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思考AI理解业务：顺应技术潮，找到不可替代的生态位
一个朋友说他们引进了一套AI运维系统。原本需要3个人轮班的监控岗位，现在一个AI助手就搞定了——7×24小时不休息，故障响应速度还比人快10倍。
他苦笑着跟我说：“当年引以为豪的Shell脚本，在AI面前就像算盘遇上了计算器。”
这不是个例。根据Gartner最新报告，2025年，超过75%的大型企业将采用AI驱动的IT运维平台。传统运维岗位正以每年20%的速度消失。
【第一批被淘汰的】：还在做重复性工作的运维
那些每天盯监控、跑脚本、改配置的运维兄弟们，你们真的危险了。
我见过太多这样的场景：凌晨3点，运维小哥被告警电话吵醒，爬起来处理故障。而现在呢？AI运维系统能在故障发生前15分钟就预测到异常，自动触发修复流程，连告警都不需要发。
展开剩余76%更残酷的是，AI不只是替代了夜班，它正在重新定义什么叫“运维能力”：
- 传统运维：会写Shell脚本就是高手
- AI时代：不懂机器学习连门槛都摸不到
一位腾讯的运维主管直言：“我们今年校招，已经不看你会多少Linux命令了，而是看你懂不懂AIOps。”
> 当你还在背命令的时候，AI已经在自主编写运维脚本了。
【第二批被淘汰的】：只会用工具不会造工具的运维
运维工具从来都不缺，缺的是懂业务、会创新的运维架构师。
我认识一个在大厂的运维工程师，去年他做了一件事：把团队50%的日常工作都交给了AI。不是买了什么现成的产品，而是基于开源框架，针对业务场景训练了专属的AI运维助手。
结果呢？团队规模没变，但管理的服务器数量翻了3倍。他跟我说：“以前我们是运维工程师，现在我们是AI训练师。”
在运维技术领域，竞争的焦点已经发生了根本性的升级和转变。
这就是差距。当别人还在纠结用Ansible还是Puppet的时候，头部玩家已经在思考：
- 如何让AI理解业务逻辑？
- 怎样设计自适应的故障恢复策略？
- 什么样的运维数据最有训练价值？
工具只是工具，创造工具的能力才是护城河。
【最后被淘汰的】：懂AI又懂业务的智能运维架构师
残酷的事实是，80%的运维正在被淘汰，但剩下的20%却比以前更值钱了。
为什么？因为AI需要“老师”。
某互联网大厂的智能运维负责人年薪已经突破150万，他的核心价值不是会用AI工具，而是：
- 能把20年的运维经验“翻译”成AI能理解的模型
- 知道哪些场景AI搞不定，需要人类智慧介入
- 会设计人机协同的运维体系架构
他告诉我一句话，我印象特别深：“AI淘汰的不是运维这个职业，而是那些把自己活成工具的运维。”
勤源科技的全链路智能运维体系，已经能够：
- 构建FinOps成本运营中心
- 实时调整资源配置，成本降低40%
- 预测业务增长趋势，提前扩容
- 智能定位代码级故障，开发运维一体化
《道德经》里有句话：“上善若水，水善利万物而不争。”
运维的本质从来都不是和机器较劲，而是顺应技术潮流，找到自己的生态位。那些被AI淘汰的，不是输给了技术，而是输给了不愿改变的自己。
> 选择很简单：要么成为管理AI的人，要么成为被AI替代的人。
你，选好了吗？
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