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7月TIOBE 编程语言排行榜出炉,C++排第三!

  • 更新时间 2026-07-10 18:50:23
7月TIOBE 编程语言排行榜出炉,C++排第三!
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都到AI时代了,为什么C++语言排名还那么靠前?
网上都在说,AI时代,成为全栈程序员才是出路,学什么语言不重要了,甚至任何普通人都可以通过AI写代码、做出属于自己的APP。
之前,胡彦斌就用AI做出了自己的APP:天塌了...明星都能用AI“手搓”APP了,程序员真的要失业了?!
因此,也有很多人唱衰计算机行业。那么2026年了,计算机还值得入行吗?程序员真的不会被AI取代吗?
为什么AI时代TOP5编程语言不可替代?
这里有五大逻辑:
  • Python:
    AI训练/推理的事实标准,75%+ AI岗位必修,TensorFlow/PyTorch/HuggingFace 全栈绑定
  • C,数字世界的地基:
    操作系统内核、AI芯片固件、嵌入式推理引擎全靠它,AI越发展底层需求越大
  • C++,极致性能的终极答案:
    Unreal引擎、Chrome内核、高频交易系统、自动驾驶——需要性能的场景绕不开
  • Java,企业数字化支柱:
    金融/电商/政务系统的核心语言,Spring生态 + 云原生让其在AI时代依然坚挺,岗位基数最大
  • C#,微软生态心脏:
    Unity引擎(全球手游30%+份额)、.NET跨平台、工业控制刚需
这5个方向的薪资情况、岗位需求、适合人群如下:
学历门槛排序:Python AI > Java > C/C++ > 嵌入式 > C#
  • Python AI方向硕士起薪比本科高40%-70%,顶级实验室要求博士
  • Java/C/C++更看重实际能力和项目经验
  • C#/嵌入式学历门槛相对最友好
"红利消失了"是个误会
真相是"红利分层了"
先说一个误区:"程序员不好找工作"≠"行业不行了"。
看数据。TIOBE 2026 年 7 月最新榜单里,有个特别反常识的现象:C 语言不降反升,环比涨了 1.22%。
为什么?因为 AI 越发展,底层的东西越重要。你用的 ChatGPT,跑在 C++ 写的显卡内核上;Python 这个"AI 第一语言",它的解释器本身就是 C 写的;训练大模型的服务器集群,操作系统也是 C 写的。
AI 不是取代了这些语言,AI 恰恰是站在它们肩膀上的。
所以真实情况是这样的——行业没有萎缩,但它变挑剔了。
前几年是个人会写 if-else 就有人要,那是野蛮生长期的红利。现在这个红利确实没了。但另一种红利起来了:能解决真问题的人,比以前更值钱。
给你几个 2026 年的数字感受一下:
  • 嵌入式方向:全国人才缺口 52.5 万人,新能源车、智能家居、机器人抢着要人;
  • Python AI 方向:岗位需求年增长 23%+,应届硕士进大厂能开到 35-50 万;
  • Java 后端:岗位总量依然是所有方向里最大的,只是初级岗卷、中高级岗缺。
不是没有机会,是机会换了个门槛摆在那儿。跨得过去的人,红利比以前还大;跨不过去的人,才觉得"寒冬来了"。
AI时代,企业到底想要什么样的人?
三层需求说清楚
小编把企业招人的需求拆成三层,从低到高。
第一层:学历,是"筛选器"不是"决定器"
先说结论,别被学历焦虑绑架,但也别不当回事。
不同方向对学历的要求,差别很大:
  • 搞 AI 算法:这是学历要求最高的,硕士起步,985/211 优势明显,顶级实验室要博士。这是硬门槛。
  • 后端开发:本科是主流门槛,硕士在大厂校招能拿到更好的 offer。
  • C/C++ 底层、嵌入式:本科就能进,而且这个方向更看能力不看学历——你项目做得硬,普通双非逆袭的例子也不少。
所以,学历定的是你能投哪些岗位的"简历关"。但过了简历关之后,决定你去留的,是后面两层。
第二层:技术能力,得是"能用"的,不是"学过"的
很多同学简历上写:熟悉 Java、了解 Spring、学过 MySQL。
面试官一问:"你做过的项目里,MySQL 索引是怎么设计的?遇到慢查询怎么排查?"——卡住了。
企业要的技术能力,是有层次的。以最大众的 Java 后端为例:
初级门槛(校招必备):Java 基础、Spring Boot、MySQL、Git、Linux 基础操作。
真正拉开薪资差距的,是中高级那部分:Spring Cloud 微服务、Redis/Kafka、分布式事务、JVM 调优、高并发设计……
这些东西的共同特点是:光看书看不会,必须在真实项目里踩过坑才懂。
第三层:实战项目,这才是"胜负手"
在学历相近的候选人里,决定谁被录用的,几乎永远是项目经验
为什么企业这么看重项目?
因为项目是唯一能证明"你真的能干活"的东西。
  • 学历证明你有学习能力;
  • 技术名词证明你知道这些概念存在;
  • 只有项目,能证明你把概念变成了能跑起来、能解决问题的东西。
面试官问项目,本质上是在问三件事:
✅️这活儿是不是你真做的?
✅️遇到问题你怎么想的?
✅️你在团队里到底负责了什么?
一个能把自己项目里"为什么这么设计、当时卡在哪、后来怎么解决"讲清楚的人,秒杀十个只会背八股文的人。
说点实在的建议
基于上面的分析,分享几条能落地的建议:
1. 先别急着焦虑"行业行不行",先想清楚"自己要走哪个方向"。
 AI、后端、嵌入式、游戏,需求和门槛完全不一样。对着自己的学历、兴趣、能力,选一个能够得着的赛道。
2. 把"学过"变成"能用"。
别再满足于看完一门课打个勾。每学一个技术,就想办法把它用到一个尽量真实的场景里。
3. 想尽一切办法,攒真实的项目经验。
这是重中之重。开源项目贡献、完整地独立做一个有真实功能的产品、找到能真正参与核心开发的实习——哪种方式都行,关键是要有真实的、能讲出细节的产出。
如果你是应届生,或者考研失败的往届生,找过实习但没有实质性产出,也可以用AI辅助自己做个项目。小编给大家整理了一些开源项目:
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