽然公司是属于算力基建产业类似于二十年前房地产时期卖钢筋混泥土的，随着国产光刻机的出现更是如虎添翼，但是怎么在公司每半年一次的优化中活下来是个大难题，提升自身的技术能力已经不重要了，重要的是用 ai 武装自己，让自己和一群 ai 助手可以顶替之前一个技术小组。另外说说我这几个月工作的发现，越是老员工越不愿意使用 cursor claude 这种 agent ，大部分还是停留在网页对话式的阶段，前两年入职的新员工会借助 agent 来开发，但是还是以自己的判断作为主要依据，而今年入职的新员工则全面拥抱 agent ，几乎一行代码不写，哪怕是最简单的复制粘贴都要粘贴给 agent 来做
想问问 站内的大佬们有什么经历过这种变革浪潮的经验，指导下刚出茅庐的小弟，万分感谢！
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但这个行业很卷，至少我面过的公司都一个样子，几套话术来回说。
AI 的部分，因为你是从业外转入的，所以等于你在用工具快速做你不熟悉的领域，可能你做出来的东西只是能工作，它里面可能存在很多你不知道的问题。“不知道”就是这里最大的问题。
我的观点是干活可以用，但业余不要过度依赖，知识储备一定是得要的。早期入门时还是手写好一点，基础打好很重要。
至于你所谓的老员工不用，可能是活太多了，根本没时间去玩；也可能只是工作而已，干完活就行了，怎么干是另外的事，反正工资是按天算的，又不是按你干活多少算的。当然也可能是尝试过，发现不好用，或者工具链不适用，或者太贵了用不起，或者就是没尝试。反正理由很多。而且对这个领域，LLM 可能并不能特别好的处理很多事情。它很强，但没宣传的那么强。