大厂资深程序员视角：AI浪潮下，码农的未来优势或在于“性价比”
程序员的处境，或许正预示着所有知识型工作者的未来——当AI工具在“做事”上比人类更擅长，人类还能发挥什么价值？
AI替代人类工作岗位，早已不是新鲜话题。
过去两年间，我们不断接触并似乎已习惯这类消息：某科技巨头宣布全球裁员数万人，某初创公司因引入AI砍掉整个业务单元，某广告公司用AI替代部分设计师岗位……
在AI的冲击下，最先感受到压力的是文科类工作——翻译、文案、插画师、配音师，那些曾被认为具有创造性与审美性的岗位，正被AI大模型逐步渗透。
但谁也没料到，下一个可能被列入“待优化名单”的，竟是程序员。
程序员群体充满焦虑，一方面焦虑于积极拥抱AI、用自身经验助力大模型成长的同行；另一方面焦虑地跟随行业趋势“培养AI智能体”，在巨大变革中寻找自身定位。
相关数据显示，2025年，84%的开发者已使用或计划使用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%；同时，初级程序员岗位需求同比下降约30%。这些数字背后，是一个正被自身创造物重构的行业。
张玮（化名）是上海某互联网大厂的前端开发程序员，入行近十年，见证了行业从“人工编码”到“人机协作”的转变。他的经历与感受，或许能让我们看清：当AI开始生成代码，这些创造AI的人正在经历什么。
（图/《社交网络》）
01
效率翻倍后，接下来呢？
“目前来看，AI大模型对我们公司及我个人的冲击还没那么显著。”采访伊始，张玮给出了一个出人意料的回答。
过去两年，AI编程工具迅速席卷行业。尽管张玮也听到不少网传消息称，因AI广泛应用，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缘。
“真正受影响的是初创公司和小公司。没有AI时，公司开发一款产品或网页，需要前端、后端、设计、测试等岗位各至少一人，耗时数月。AI介入后，一个初级程序员借助AI，可能一两天就能完成简单产品开发。”
这意味着，原本由初级程序员承担的“编码体力活”，那些在项飚《全球“猎身”》中提到的“技术外包劳工”岗位，正快速减少。
（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也表明，过去两年美国编程类初级岗位减少27%。这种趋势并非仅存在于国外。
岗位缩减的同时，在岗程序员的日子就好过了吗？
“业务不会更复杂，但需要做的事更多了——原来花三五天的活，现在有人用AI一两天就能完成。”张玮表示，随之而来的是更多需求和更快的工作节奏，“对我们这行来说，工作任务本就源源不断，AI提升效率后，会产生更多想法、接到更多需求。但每月平均工作时长变化不大，只是从原来每月做3个需求，变成现在可能做10个。”
（图/《真实的人类 第一季》）
那么问题来了：效率提升的收益最终归谁所有？
张玮分析：若所在公司处于业务扩张期，产品经理带着需求排队等开发，AI带来的效率提升是皆大欢喜的——同样时间能做更多事，公司能更快抢占市场，每个人都觉得在“创造价值”，形成正循环。
但如果员工效率提升，公司业务却未增长，情况就大不相同。“很多领导看到AI快速发展的新闻后，下意识认为AI能替代公司不少岗位。”张玮说这话时，语气带着无奈。
这种公司决策层的认知偏差，或许正成为行业中最隐秘的焦虑来源。
02
当“考生”变成“阅卷老师”
最关键的问题是：AI究竟能替代多少人类工作？
“初级工程师90%的工作，AI都能完成。”张玮给出判断，“前提是那些简单、定式的代码。”比如写标准CRUD接口、生成API文档、测试等。过去初级程序员需花时间打磨的“基本功”，现在AI能秒完成，准确率极高。
但张玮认为，对于复杂场景需求和业务逻辑，AI辅助编程仍存在不少问题。“初期可能达到70%-80%的完成度，但总会有20%-30%的偏差，暂时无法做到百分之百。”
这时，人类的价值就体现出来了。
（图/pexels）
“如果完全不懂代码，可能都看不出问题所在、该微调哪些部分。只能反复告诉AI‘没达到目的’，等它一遍遍尝试修改，直到改对。
但精通代码的高级程序员，能瞬间发现缺失部分，第二次生成时就能告诉AI‘哪里有问题，应结合什么，再改哪里’。”或许可简单理解：以前程序员是“写代码的人”，现在正变成“审代码的人”——或“阅卷老师”。
“高级与普通程序员的区别，不在于谁更会用AI，而在于当AI成果未达预期时，知道如何让它修改。”张玮的总结，或许是对当前人机协作阶段最精准的概括，且这一结论似乎不仅适用于编程，也适用于大部分创意产业。
（图/pexels）
Scrum中文网一篇文章提到，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”转向“以协调智能体为中心”。
单一智能体将演变为协同团队，任务时间从几分钟延长到数天，人类从“写代码的人”变成“带团队的人”。
“不会带团队，只能干到死”，这句曾让无数职场人焦虑的“上升法则”，如今似乎升级为“不会带团队，只能出局”。
张玮担忧的是另一件事——这种转变正无形中重塑程序员的成长路径。
过去，程序员从初级到中级，需花数年写代码、研究系统设计、积累业务经验。但现在，“AI能帮初级程序员直接跳到中级以上”——它能直接生成看似完整的方案，让人无需费力琢磨细节。
“为了追求速度，大家可能跳过前期试错、修正、积累经验的阶段。”张玮说。但有些跳过的坑，迟早要填。
03
人类的核心竞争力，只剩“便宜”了吗？
“按现在AI的进化速度，再过两年，它能否替代人类90%甚至99%的工作？”
张玮未否认这种可能性：“从当前AI发展速度看，未来它一定能达到这种程度。”
但他话锋一转，聊起更现实的问题：成本。
成本始终存在，只是被科技发展转嫁到其他方面，从单纯堆叠人力变为堆叠算力。张玮说，市面上代码生成能力最强的模型收费不低，且还在涨价。有些同事每月在AI上的花费，已足够公司雇一名实习生。
（图/pexels）
这指向一个深层悖论：若AI成本持续上涨，而人力成本不断压缩，两者是否会在某个节点达到平衡？届时企业会选更贵的AI，还是更“便宜”的人？这个问题暂时无人能答，或尚未到得出答案的时候。
即便AI真能完成人类99%的工作，剩下的1%仍是人与机器的“护城河”。“AI差1%时，若业务受损或出现严重漏洞，该怎么办？如果代码都是AI写的，你看不懂、找不出问题，连解决能力都没有。”
张玮坚持认为AI只是人类的辅助工具，在他看来，和世上大部分工作一样，未来程序员的核心竞争力仍是这几种：对业务的理解、对复杂系统的把控，以及在关键节点“完善那1%”的能力。
“软实力方面，比如对业务、市场的理解，各环节的沟通能力……这些AI帮不了你。硬实力方面，当遇到问题AI无法完全解决，差1%时，你得有完善那1%的能力。”
（图/pexels）
张玮还有个有趣的观察：根据他的经验，AI虽能写代码，但不一定能选出最优解。“实现某个功能可能有两三种方式，AI可能选它认为对的，但资深程序员能很快判断哪条路最简单。”
这就像有经验的厨师，面对AI给出的菜谱，知道哪个步骤可简化、哪个调料可替换，而新手只会照单全收。
“手工软件工程师的时代已过去。”这并非技术博主在社交平台的夸张断言，而是Tessi.ai公司CTO Ben Greene的观点。他认为，未来工程师需将精力从单纯编码转向理解问题、设计系统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：“如果真有一天老板觉得AI能完全替代你们，你会如何说服他？”
“解释不清。大环境如此，大家都焦虑时，只能提升自身能力，让老板看到你其他独特的能力。如果无法在这家公司证明自己，也只能尽早离开。”
参考资料
[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
本文来自微信公众号“新周刊”（ID：new-weekly），作者：皖西，编辑：腾宇，36氪经授权发布。
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