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      Node.js之父官宣:人類手寫代碼時代真的結(jié)束了!

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      新智元報道

      編輯:定慧

      【新智元導(dǎo)讀】Node.js之父Ryan Dahl今天發(fā)推宣布:人類手寫代碼的時代已經(jīng)終結(jié)!與此同時,Stability AI創(chuàng)始人Emad Mostaque預(yù)測:現(xiàn)在每月200美元的頂級AI編程體驗,兩年后將跌至不到1美元。

      Node.js之父Ryan Dahl今天發(fā)了一條推文,直接把程序員圈子炸了:

      人類手動編寫代碼的時代已然終結(jié)!


      這條帖子獲得了近100萬的觀看。大佬們紛紛評論區(qū)留言表示贊同。

      而AI寫代碼將變得足夠便宜,便宜到你無法想象!

      兩年后,現(xiàn)在每月200美元的頂級AI編程體驗,將跌至不到1美元!

      這不是瞎猜,而是Stability AI創(chuàng)始人Emad Mostaque剛剛給出的判斷。


      他的邏輯是:「思考Tokens即將崩盤」


      一場關(guān)于AI編程的劇變,正在逼近。

      1000:1,AI編程「思考」的驚人代價

      想讓AI幫你寫出一行生產(chǎn)級代碼,需要付出多少代價?

      答案可能超出你的想象。

      讓我們先明確下定義:

      思考Tokens(Thinking Tokens):指AI在輸出最終答案前進行的推理過程。

      代碼Tokens(Code Tokens):指最后寫出來的實際代碼。

      Emad Mostaque給出了一個數(shù)字:100到1000比1

      也就是說,AI要想寫出1個高質(zhì)量的「代碼Tokens」,背后需要消耗100到1000個「思考Tokens」。

      這個數(shù)字意味著什么?

      AI在幫你寫代碼的時候,99%以上的算力,都花在了「思考」上。

      你以為AI是一秒寫完代碼的天才,但實際上,它在后臺可能思考了上千次,才敢給你一個答案。

      這就是為什么,即使Claude Code、Cursor這樣的AI編程工具已經(jīng)如此強大,背后依然需要消耗天量的算力,以及昂貴的訂閱成本——

      因為這種「昂貴的思考」,才是真正的成本大頭。

      根據(jù)OpenAI官方文檔,推理模型的「思考Tokens」雖然是內(nèi)部處理過程、不會顯示給用戶,但會按輸出Tokens收費。也就是說以上這些都是用戶的使用成本。


      還有研究顯示,代碼中的「壞味道」會顯著增加token消耗。

      也就是說,如果你的編程品味不好、Promt寫的不好,同樣的需求下,別人消耗的會遠低于你AI編程消耗的。

      AI編程成本正在10倍速暴跌

      但好消息是,這種思考推理成本,正在以每年超過10倍的速度下降。

      Emad Mostaque預(yù)測,隨著算力成本下降和算法優(yōu)化,這種「昂貴的思考」正在變得極其廉價。

      更勁爆的是他的下一個判斷:這個「1000:1」的比例很快就會徹底崩潰。

      兩年內(nèi),絕大多數(shù)代碼將不再需要AI經(jīng)歷漫長的推理過程,而是通過One-shot(一次提示)Few-shot(少量提示)就能直接精準生成。


      換句話說,AI編程將從「思考型」進化到「反射型」,也就是AI不需要思考,直接給答案。(非常類似從Gemini 3 Pro到Gemini 3 Flash的感受)

      這意味AI編程的價格即將暴跌。Emad Mostaque直接預(yù)測:

      現(xiàn)在每月價值200美元的頂尖編程AI體驗(如Claude Code + Opus 4.5),兩年后成本將降至每月不到1美元

      從200美元到1美元,200倍的暴跌。

      AI編程,即將進入「一分錢時代」。

      數(shù)據(jù)支撐根據(jù)Epoch AI的研究,AI推理成本的中位下降速度為每年50倍,而在2024年1月之后,最快的下降速度甚至達到每年900倍

      以GPT-3.5級別的性能為例,從2022年11月到2024年10月,成本已經(jīng)下降了280倍以上

      a16z的分析也指出,這種下降速度遠超摩爾定律和網(wǎng)絡(luò)帶寬的歷史增長速度。


      「思考Tokens即將崩盤」

      消息一出,網(wǎng)友們直接炸鍋。

      有人調(diào)侃:「思考Tokens即將被rug(崩盤)!」


      這個來自加密圈的梗,暗示著一個殘酷的事實:

      依賴大量推理才能獲取結(jié)果的模式,很快就會被更高效的技術(shù)取代。

      也有程序員曬出自己用AI做的成果,感嘆效率提升的恐怖速度。

      更有人開始擔憂:如果AI編程成本降到一分錢級別,程序員的價值何在?

      當所有人都可以寫代碼,開發(fā)者的優(yōu)勢在哪里?

      Emad給出的答案:打造人們真正需要的東西。


      數(shù)據(jù)支撐根據(jù)GitHub Copilot的實驗研究,使用AI編程工具的開發(fā)者完成任務(wù)速度提升55%;Amazon Code Whisperer用戶報告任務(wù)完成速度平均提升57%

      Stack Overflow 2025開發(fā)者調(diào)查顯示,84%的開發(fā)者正在使用或計劃使用AI工具,其中51%的職業(yè)開發(fā)者每天都在使用



      Epoch AI2025影響力報告

      AI能力正在加速

      關(guān)于AI能力的加速演進,不只是Emad Mostaque一個人在說。

      全球最權(quán)威的AI研究機構(gòu)之一Epoch AI,在剛發(fā)布的2025年度影響力報告中,給出了更多硬核數(shù)據(jù)。


      報告地址:https://epoch.ai/blog/epoch-impact-report-2025

      首先,AI推理成本正在飛速下降。

      Epoch AI的Data Insights中,關(guān)于推理價格效率的分析顯示,AI推理的成本正在以驚人的速度優(yōu)化。


      這與Emad Mostaque的判斷完全一致。

      其次,AI能力加速的拐點可能已經(jīng)出現(xiàn)。

      Epoch AI推出的「Epoch能力指數(shù)」(ECI),是一個綜合了數(shù)十個基準測試的復(fù)合指標。

      通過ECI,他們識別出AI能力在2024年4月前后可能出現(xiàn)了一次加速。

      下一個加速點即將出現(xiàn),比如即將發(fā)布的DeepSeek-V4,2026年OpenAI和谷歌的最新模型。


      第三,長程軟件開發(fā)能力正在測試中。

      Epoch AI正在與METR合作開發(fā)的長程軟件開發(fā)基準測試,目標是評估AI系統(tǒng)完成完整軟件項目的能力,而不僅僅是修Bug或優(yōu)化代碼。

      這些信號都在指向同一個方向:AI能力的爆發(fā)期,可能比我們想象的來得更快。

      數(shù)據(jù)支撐Epoch AI權(quán)威性,其網(wǎng)站活躍用戶達到98.7萬(同比增長4.3倍),被107家知名媒體和報告引用(同比增長2倍),并為包括OpenAI、Google DeepMind、美國國會等在內(nèi)的頂級機構(gòu)提供數(shù)據(jù)和咨詢服務(wù)。

      AI推理正在「白菜價」化

      目前,頂級AI模型的推理成本大約在幾美元到幾十美元/百萬Tokens不等。

      GPT-5.2系列的API成本:


      Claude系列的API成本:


      Gemini 3系列的API成本:


      但隨著技術(shù)迭代,這個價格正在斷崖式下跌。

      2024年各大AI服務(wù)商的推理價格從$0.0003到$0.015/千Tokens不等。

      到2025年底,OpenAI已將推理成本降至每百萬Tokens不到1美元。

      Claude 4.5系列相比上一代實現(xiàn)了67%的成本下降——Haiku 4.5僅需$1輸入/$5輸出每百萬Tokens。

      程序員的未來

      從「寫代碼」到「指揮AI」

      當AI編程成本降到足夠低的時候,程序員這個職業(yè)會發(fā)生什么變化?

      可以預(yù)見的是,「寫代碼」這件事本身的價值將大幅下降。

      但「理解需求」「設(shè)計架構(gòu)」「指揮AI」的能力,將變得越來越值錢。

      未來的程序員,可能更像是一個AI編程的「指揮官」——你不再需要親手寫每一行代碼,但你需要知道怎么讓AI寫對。

      這個轉(zhuǎn)變,對很多程序員來說,既是機會,也是挑戰(zhàn)。

      根據(jù)McKinsey的研究,使用生成式AI工具的開發(fā)者可以將任務(wù)完成速度提升2倍

      然而,存在「AI生產(chǎn)力悖論」,開發(fā)者自我感覺效率提升了20-24%,但在某些受控實驗中,資深開發(fā)者的實際完成時間反而延長了19%

      這說明AI工具需要配合正確的工作流程和思考方式,才能真正發(fā)揮價值。

      同時,初級開發(fā)者從AI工具中獲得的生產(chǎn)力提升最為顯著。

      編程平權(quán)之年

      本質(zhì)上,Emad Mostaque和Ryan Dahl的判斷,指向的是同一個終局:編程的民主化

      從OpenAI到Anthropic,從Cursor到Claude Code,硅谷科技圈幾乎達成了一個共識:2026年將是編程平權(quán)之年

      當思考Tokens成本趨近于零,當代碼生成變成「反射型」,編程能力將不再是少數(shù)人的專利。

      每個人都可以成為「程序員」——只要你會描述需求。

      這意味著什么?

      軟件開發(fā)的門檻,即將被徹底踏平。

      下一階段的贏家,關(guān)鍵可能不是看誰代碼寫得最漂亮,而是誰能最早把「AI編程」變成自己的核心競爭力

      一個全新的「編程時代」,正在到來。

      參考資料:

      https://x.com/EMostaque/status/2013398676136227257

      https://epoch.ai/blog/epoch-impact-report-2025


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