AI正重构程序员行业，初级岗位需求下降30%，效率提升却未惠及所有人。高级程序员从"写代码者"转变为"AI审阅师"，需掌握复杂系统协调与问题优化能力。AI虽能生成代码，但成本高昂且难达最优解，人类在业务理解、软实力及关键节点修正上仍具核心竞争力。未来工程师需转向系统设计、业务场景连接，而非单纯编码。面对AI替代，唯有持续提升综合能力才能突围。
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？
AI取代人类工作岗位，早已不是大新闻。
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，某广告公司用AI替代了部分设计师岗位……
在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，一边焦虑于积极拥抱AI，用肉身帮助大模型成长的“码奸”；一边焦虑_地随大部队“上岛”养AI智能体，在巨大的变革中寻找自己的位置。
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》）
1、效率翻倍了，然后呢？
“目前来讲，AI大模型对我们公司，包括我本人的冲击还没那么大。”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被广泛使用，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。
“真正受影响的是那些初创公司、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”，那些我们在项飚《全球“猎身”》中读到的“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，但你其实需要做的事情更多了——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？
张玮分析道：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，或许正成为整个行业里最隐秘的焦虑源头。
2、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。
但张玮认为，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。“它刚开始可能可以达到70%-80%，但总会有20%到30%的出入，暂时还达不到百分之百。”
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。
但精通代码的高级程序员，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，而在于当AI的成果没有达到预期时，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，而这个结论，似乎也不只应用在写代码，而是大部分创意产业上。
（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。
3、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，未来它一定能达到这种程度。”
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，只是它被科技发展转嫁到了其他地方，从纯粹的堆叠人力，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。他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，在他看来，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那几种：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）
张玮还有个有意思的观察：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。”
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- 大模型应用业务架构
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- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
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- 指令调优方法论
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- …
第二阶段（30天）：高阶应用
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- 为什么要做 RAG
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- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
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第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
硬件选型
带你了解全球大模型
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热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
在本地计算机运行大模型
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案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
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内容安全
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3、这些资料真的有用吗？
这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。
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