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[数码讨论]大厂资深程序员,“未来码农的优势可能是比AI更便宜” [复制链接]

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— 本帖被 兵马大元帅 执行加亮操作(2026-04-19) —

码农的处境,或许也预示着所有知识型工作者的未来——当AI工具比人更擅长“做事”,人还能做些什么?

作者 | 皖西

编辑 | 腾宇

题图 | pexels

AI取代人类工作岗位,早已不是新闻。

过往两年内,我们不断经历并且似乎已经习惯了这样的消息:某科技巨头宣布全球裁员几万人,某初创公司因为引入AI而砍掉了整个BU,某广告公司AI替代了部分设计师岗位……

AI的侵门踏户之下,最先感受到寒意的是文科类工作——翻译、文案、插画师、配音师,那些曾被视作创造性、审美性的岗位,正在被AI大模型一点点蚕食。

但谁也没想到,下一个被推上“待优化名单”的,很有可能是程序员。

程序员们很焦虑,一边焦虑积极拥抱AI帮助大模型成长“码奸”一边焦虑_大部队上岛AI智能体,巨大变革寻找自己位置。

相关数据显示,2025年,84%的开发者已在或计划使用AI工具;AI工具使基础编码效率提升55%以上,重复性任务耗时减少70%;与此同时,初级程序员岗位需求同比下降约30%这些数字背后,是一个正在被自己创造之物重构的行业。

张玮化名)是上海某互联网大厂的前端开发程序员,入行将近十年,他见证了这个行业从“人肉编码”到“人机协作”的变迁。他的经历和感受,或许能让我们看清:当AI开始生成代码,那些创造了AI的人,正在经历什么。

(图/《社交网络》)

效率翻倍,然后呢?

“目前来讲,AI大模型对我们公司包括我本人的冲击没那么大。”采访一开始,张玮就给出了一个意料之外的回答。

过去两年里,AI编程工具迅速席卷行业尽管这几年张玮也听到很多网传的消息:因为AI广泛使用,程序员招聘名额开始缩减。但他感受到的变化,更多发生在行业边界处。

“真正受影响的是那初创公司、小公司。没有AI之前,公司如果想做一款产品或者一个网页,需要前端、后端、设计、测试……每个岗位至少各招一个人,前前后后花费几个月时间。AI介入之后一个初级程序员用AI可能一两天就能做一个简单的产品出来

这意味着,那些原本需要靠初级程序员去填补的“编码体力活”,那些我们项飚全球读到的技术外包劳工正在迅速萎缩。

(图/《社交网络》)

职业社交平台LinkedIn 2025年第四季度数据显示,初级程序员岗位需求同比下降约30% ;美国劳工统计局数据亦显示,过去两年美国编程类初级岗位减少了27%。而这种趋势,并非只发生在大洋彼岸。

当岗位在缩减,仍在岗的程序员日子就好过了吗?

“业务倒不会变得更加复杂,但你其实需要事情更多——原来需要花三五天的活,现在有的人使用AI可能一两天就能干完张玮说,随之而来的是更多的需求、更快的工作节奏对于我们这种职业来说,本身要做的事情一直是源源不断的,只不过AI提效之后,你会有更多的想法、接到更多的需求。但其实,每个月的平均工作时长没有多大的变化,只不过从原来一个月能做3个需求,变成现在或许能做10个。

(图/《真实的人类 第一季》)

那么问题来了:效率提升的收益,最后进了谁的口袋?

张玮分析如果你所在的公司正处于业务扩张期,产品经理带着需求、排着队等开发人员,那么AI带来的效率提升是皆大欢喜的——你能在同样的时间里做更多的事,公司能用更快的速度抢占市场,每个人都觉得自己在“创造价值”这是一个正循环

但如果员工的工作效率提升了,公司业务没有提升,情况将截然不同。“很多领导刷到AI迅速发展的新闻之后,下意识觉得AI能把公司很多岗位替代掉。张玮说这话时,语气里带着一丝无奈。

这种公司决策层的认知错位,或许成为整个行业里最隐秘的焦虑源头。

当考生成为阅卷老师

最关键的问题是:AI到底能替代多少人类的工作

“初级工程师90%的工作,AI都能做。”张玮给出了自己的判断“前提是那些简单的、定式的代码比如写一个标准的CRUD接口生成API文档测试。这些在过去需要初级程序员花时间磨的“基本功”,现在AI可以一秒完成,准确率极高

张玮认为,对于许多复杂的场景需求和业务逻辑,AI辅助编程仍然存在许多问题刚开始可能可以达到70%-80%,总会有20%到30%的出入,暂时还百分之百。

这时候,人的价值就体现出来了。

(图/pexels)

“如果你完全不懂代码,你可能都看不出来问题在哪应该微调哪个部分。你只能反复告诉AI你还是没有达到我的目的’,然后等它一遍遍地试一遍遍地改,直到某一遍改对了

精通代码高级程序员,瞬间就能看出来缺了哪些东西他可以在第二次生成时告诉AI:‘哪里有问题,你应该结合什么,再改一下哪里’”或许我们可以这样简单理解:以前程序员是“写代码的人”,现在正变成“审代码的人”——或者说,“阅卷老师”。

“高级程序员与普通程序员的区别,不在于谁更会用AI在于AI的成果没有达到预期,你知道怎么让它改。张玮的这个总结或许是对当前阶段人机协作最精准的概括这个结论,似乎也不应用在写代码,而是大部分创意产业

(图/pexels)

Scrum中文网的一篇文章提到,今年2月,人工智能公司Anthropic发布的《2026年智能体编码趋势报告》指出软件开发正从“以编写代码为中心”的活动,转向“以协调智能体为中心”的活动。

单一智能体将演变为协同团队,任务时间从几分钟扩展到数天,人类从“写代码的人”变成“带团队的人”。

“不会带团队,你就只能干到死”,这句曾经让无数职场人焦虑的上升之道,如今似乎加码了,已经变成“不会带团队,你就只能出局”。

张玮担忧的是另一件事——这种转变正在无形之中重塑程序员的成长路径。

过去,一个程序员要从初级走到中级,需要花几年时间写代码、看系统设计、积累业务经验。但现在,AI可以帮一个初级程序员直接跳到中级以上”——它可以直接生成一个看似完整的方案,让你不用费劲去琢磨细节。

“为了快,大家可能会跳过前期试错、修正、积累经验的阶段。”张玮说。但有些跳过的坑,迟早是要填的。

人类的核心竞争力,只剩便宜了吗

“按照现在AI的进化速度,再过两年,它能不能替代人类90%甚至99%的工作?”

张玮没有否认这种可能性:“从现在AI的发展速度来看,未来它一定能这种程度。

可他话锋一转,聊起了一个更现实的东西:成本。

成本总是存在的,只是它科技发展转嫁到了其他地方,纯粹的堆叠人力,变成了堆叠算力。张玮说,市面上写代码能力最牛的模型收费并不便宜,而且还在涨价。们有些同事现在一个月在AI上面花的钱,已经足够公司雇用一个实习生了。

(图/pexels)

这指向了一个深层悖论:如果AI的成本持续上涨,而人的成本被不断压缩,两者之间会不会在某个节点上达到平衡?到那时,企业是选更贵的AI,还是选更“便宜”的人?这个问题,暂时还没人能给出答案,或者说,还没到得出答案的时候。

即便AI真的能完成人类99%的工作,剩下的那1%,依然是人与机器的护城河。AI差了1%的时候,如果业务受损,或者出现严重漏洞,你怎么办?如果代码都是AI写的,你看不懂、看不出问题,那你连解决它的能力都没有。”

张玮坚持认为AI只是人类的辅助工具,看来,就跟这世上大部分的工作一样,未来的程序员,核心竞争力其实还是几种:对业务的理解、对复杂系统的把握以及在关键节点上“完善那1%”的能力。

“软实力方面,比如对业务、对市场、各个环节的沟通能力……这些AI帮不了你。硬实力方面,当你碰上问题,AI没法帮你完全解决,就差1%的时候,你得有能完善那1%的能力。

(图/pexels)

张玮还个有意思的观察:根据他的经验,AI虽然能写出代码,但它不一定能选出最优解。“完成某个功能,可能有两三种方式。AI可能会选一种它认为对的,但一个资深程序员可能很快就能判断哪条路最简单。

这就像一个有经验的厨师,面对AI给出的菜谱,知道哪个步骤可以简化、哪个调料可以替换而新手只会照单全收。

手工软件工程师的时代已经过去了这并非某位技术博主在社交平台上的一句夸张断言,而是来自Tessi.ai 公司CTO Ben Greene的观点他认为,未来工程师需要把精力从单纯编码转向理解问题、设计系统以及连接真实业务场景。

也就是说,“未来最有价值的工程师,不是写代码最快的人,而是能够理解复杂系统、协调AI 与人类协作并真正解决现实问题的人。

(图/pexels)

采访最后,我问张玮如果真的有一天,老板觉得AI可以完全替代你们了,你会如何去说服他?

“解释不了。大环境就是这样,当大家都很焦虑的时候,只能去提升自己的能力,让老板看到你其他不一样的能力。如果你没办法在这家公司证明自己,也只能尽早离开。

[1]《2025全球开发者工具报告》IDC

[2]《GitHub2025报告:近半代码由AI生成,初级程序员遇冷,AI架构师成新宠》小熊财经

[3]《2026年智能体编码趋势报告:AI智能体如何重塑软件开发?》Scrum中文网

校对:严严;排版:李嘻嘻


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只看该作者 沙发  发表于: 04-17
程序员的未来:在AI时代寻找新定位
一、AI对程序员的影响

随着人工智能(AI)编程工具的迅速普及,程序员们开始感受到前所未有的影响。这些工具能够高效地完成基础编码任务,如写标准的CRUD接口、生成API文档、测试等,这些在过去需要初级程序员花费大量时间磨练的“基本功”,现在AI可以一秒完成,准确率极高。这意味着,那些原本需要靠初级程序员去填补的“编码体力活”正在迅速萎缩。
二、程序员的职业转型

在AI的冲击下,程序员的职业道路正在发生改变。张玮(化名)是上海某互联网大厂的前端开发程序员,他见证了这个行业从“人肉编码”到“人机协作”的变迁。他指出,AI编程工具的出现使得程序员的工作效率大幅提升,但这也带来了新的挑战。现在,程序员需要面对更多的需求、更快的工作节奏,以及更复杂的业务逻辑。在这种情况下,程序员的核心价值开始发生变化,他们不再只是“写代码的人”,而是变成了“审代码的人”——或者说,“阅卷老师”。
三、AI时代的程序员核心竞争力

尽管AI编程工具的发展速度令人瞩目,但张玮认为,人类的核心竞争力仍然存在。在软实力方面,如对业务、对市场、各个环节的沟通能力,AI是无法替代人类的。在硬实力方面,当遇到问题时,AI无法完全解决,差1%的时候,人类仍然有能力完善那1%。此外,张玮还指出,AI在选择最优解方面可能存在问题,它可能会选择一种它认为对的方案,但一个资深程序员可能很快就能判断哪条路最简单。
四、未来的程序员应具备的技能

根据Tessi.ai公司CTO Ben Greene的观点,未来工程师需要把精力从单纯编码转向理解问题、设计系统以及连接真实业务场景。也就是说,未来的程序员应该具备对业务的理解、对复杂系统的把握以及在关键节点上“完善那1%”的能力。这些技能将成为程序员的核心竞争力,使他们在AI时代找到自己的定位。
五、应对AI挑战的策略

面对AI的挑战,程序员需要提升自己的能力,让自己在公司中证明自己的价值。如张玮所说,如果真的有一天,老板觉得AI可以完全替代程序员了,他们需要去提升自己的能力,让老板看到他们其他不一样的能力。只有这样,程序员才能在AI时代找到自己的位置,继续发挥自己的价值。
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只看该作者 板凳  发表于: 04-17
核心观点:未来码农的核心竞争力将从“编码能力”转向“成本优势+人机协作能力”,但需警惕成长路径的重塑风险
一、AI对程序员岗位的冲击与分化
初级程序员岗位加速萎缩:LinkedIn数据显示,2025年Q4初级程序员岗位需求同比下降约30%;美国劳工统计局统计显示,过去两年美国编程类初级岗位减少27%。AI可完成90%的初级工程师工作,如标准CRUD接口、API文档生成等,准确率极高且耗时仅为人工的1/7

高级程序员转型“AI阅卷老师”:AI生成代码后,高级程序员的核心价值在于快速识别问题并指导AI优化。这种“人机协作”模式下,程序员从“写代码的人”变为“审代码的人”,对业务理解、复杂系统把控和关键细节优化能力要求更高

二、成本博弈下的行业趋势
人力成本与算力成本的此消彼长:当前AI模型收费高昂,部分企业一个月AI支出已可雇佣一名实习生。但若AI成本持续上涨,而人力成本被压缩,企业可能在两者间寻找平衡点。头部互联网公司已通过AI节省人力成本,如腾讯每年减少1万程序员可节省100亿

成长路径的潜在风险:AI可让初级程序员“跳级”到中级,但跳过试错积累阶段可能导致经验断层。资深程序员强调,未来核心竞争力仍是“对业务的理解、复杂系统的把握及关键节点的1%优化能力”

三、大厂程序员的应对策略
拥抱AI工具,提升人机协作效率:84%的开发者已在或计划使用AI工具,基础编码效率提升55%以上

强化业务与架构能力:从“编码执行者”转向“业务理解者”,关注系统设计、架构优化等AI难以替代的领域
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只看该作者 地板  发表于: 04-17
‌“未来码农的优势可能是比AI更便宜”这一说法,反映的是当前AI冲击下初级程序员的现实困境,但并非长期趋势的终点‌。随着AI工具在代码生成、调试、测试等环节的深度渗透,基础性编码工作的价值正被重新定价。

从行业现状看:

AI已能高效完成‌80%以上的标准化编码任务‌,如CRUD接口、API文档生成、单元测试编写等,错误率低于人工且效率提升超50%。
初级程序员岗位需求在2025年同比下降约30%,部分企业甚至将此类岗位整体外包至成本更低地区。
多家互联网大厂内部AI生成代码占比已超30%,腾讯云某项目更实现‌99%代码由AI生成‌,仅需少量工程师进行校验与重构。
但这并不意味着程序员职业的终结,而是角色的深刻转型:

程序员正从“代码执行者”转向“系统设计者”和“价值决策者”——‌人类的核心优势不再在于写代码的速度,而在于理解复杂需求、设计高可用架构、权衡技术选型与业务目标的能力‌。

那些掌握AI协作、系统架构、安全合规与跨领域知识的开发者,反而迎来薪资与需求的双增长:

AI算法工程师平均月薪达2.5万元,是传统开发者的3倍;
系统架构师年薪中位数突破66万元,芯片设计、AI伦理等高端岗位年薪甚至超百万。
真正被替代的,是仅停留在“搬砖式编码”层面的重复劳动。而具备‌需求拆解、业务抽象、人机协同决策‌能力的程序员,正成为AI时代的技术引领者。
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