大資料：把大資料拿出來相信大家都沒有什麼爭議，它基本上是IT行業無可爭議的趨勢發展，作為想進入IT行業謀求職位的你，你只需要考慮自身的情況是否符合大資料這份職位，儘可能的向和新職位技術崗位靠攏，保證以後的職業發展。

雲計算：也是IT行業未來的發展趨勢，但是對入門者的要求很高，如果你不是本科以上學歷理工科畢業，最好不要涉足這個方向，雲計算的核心崗位會涉及到演算法、高等數學、資料分析處理等一系列內容。沒有雄厚的數學基礎，你即使入行也只能做一些表層工作。進入不了核心崗位，自然談不上吃香。

VR,AR：泡沫很大，被培訓機構吹的天花亂墜，但是培訓之後就業很不樂觀，如果確實對這個感興趣，可以從程式設計入手，先把基礎打牢，為以後轉入自己感興趣的VR/AR其他崗位做鋪墊。

資訊保安：資訊安全範圍比較廣，也有著眾多的細分方向。目前市面上適合就業的主要有web前端安全和底層資訊保安。

Web前端安全主要是滲透測試、前端漏洞的挖漏洞的挖掘這些工作。是安全行業裡偏應用層方面的工作。底層資訊保安是安全工作裡偏重底層、原理層方面的工作，具體的工作有逆向、漏洞挖掘與利用、病毒分析、移動安全（Android安全）、核心安全這些方向。其中底層資訊保安是安全行業裡最有職業前景的一個方向，但是它也較難，門檻比起一般的IT行業工作要高，所以喜歡技術的，尤其是對駭客技術感興趣的，想緊跟IT行業發展潮流的人員可以選擇這一行業。也算是當下IT崗位裡比較吃香的一個方向。

IT必然是未來必不可少的領域，這些年來全球蓬勃發展IT貢獻出了不少力量，在5G大時代的到來必然引起物聯網的一次飛躍，先不講其他方面，就單單物聯網就夠玩的了

IT行業未來的發展潛力主要基於以下幾個重要的方面：

第一：物聯網領域。隨著5G標準的落地，物聯網領域將迎來巨大的發展機遇，尤其是車聯網、農業物聯網、可穿戴裝置等領域將逐步打破已有的場景限制，進一步促進相關產品的落地應用，也會由此創造出大量的就業機會。

第二：人工智慧領域。物聯網的發展會促進大資料領域的發展，而大資料的發展會進一步促進人工智慧領域的發展，萬物互聯必然會帶來萬物智慧。從這個角度來看，未來人工智慧領域的發展前景也非常廣闊。目前人工智慧領域尤其是機器學習（包括深度學習）、自然語言處理和計算機視覺等方向都取得了一定的發展，不少人工智慧產品也開始陸續應用到生產環境中，未來人工智慧領域的市場發展空間將十分巨大，同樣會釋放出大量的就業機會。

第三：產業網際網路。當前正處在產業網際網路發展的初期，目前不少大型科技公司（網際網路公司）也開始陸續佈局產業網際網路領域。產業網際網路的目標是進一步融合到傳統行業中，為傳統行業的發展賦能，這個過程將進一步促進傳統行業的結構化升級，而結構化升級的背後必然是人才結構的升級，所以對於掌握物聯網、大資料、人工智慧等技術的年輕人來說，產業網際網路提供了新的發展舞臺。

隨著IT行業的不斷髮展，目前IT行業與傳統行業的結合將進一步緊密，大量的科研專案也越來越依賴於IT行業的發展，所以未來IT行業的發展前景還是非常值得期待的。

IT必然是未來必不可少的領域，這些年來全球蓬勃發展IT貢獻出了不少力量，在5G大時代的到來必然引起物聯網的一次飛躍，先不講其他方面，就單單物聯網就夠玩的了。

目前來說IT行業還是比較有前景的，主要是5G的發展和應用，再加上現在的人工智慧，發展前景很好，但是以後需要的碼農估計會越來越少，所以需要學習的東西很多，要有新的觀念！

IT時代是上世紀末，而2000年以後是網際網路時代，當下是移動網際網路，未來是價值網際網路，是區塊鏈和分散式儲存技術的時代，WEB3.0恢復網際網路的本質點對點，去中心化網路。

IT進入了新一輪的發展機會。

現在隨著NFV的深入，硬體，軟體和應用方面將有新一輪的發展。

硬體方面，X86的需求將大增。因為國際形式風雲變幻，國內的硬體廠商有一波發展機會。

應用方面，我們眼見到的，所有使用中的，都是4G的產物。5G應該說它具體的商用場景，目前還是一片藍海，有志之士，可以大顯身手。可以想象，5G可以解決人的大部分體力方面的工作，人的個體能力透過平臺將無線擴大，或許一個超級玩家背後，對應就是一個實際的機器人……

補充：NFV即網路功能虛擬化，Network Function Virtualization。透過使用x86等通用性硬體以及虛擬化技術，來承載很多功能的軟體處理。從而降低網路昂貴的裝置成本。可以透過軟硬體解耦及功能抽象，使網路裝置功能不再依賴於專用硬體，資源可以充分靈活共享，實現新業務的快速開發和部署，並基於實際業務需求進行自動部署、彈性伸縮、故障隔離和自愈等。

用四個字形容，不可預估！

用八個字形容，腦洞有多大，未來就會有什麼！哦，不是八個字，腦洞大開，引領未來。

我認為，美國大片，科幻電影，科幻小說裡面的，都是未來即將發生的，就像馬雲一樣，在美國接觸網際網路，電子郵件的時候，他的第一感覺就是這就是未來，未來一定會普及，人人都可以發郵件，人人都能上網做生意。

科幻片裡的，超薄膝上型電腦，現在都已經普及，並淘汰，科幻片裡又出現了投影筆記本，投影電腦，現在也都實現了，到處都有投影手機，投影電腦。

未來，電腦就是人腦，可以植入晶片，大腦中就有各種資料，未來，真的很可怕，都不敢想象，但是科學家逐步突破一個又一個難題，讓未來很快就會到來，只要能想到的，就一定能夠實現，無非是時間的問題！

因此，IT未來的發展趨勢，總體來說還是對人類的發展是有貢獻的，是一個極度豐富的世界，電腦將會代替人類做一些工作，甚至電腦的智商和思維要遠遠高於人類，正如科幻片一樣，真的不一定哪一天，用電腦的機器人來統治人類，都是有可能發生的！

IT行業前景廣闊，對未來的影響深遠。

第一，IT行業發展情況。二十一世紀進入資訊時代，資訊科技給人類的生產和生活方式帶來了深刻的變革，資訊產業已成為推動國家經濟發展的主導產業之一。2018年，全國軟體和資訊科技服務業規模以上企業3.78萬家，累計完成軟體業務收入63061億元，同比增長14.2%。

第二，市場需求大。隨著資訊產業的迅猛發展，IT行業人才需求量也在逐年擴大。據國內權威資料統計，未來五年，我國資訊化人才總需求量高達1500萬—2000萬人。

第三，就業範圍廣。一般企業都有IT部門，企業裡的資訊量比較大，就需要資料庫的管理、企業資訊化管理等，企業的內部系統、外部官網等都需要專業人士進行開發維護。

第四，待遇好。根據有關資料顯示，IT行業是目前平均收入較高的行業，其從業人員平均年薪已逾十萬元，有經驗的IT工程師平均年薪一般在12萬元以上。如JAVA開發工程師、安卓開發工程師、網際網路營銷工程師、UI設計師等IT人才成為職場緊缺人才，發展前景好。

第五，IT行業的深遠影響。IT技術的進步對網際網路、物聯網、人工智慧、大資料等行業起到很大的促進作用，IT人才在這些領域不斷深耕，推動了技術的不斷髮展，應用到人們的工作和生活中，智慧化的生活方式給人們帶了更多的便利。

近年來，我國物聯網連結數量呈現爆發性增長。2017年，我國物聯網連結數量達到15.35億個，相比2016年增長了69.8%。預計未來我國物聯網連線數量仍保持保增長率，到2020年物聯網連線數達到40億個，增速為28%。

龐大的連結數量，意味著物聯網應用場景將得到了迅速的豐富，層出不窮的實際應用向展示了物聯網產業的巨大發展潛力。預計到2025年，工廠場景市場規模將達2.45萬億美元，城市場景市場規模將達1.70萬億美元。

人工智慧產業發展態勢良好

在利好因素的促進下，我國人工智慧技術攻關和產業應用發展勢頭良好。我國自主智慧財產權的文字識別、語音識別、中文資訊處理、智慧監控、生物特徵識別、工業機器人、服務機器人等智慧科技成果已進入廣泛的實際應用。同時，我國已經擁有一支人工智慧研發隊伍和國家重點實驗室等設施齊全的研發機構。

與此同時，資本仍極為看好人工智慧未來發展。2018年上半年，人工智慧領域融資事件達到146起，融資規模達到402億元。這是因為商湯科技、雲從科技和優必選等企業獲得高額投資，半年的融資額已經超過2017年全年。預計2018年人工智慧產業融資會繼續延續企業數量放緩，融資規模放大的趨勢。

更多資料參考前瞻產業研究院釋出的《2018-2023年中國IT運維管理行業經營模式研究與投資預測分析報告》。

IT是一個非常大的行業，泛指和資訊科技相關的所有行業，所以談趨勢，需要很長的篇幅，

簡單來說說吧：

第一個：人工智慧。今天剛開了2019百度AI開發者大會，李彥宏做了精彩的演講，併發布了很多新技術，新產品和新專案。目前，越來越多的AI應用落地到實際的生活場景中，未來3-5年，就會有翻天覆地的變化。生活變得非常便捷，工作變得異常高效。

第二個：物聯網。其實物聯網和人工智慧並不是獨立的，是相互支撐的。隨著5G、6G的到來，網路傳輸的速度越來越快，未來是萬物互聯的，你和世界溝通的方式將會被巨大的改變。遠端控制將變得非常便捷和習以為常。舉的栗子：你隨時隨地可以身臨其境般的看到，你購買的果樹生長狀況，並可視化的為其澆水，施肥。

第三個：智慧物流。實現實體物品的超高效率的傳遞。

第四個：智慧農業。透過大資料讓農產品不再過剩，科學管控農作物生長狀態，農民基本都被轉型為其他工種。

還有很多方方面面的改變……

總之：隨著科技水平的發展，尤其是IT相關技術的發展，未來人類的效率無限加快，人類的邊界不斷被擴充套件，人類的文化素養不斷提升。

未來的IT發展將會是以下走勢：

累，

複雜，

專業化，

資料驅動，

雲計算主導，

萬物皆可互聯，

瘦終端裝置流行，

虛擬現實將產業化，

無人汽車大規模應用，

遠端自動操控裝置巨增。

想了解IT行業的發展趨勢，我們必須先深刻了解IT行業的發展邏輯。想了解計算機行業的發展趨勢，我們又必須先了解，阿姆達爾。阿姆達爾一生至少有四個標籤，最偉大的計算架構師之一（一般認為能和他相比的只有巨型機之父西摩·克雷Seymour Cray），阿姆達爾法則（Amdahl Law）的提出者，微軟FUD策略（代表恐懼、不確定和懷疑）的發明人，以及“地獄的常客”。

我們先講講阿姆達爾法則，這是IT行業得以快速進步的戰術，和它相對應的是摩爾定律，這是IT行業的戰略。後者大家都聽說過，但是對於前者大家常常比較陌生，雖然你在工作中可能已經不自覺地使用了類似的原則。

要說阿姆達爾法則，先說說這個人。作為計算機科學家，阿姆達爾兩度進入IBM公司，並且在上個世紀60年代設計了具有代表性的大型計算機“系統360（System/360）”。這是歷史上最成功的大型機，沒有之一，它和隨後的變種，今天仍然為藍色巨人帶來數十億美元的收入。

今天大學裡的計算機系統結構課程，很多內容依然來自於系統360的設計思想。可以講，靠這款大型機系統，IBM得以奠定它作為藍色巨人的基礎，當時IBM的CEO小沃森將他譽為“系統360之父”。

阿姆達爾在設計計算機系統時，充分認識到了計算機各部分的效能必須平衡匹配，才能得到整體效能最佳的系統。他將這種思想用一個簡單的公式描述出來：

這個公式，其實學習了小學數學也能理解。它被稱為了“阿姆達爾法則”。

在公式左邊的大寫的S代表系統最後的效能提升（加速），右邊分母中的小寫的s，代表某一項指標的效能提升，比如你把計算機裡面記憶體的速度提升了兩倍，右邊的小s就是兩倍。p代表這項提升被用到的比例（或者說機率，因為在計算機中一個區域性對計算時間的影響是估計出來的，因此阿姆達爾用機率p代表），比如說記憶體的讀寫訪問，佔了計算機程式執行的20%的時間。

好了，在這樣的假定前提下，如果你把記憶體的速度翻一番，即s＝2，那麼整個計算機效能的提升是多少呢？根據這個公式，可以算出是11%。這個結果看起來還是不錯的，如果你有辦法將記憶體的速度提升到原來的100倍，那麼計算機整體速度只能提升約25%，這看上去就不大有效了。

在每一次設計新的一代計算機產品時，都會有各種各樣的技術突破，可供選用，但是考慮到成本的因素，以及設計的複雜度，都需要有所取捨，那麼該引入哪些新技術呢？阿姆達爾法則是計算機行業作決定的鐵律。我們不妨看這樣一個例子。

假如記憶體讀寫佔用程式執行時間的20%，處理器運算佔60%。今天有兩個技術，一個可以將記憶體讀寫速度提高5倍，另一個可以將處理器的速度提升50%，由於成本的限制和研發時間的限制，下一個版本只能採用一項改進。你應該選用哪個？

很多人會想，20%的5倍，好像效果顯著；而60%的50%，也就30%，所以當然應該採用新的記憶體技術。阿姆達爾法則給出的結論，則恰恰相反。根據上述公式，提高記憶體的效能，計算機整體的效能只能提高20%（1/［（1－0.2）＋0.2/6]≈120%），如果提高處理器的效能，系統整體的效能能夠提高25%（1/［（1－0.6）＋0.6/1.5]=125%）。有興趣的朋友可以自己驗證一下。

接下來，如果一年後還要再推出一個新的系統，假定處理器和記憶體的效能提升的可能性和成本跟上一次相當，這回該改進計算機處理器，還是記憶體呢？

有人覺得還是該改進處理器，很遺憾，這一次該改進記憶體了。因為上一次處理器改進後，處理器運算佔用的時間比例，也就是公式中的p，就從60%下降到50%了，再改進處理器，油水就沒有那麼大了。事實上，如果繼續改進處理器，可以得到20％左右的效能提升，而改進記憶體這回能獲得25%的效能提升。

不僅在計算機設計中阿姆達爾法則是鐵律，在軟體開發，除錯軟體效能時，負責任的工程師都要用這個鐵律將能夠提升明顯效能的模組都最佳化一遍。在大型的計算機軟體開發中，有一個叫做Profile的工具，可以模擬出軟體中每一個功能模組佔用資源的情況，這樣把最佔用資源的模組進行最佳化，很容易成倍提高效能。

阿姆達爾法則不僅是產品設計中選擇技術的準則，更是整個計算機行業裡決定研發投入依據的原則，也就是說，當前如果計算機系統中的哪個部分成為了拖後腿的瓶頸，就必須集中精力和經費解決相應的問題，這也就解釋了為什麼IT的關鍵技術似乎都在合適的時間獲得突破的原因。

比如說到了2000年之後，計算機CPU的發展相對放緩，因為它太快了之後記憶體和硬碟跟不上。而在2005年之後，基於新的半導體儲存技術NAND的快閃記憶體發展很快，容量大幅上升，成本大幅下降，這是因為當時的磁質硬碟成為了計算機大型伺服器中的瓶頸，佔掉了太多的執行時間，而採用基於NAND的固態硬碟可以在很大程度上解決這個問題。

和阿姆達爾法則相反的做法，是淨撿容易改進的地方改進，比如有些工程主管自己做了一輩子的儲存，永遠會強調儲存的重要性，當然做處理器的主管也會強調他那一部分的重要性，最後沒有原則的公司要麼面面俱到，要麼會做沒有必要的投入，這樣一來，用不了幾年進步的速度就落後了。

事實上，當一項改進完成後，相應部分佔用的資源比重就在下降，人必須從這個部門轉移到其他部門去解決瓶頸問題。

阿姆達爾法則不僅在IT領域如此，在經濟學上，特別是資源調配上也很有指導意義。比如世界各國都在為二氧化碳排放和全球變暖問題爭吵，這件事為什麼沒有一個結果呢？因為提倡二氧化碳減排的國家在全世界二氧化碳排放的佔比太小，它們即使將二氧化碳排放降到了零也沒有用。

這張圖是全球各國二氧化碳排放的佔比。你可以看到歐洲（除俄羅斯）排放最多的五個國家（德、英、意、法、波），不過佔了6%，它們即使降到了零，也沒用。

中國和美國佔到了43%。如果這兩個國家能降低15%，貢獻比歐洲降為零還大，而這兩個國家恰恰不願意降，另外印度、南非、巴西，以及灰色的其它國家（目前佔到21%）還在增排。因此，歐洲和日本減的那一點還補不上發展中國家增加的。

對於個人而言，阿姆達爾法則也是我決定該做什麼事情，不該做什麼事情的原則。那些只能產生1%效果的事情，你就是把結果提高一百倍，影響力也有限；相反，那些佔到了一半以上效果的事情，哪怕改進5%，至少我們能看到2.5%的整體提高。計算公式：

1/［（1－P）＋P/S]，如果p＝50%=0.5，S＝1.05, 代入後等於1.024，也就是可以提高2.4%，如果是一半以上的效果，就能有至少2.5%的提高，如果S＝101，P＝1%＝0.01，代入後等於1.009，得到的提升不到1%。

當然，當一些問題得到解決後，它們的重要性就下降了，這時我們就需要尋找新的重要問題去解決。整個IT行業就是這樣自覺和不自覺地、滾動地進步的，而每個人也不妨用這個原則審視一下自己該做和暫時不該做的事情。

IT的前景的話，就所有行業而言IT網際網路這一部分都是最好的，雖然說360行 行行出狀元但是行業發展對人的幫助與決定性向來都是最大的，而且對於薪資來講網際網路IT的產業也是目前最好的，如果樓主是男生的話我還是非常建議的，說一下我自己的情況吧，我是轉行乾的Java，大學時期學的是機械，畢業之後幹了一段時間機械的工作，裝備，和設計（機械製圖方面）後來由於家裡原因，進入到中國石油遼寧銷售公司，那段時間真的是比較辛苦，非常非常累，後來家裡找人到機關幹科員，但是掙得太少了，裸辭來北京，目前在幹Java開發，自己大學的時候有計算機基礎，後來在中公優就業報的班學的，感覺還不錯，他們是包吃住的，省心，前景來講的話計算機IT行業應該還是發展比較快速的吧，如果樓主對計算機領域比較感興趣我建議可以考慮，當然最主要的還是看自己，每個行業都很辛苦，開發也是辛苦錢，還是想好自己最感興趣的想幹的，然後使勁兒就完了