夜雨聆风“突发，某某芯片大厂裁员数千人！”
“开源节流，某某芯片公司得益于AI工具的发展，宣布裁员数百人！”
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在AI工具陆续走进工作和生活的今天，类似的消息屡见不鲜，有的人靠AI技术快速地实现了发家致富，而有的人则因为AI技术失去了赖以生存的工作岗位，艰难求生！
不得不承认，AI正以前所未有的力度冲击着各行各业，半导体行业也不例外。
最近，先后和多位同行朋友就此话题进行了交流，有的朋友表示芯片设计终将沦为流水线模式，未来将有大量的芯片工程师失业；有的DE朋友则表示，自己正在尝试往AE转岗；同时，一些新入行的朋友则对未来的发展表示迷茫，认为裁员的大刀随时可能落在自己的头上，不由得对职业发展充满焦虑。。。
从我自己的观点来看：
AI技术的发展对芯片设计行业的影响不可避免，必然会有工作岗位被AI工具取代；
但同时，对AE和FAE来说，在AI盛行的浪潮下，AE和FAE岗位的重要性才更加突出，不仅不会被轻易取代，反而将迸发前所未有的生机。
首先，AI作为计算机技术，能取代的必然是与计算机应用相关的岗位，且对计算机依赖度越高的岗位被取代的可能性越高。
当前的AI工具已经能设计模拟电路模块，编写数字算法，做后端仿真验证等工作，且准确度相当惊人，并已经有了实际参与芯片设计的实例。这也就意味着，芯片公司中最核心的DE岗以及数字算法等岗位均有被AI取代的可能，且概率随AI技术的进步与日俱增。
而对于AE工程师来说，流片后的芯片验证需要专业且系统的外部测试，Debug过程更需要举一反三的思考和各部门的人员沟通，这一点，AI取代不了；
芯片的市场推广阶段，针对不同的应用场景开发推广Demo，器件的选型，样机的设计和调试等工作，AI也取代不了；
对于技术支持工作，如何在千奇百怪的应用问题中快速定位，并给出有效的解决方案，需要大量的实操经验，以及对特定芯片和应用系统的深刻理解，甚至需要深入客户端进行一线调试，这一点，AI更是取代不了。
对于FAE来说，其核心的工作内容是与“人”的沟通，解决的是实际的应用和工程上的问题，对计算机和AI工具的依赖程度远低于DE和AE，因此，FAE被AI取代的可能性也是最低的。
其次，为什么说，在AI的大力发展下，AE和FAE会比以往更吃香呢？
有句话是这么说的：工具的进步都是懒人推动的；
AI工具的应用，会将工程师从繁琐的重复性的工作中解脱出来，也必然会将芯片设计公司的工作重心从研发端转移到应用和客户端去；在未来的竞争格局中，谁能更快更好地服务好客户，谁才有机会拿下订单，创造收益。在这一阶段，AE和FAE的重要性被相应的放大，哪家芯片公司拥有更多优秀的AE和FAE工程师，无疑就会具备更大的竞争优势，这也将是未来芯片设计公司的重点布局方向。
对于终端客户来说，在全产业链都在使用AI提效的背景下，他们同样迫切需要提高研发和生产效率，以适配行业发展的趋势；涉及到不同厂商的芯片方案，方案适配、调试优化等工作费时费力，而AI技术的助力又十分有限，于是，他们只能卷人，卷芯片原厂的人。
客户不会再满足于只拿到一颗资料详备的芯片，而是完整的应用方案、现场的技术陪跑，以及不同应用场景下的定制化调试，而这一步，恰恰是AI难以替代的。反而更突出了工程师经验的重要性，AE/FAE丰富的实战经验和快速解决问题的专业能力，将会成为客户选择供应商时的核心考量。
总的来说，未来的半导体市场，不再是“谁的芯片参数好，谁就能赢”的性能对比，而是“谁能服务好客户，谁才能赢”的综合价值比拼。
AI技术的优势在于高效完成标准化、流程化的技术工作，但在面对千变万化的应用需求和繁琐的实际操作时，便始终存在无法突破的边界。而那些既能穿透技术壁垒，又能精准洞察客户真实需求，为客户提供差异化、定制化技术服务的AE/FAE工程师，将是未来的芯片企业立足市场，构筑核心竞争壁垒的最强底牌。
不过，凡事均有两面性：
得益于AI工具的发展，参数定义和控制策略制定的核心研发岗位会被把控在少数人的手里，大多数的AE可能会更偏向于验证、应用和客户端的工作，往技术进深的机会越来越少了；长期以往，难免会忽视核心技术的沉淀，不适合长期的职业发展规划，尤其对于新入行的年轻人。
而FAE工程师，出差、甚至是驻厂支持客户的频率也会越来越高（虽然说，现阶段下的FAE出差和驻厂也不少，但将来只会更多），如何做好生活和工作的平衡，将是一个不小的挑战。
就岗位需求和工作机会来说，AI的发展并不会对AE/FAE产生明显冲击，只会改变其工作内容的侧重点，认清发展趋势，做好职业规划，足矣。
往期已先后发布了十余篇AE/SE相关的文章，总计约30000字，涵盖了工作内容、发展前景、职业规划、薪酬待遇、跳槽建议等多个方面；
感兴趣的朋友可参考下文链接：
