AI狂飙 抢夺“码农”饭碗（二）

　　【饭碗危机】

　　程序员的身份重构与心理冲击

　　“AI项目做得不好会发愁，自己会因为能力不足被裁；项目做好了更发愁，老板会把工作交给AI，自己还是会被裁。”

　　这是2026年初在互联网大厂内部热烈流传的一个段子，反映的是中国数百万开发者当前正经历着一场深刻的身份重构与心理冲击。

　　北京互联网大厂某资深程序员Z称，由于过去一年AI大模型在程序开发领域的自然语言理解能力显著提升，公司整体AI代码生成率已超过30%。他坦言：“我焦虑没什么用，这个趋势已经无法逆转。”他甚至判断，未来三年大约90%的程序员将被淘汰。

　　另一名杭州某AI电商初创公司算法工程师W则说，三年前他每天的核心工作是“手搓代码”，如今90%的工作变成了指挥多个AI智能体干活，最近还在学Claude Code和各种插件、技能包，“但如果不学，迟早会失业”。W所在的公司从2025年秋季开始已不再招聘新的算法工程师，以前一个多人团队干一个月的活，现在一个人一周就干完了。

　　传统入门级程序员岗位的需求正在加速萎缩。美国劳工统计局数据显示，在过去两年里，“程序员”(programmers)——这一被定义为专门执行编码任务的岗位数量下降了超过25%。而那些更偏向“开发者(developer)”“系统设计”“架构”“产品工程”的岗位减少得要少得多。

　　中国市场同样未能幸免。智联招聘2026年一季度报告显示，普通后端开发、前端开发岗位的需求同比下降52%,薪资涨幅基本停滞，部分企业甚至出现“降薪留岗”的情况。脉脉发布的《2026春招求职行为洞察》数据进一步印证了这一趋势：招聘市场呈现明显的“去初级化”特征，要求3年以上工作经验的岗位占比已超七成，其中3至5年经验岗位同比增幅达19%；而面向1年以内应届生或新人的岗位则缩减了约20%。

　　上海人才解决方案提供商翰德（Hudson）3月26日发布的《2026人才趋势报告》指出，未能拥抱AI的岗位正在被加速替代。例如软件工程师岗位，传统软件开发需求整体已下降约25%，但AI应用开发需求却增长60%以上。这一替代逻辑并不局限于科技与互联网行业。

　　【中国模式】

　　以“场景驱动”路径加速追赶

　　当美国科技巨头在AI编程的狂飙中陷入“裁员越多、股价越跌”的怪圈时，中国科技公司正以另一种姿态加速追赶。

　　2026年初，一场关于研发效率的“暴力实验”在腾讯云内部秘密收官。这场试验的主角是AI编程工具CodeBuddy的2.0版本升级。按照大厂传统的研发步调，这类架构级的演进通常需要一年；但最终，腾讯云仅动用了4名工程师，在4个月内便完成了任务。更具冲击力的是，在整个开发过程中：99%的代码由AI生成。

　　腾讯云的做法是：先让AI大量生成代码，再通过“白天用时间换效率，晚上用效率换时间”的人机协作模式进行校验和重构。

　　腾讯云的“AI自举实验”收官，标志着AI编程正式告别“野蛮生长”，进入“工程化深耕”的新阶段——上下文的解耦、初始代码的规范、多Agent的协同，这些看似琐碎的工程细节，恰恰是AI从“辅助工具”跃升为“核心生产力”的关键。当AI能稳定理解意图、守住代码品味、保障交付质量，它所改变的，将不只是研发效率，更是整个软件行业的生产组织方式。

　　如果说腾讯云的实验是局部突破，那么钉钉的变革则是整体重构。

　　2026年3月16日，阿里巴巴发布全球首个企业级Agent平台“悟空”——一款从钉钉的躯体中生长出来的全新产品。

　　这是一场史无前例的AI大迁徙。钉钉将所有的图形界面（GUI）重构为命令行界面（CLI）。这意味着AI系统可以绕过人工操作，直接调用企业IT基础设施，自主规划任务、生成指令、调度“Agent军团”协同运作。

　　以前是人在使用软件，未来是AI在使用软件。而钉钉，选择成为那个把自己改造成“AI可以直接操作的软件”的先行者。

　　举一个例子：一家企业需要开发并上线一款新应用，在传统流程里，这需要产品经理写需求、工程师写代码、测试人员验收、运维人员部署，可能需要数周乃至数月。有了悟空，它可以直接对接阿里云CLI接口，自主串联代码编写、数据库部署、环境测试到应用上线的全流程，将原本数周的工程量压缩至数小时。

　　从腾讯云的CodeBuddy到钉钉的悟空，中国企业在AI编程领域的探索呈现出鲜明特色：不是简单照搬美国的工具和模式，而是从自身庞大的业务场景出发，将AI深度嵌入真实的生产流程。

　　当OpenAI在实验室里优化“品味不变式”（一套约束AI代码生成行为的工程规范）时，腾讯云已经在真实项目中验证了99%代码由AI生成的可行性；当Anthropic推出Agent Teams的概念时，钉钉已经将类似的理念封装进服务数千万企业的产品中。这种“场景驱动”的路径，正在成为中国AI编程技术发展的独特优势。

　　●观察

　　AI时代程序员价值重塑

　　当AI可以完成80%的代码，程序员还剩下什么？

　　Google Cloud AI总监Addy Osmani今年3月的一篇万字长文《软件工程的未来两年》给出了他的答案：当AI负责了常规的80%代码，人类需要专注于那最艰难、最关键的20%——系统架构、棘手的集成、创造性的设计、机器难以处理的极端情况。AI的普及，非但没有让深度知识过时，反而让它变得前所未有地重要。

　　清华大学智能产业研究院首席研究员聂再清认为，初级开发者的价值确实正在被AI取代，但系统如何架构、目标如何设计，目前仍是“人类思想的自留地”。他指出，系统架构师的角色需要资深程序员才能胜任，“因为需要有判断代码好坏的能力”。

　　这一判断与中山大学和阿里巴巴联合发布的一项最新研究形成呼应。2026年3月，两家机构首次对包括Anthropic、OpenAI、Kimi和DeepSeek等8家主流厂商的18款AI大模型的长期代码维护能力进行了严苛的系统性评估。研究的核心发现给行业泼了一盆冷水：在长期代码维护过程中，大多数AI大模型的表现明显不佳，可能将代码“越改越糟”。

　　“写代码”和“维护代码”是两种截然不同的能力——这一发现让许多程序员重新思考自己的价值定位。长期维护占软件生命周期总成本的60%到80%，而AI在这方面表现出的短板，恰恰是人类工程师的用武之地。

　　在CSDN首席技术官陈玉龙看来，AI要干得好，需要人的指挥。可以把AI看作是通才，但它在特定领域的知识不如专业从业者。从业者需要精准告诉AI，采用何种特定方法或技术去解决具体问题。

　　硅基流动联合创始人杨攀观察到，大多数开发者和构建者都认为AI Coding能够让个人生产效率提升十倍，这一结论在个体层面得到了广泛验证。然而在组织层面，AI产生的效率提升倍数远低于个人层面，“这种组织层面的协作瓶颈导致AI效能提升面临重大挑战。在AI时代，我们尚未找到适合AI特点的软件工程方法论”。

　　中国科学院科技战略咨询研究院院长潘教峰在今年全国两会期间接受采访时指出，AI或有推动“就业极化”的趋势：高技能岗位和低技能服务岗位增加，而中等技能岗位相对减少。他认为，AI对就业的影响，不能简单理解为“机器是否会替代人”，人工智能在对人的感知、认知等功能模拟中，所形成和不断增强的劳动技能，在完成各种工作任务中发挥越来越大的作用，从而对现有的工作岗位产生辅助、部分替代或完全替代效应，同时亦催生新岗位。

　　天使投资人、海豚智库创始人李成东日前分析指出，AI会带来一波新的创业浪潮，会带来失业，但会带来更多就业机会！所有企业标配AI应用，必然会招大量会用AI的人才，就如直播掀翻了线下零售，但也逼着更多零售商和工厂也都在招直播主播销售，又极大地增加了就业。AI浪潮会带来一两年的焦虑期，但考虑到极大地增加全球财富，中国又能从中拿到大部分份额，中国经济会进入一个新的增长周期。

　　■新快报记者 郑志辉