时间，在吴迪夜以继日的伏案学习和日复一日的平稳工作中，再次悄然滑过大半年。这大半年，对吴迪而言，是内在世界剧烈重构与外在环境持续恶化的双重奏。曾经那个关于跳槽的模糊念头，在经过几个月的知识浸泡和残酷的市场审视后，终于凝聚成一个清晰而决绝的决定——转行。
他对自己所处的行业，进行了一次冷酷的解剖。他所从事的软硬件结合领域，确实与他大学专业一脉相承，也曾让他在职业生涯初期享受到了一定的专业红利。但时移世易，这个领域发展日趋平稳，甚至可以说有些僵化。技术迭代速度相对缓慢，市场格局基本稳定，巨头林立，留给个人发挥和快速成长的空间已然不多。更关键的是，行业的整体薪资天花板清晰可见，这与他因女儿教育而日益增长的经济需求，以及内心深处对个人价值的更高期待，形成了无法调和的矛盾。他仿佛看到自己未来十年的轨迹：在现有的轨道上缓慢滑行，或许能凭借资历混个类似“资深专家”的头衔，但实质性的突破和收入的显着提升，希望渺茫。这条跑道，似乎已经能看到终点，而且终点处的风景，并非他心之所向。
“必须换一条跑道。”这个结论，带着破釜沉舟的意味，在他心中轰然落定。既然要换，就要换到最具活力、未来想象空间最大的赛道上去。他的目光，毫不犹豫地锁定了那个席卷全球、充斥着无数可能性与财富神话的领域——人工智能（AI）。
这个决定意味着巨大的挑战。他需要几乎是从零开始，构建一套全新的知识体系。AI领域博大精深，涉及数学基础（线性代数、概率论、微积分）、机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等多个分支。这对于一个早已远离学术、习惯了工程实现逻辑的“老”程序员来说，不啻于一次知识层面的脱胎换骨。
但他没有退缩。目标一旦明确，所有的努力便有了方向。他调整了学习计划，将绝大部分精力投入到AI相关的开发技能上。他的书桌一角，堆起了《深度学习》、《Python机器学习实战》等厚厚的中英文书籍；他的电脑里，安装了TensorFlow、PyTorch等主流框架，以及Jupyter Notebook等实验环境。
学习的过程，远比之前接触云原生或大数据时更为艰难和抽象。那些损失函数、梯度下降、反向传播、卷积神经网络等概念，如同天书，需要他付出极大的耐心和毅力去反复咀嚼。他跟着网上的课程，从最经典的MNIST手写数字识别开始，一步步搭建简单的神经网络模型。看着屏幕上随着迭代次数增加而缓慢下降的损失函数曲线，他体会到的是一种原始的、攻克难关的喜悦。
他不再满足于“了解”，而是追求“理解”和“应用”。他尝试用学到的模型，去解决一些实际的小问题，比如利用公开数据集预测房价趋势，或者写一个简单的程序来识别图片中的猫狗。过程充满了挫折：数据预处理繁琐而容易出错，模型调参像一场无休止的迷宫游戏，硬件算力的限制常常让训练过程变得无比漫长。无数个深夜，他对着屏幕上莫名其妙的报错信息抓耳挠腮，或者因为模型效果不佳而陷入自我怀疑。
身体的疲惫是显而易见的，但他的精神世界，却因为这种高强度的、面向未来的挑战而保持着一种奇异的亢奋。他感觉自己仿佛重新回到了大学时代，为了一个明确的目标而心无旁骛地汲取知识。这种“生长”的感觉，极大地缓解了因现实停滞而产生的焦虑。他知道自己正在做正确的事，哪怕前路漫漫。
就在吴迪埋头于自己的“二次修炼”时，他所处的职场环境，正以一种冷酷而不可逆转的方式，发生着深刻的变化。这种变化，他早有预感，但当它以如此清晰和密集的方式呈现时，依然让他感到阵阵寒意。
部门的工位上，年轻的面孔越来越多，如同雨后春笋。他们大多是刚毕业或者仅有一两年经验的应届生，脸上带着未经世事的朝气和对未来的无限憧憬。他们思维活跃，敢于表达，对最新的技术趋势如数家珍，虽然经验尚浅，偶尔会犯一些低级错误，但那股子冲劲和学习能力，是吴迪这类“老人”无法比拟的。
而与新面孔涌入形成鲜明对比的，是老面孔的悄然消失。
起初，是坐在吴迪斜对面、比他年长几岁的老张。老张技术扎实，为人憨厚，是部门里公认的“老黄牛”。一天下午，他被HR叫去谈话，回来后脸色灰白，默默地收拾个人物品。大家心照不宣，没有人多问。后来隐约听说，是“组织架构调整”，“岗位优化”。
接着，是负责测试组的王姐，一位四十多岁、在公司待了十多年的女员工。她以家庭原因为由，“主动”提交了辞职报告。但吴迪知道，王姐不久前还曾在茶水间抱怨过孩子上学费用高，压力大。所谓的“主动”，不过是体面一点的驱逐。
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