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      “龍蝦”炸了!年輕人為何排隊瘋搶

      年輕人為何排隊瘋搶AI龍蝦

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      2月中旬,埃隆·馬斯克在美國一檔網絡節目上預言,到2026年底,編程將徹底自動化,AI會跳過編碼直接生成二進制文件。換句話說,程序員作為一種職業可能將很快不復存在。

      看到這樣的論調,韋澤內心并無波瀾。三年前剛入職成為算法工程師的他,如今已“麻木”。“所有新程序員都眼看著自己熟悉的編程世界被一點點拆掉,又重新拼湊成另一種模樣,而這就是最近兩三年間發生的事。”韋澤告訴《中國新聞周刊》。

      韋澤碩士畢業后入職了杭州一家AI電商初創公司,主攻智能客服。彼時,程序員行業的核心邏輯依然是“手搓代碼”,編碼速度、語法熟練度都是硬通貨。三年后,韋澤每天的工作仍是敲擊鍵盤,但90%的內容變成了指揮多個AI智能體(Agent)干活。智能體成了寫代碼的“磚工”,韋澤成了“工地總指揮”。

      不過,他自認這個總指揮很糟糕:“剛學會一點Claude Code,還要學各種插件和技能包,AI小弟們經常不聽指揮亂成一團。但如果不學,遲早會失業。”Claude Code是美國AI巨頭Anthropic于去年5月發布的AI開發工具,作為智能體,它支持自然語言交互,能夠主動搜索、讀取、編寫代碼,還能運行測試。

      與此同時,3月6日,鵝廠門口排起了長龍:近千名開發者與AI愛好者來到騰訊大廈,在騰訊云工程師的協助下,完成了OpenClaw的云端安裝,集體化身“云上養蝦人”。

      根據代碼分析平臺Sonar今年1月發布的報告,全球已提交代碼中42%來自AI,預計這一比例到2027年將升至65%。多位業內人士指出,轉變仍在發生,誰也不知道行業重塑后長什么樣。



      圖/視覺中國

      智能體入侵

      剛過去的2026年春節,韋澤和同事開始在手機上養起了“龍蝦”。

      “龍蝦”是一個名為OpenClaw的開源AI智能體,來自美國Amantus Machina公司,最早版本始于去年11月,并在今年1月成為全球最火的AI工具。這只“龍蝦”能在獲得設備訪問權限后全權接管設備上的各種軟件。用戶相當于雇傭了一位個人助理,整理文件、收發郵件,只需要一句話,而此前的AI助理只能給口頭建議。由于模型輕量,門檻極低,韋澤感到,這大概是有史以來普通用戶與“能干活的智能體”距離最近的一刻。

      如果說OpenClaw在韋澤這樣的工程師眼里更像是AI小玩具,那么Claude Code就是他們想要攻克的“魔王”。Claude Code是專門面向程序員的“龍蝦”,具備完整的寫代碼能力,甚至能把代碼直接發送到最重要的開發者集散地上供人品評。“它絕不只是一個幫你寫代碼的工具。”韋澤說。

      智能體何時開始入侵編程領域,從業者也許有不同看法,但一定比其他領域更早。

      不少從業者認為,真正的變化發生在2024年,全新的AI開發環境Cursor開始流行。英偉達自動駕駛首席工程師吳雙向《中國新聞周刊》介紹,雖然Cursor還具備編譯器窗口,但擁有了智能體模式,在這一模式下,編譯器消失,只出現一個與智能體對話的窗口。Claude Code正是在這件事上徹底改變了游戲規則。吳雙指出,其使用界面完全是對話框,換言之,用戶絕大部分時間用于和智能體溝通。寫代碼不再是編程產品的核心。

      尤里是國內某科技大廠的高級算法專家,從業十年,他向《中國新聞周刊》舉例,假設有個處理復雜Excel報表的需求,以前程序員需要翻文檔、查函數、編寫調試至少兩小時,但現在只需要把需求告訴智能體:“有一個Excel,A列是日期,B列是銷售額,C列是成本。需要按月份匯總銷售額和成本,計算毛利率,生成柱狀圖,圖要做好看點。”十幾秒后,完整的代碼就能來到你面前,并且一定比普通程序員的代碼更干凈。

      現在,韋澤進行軟件開發的環境長這樣:打開Cursor,旁邊掛著Claude Code做系統架構,再開個窗口用于最終代碼的測試。這便是他說的“工地總指揮”模式。韋澤表示,智能體已能自動監控錯誤、篩選高頻錯誤(bug)、為每個錯誤生成修復代碼,人類工程師只負責審核。

      尤里說,現在的工作流程變成,想清楚自己要什么,用語言描述需求,等AI生成代碼,測試、修改、集成。那些曾經程序員自豪的能力——記住各種函數、手寫復雜算法、敏銳的排錯直覺——正在變得不再必要。

      正因如此,韋澤所在的公司從去年秋季開始已不再招新的算法工程師。多位受訪者提到,以前一個多人團隊干一個月的活,現在一個人一周就干完了。

      放眼全球,程序員的就業形勢前所未有地嚴峻。2月的最后一天,前推特聯合創始人杰克·多爾西給他現在就職的移動支付公司Block的所有員工發了一封郵件,內容只有一個:裁員40%。多爾西稱,公司現在業務非常強,利潤一直在漲,客戶也越來越多,但還是決定裁員。這被業內視為史上第一次完全由AI擴張引發的裁員。



      AI編程的標準化流程正在一磚一瓦地建立起來,代碼審查、文檔生成也很可能不再成為人的專利。AI插畫/adan

      “這都是我們踩過的‘雷’”

      那么,我們現在已擁有具備獨立開發能力的智能體了嗎?

      答案是否定的。美國佐治亞理工學院理論計算機科學學院教授桑托什·溫帕拉對《中國新聞周刊》稱,目前模型能力仍與理想有差距。AI開始能編寫大段代碼,將大項目拆解成一些小事項逐步執行,其能力邊界確實在快速擴展。但AI仍不能自發去完成一個項目,或在無人監管的情況下工作。

      Claude Code雖然執行力超強,但無法給自己設定具體目標。“AI一直在試圖模仿人類思考的過程,但這種模仿更像是一種窮舉,當窮舉到一種可以實現的路徑時,AI就去執行了,它不會主動考慮優化的可能性。”吳雙舉例說,類比自動駕駛,AI知道該怎么去目的地,但如果駕駛員說前面抄小路會更快一點,AI不具備足夠的大局觀來評估這樣的建議,因此還不知道如何采納,以及執行到什么程度。“更快一點”這種抽象的目標需要人來提出,并和AI 慢慢討論出實現路徑。

      況且,AI仍會犯錯。以韋澤熟悉的電商視角,用Claude Code等系列工具搭建一套電商核心系統,包含用戶管理、商品展示等模塊,對工程師來說已不是難事。但如果直接把AI寫的代碼用于落地,隨著功能增加,系統錯誤將會頻發,比如在設定的促銷活動中,某一商品賣出了庫存3倍的量。

      “這都是我們踩過的‘雷’。”韋澤說,核心原因是,AI不懂得管理預期。在銷量激增時,負責銷售的智能體沒有在代碼中設置庫存警報,或者與負責補倉的智能體溝通,任由庫存變為負數。此外,AI生成的每一個模塊都是獨立會話,沒有統一的架構約束。如果人為插手修改,要么花大量時間去代碼里找錯誤,要么反復提問AI,“有時AI一邊道歉一邊繼續給出錯誤答案”。

      “AI更像職場上一個沒有經驗又一根筋的‘菜鳥同事’。”吳雙說,有時工程師告訴它不要這么干,它還是那么干。多位受訪者表示,這更多是人機協作問題。溫帕拉指出,沒有經驗的工程師容易在某些細節的表述上模棱兩可,AI就可能會選擇錯誤的理解,并在之后的聊天中不斷鞏固這種錯誤,很像人類平時的思維定式。這時最好的辦法是換一個模型,或重啟一次對話。

      因此,程序員的核心價值發生了改變。清華大學智能產業研究院首席研究員聶再清對《中國新聞周刊》表示,初級開發者的價值已被AI取代,而系統如何架構,目標如何設計,目前還是人類思想的自留地。通常,系統架構師的角色資深程序員才能勝任,因為需要有判斷代碼好壞的能力。

      據吳雙觀察,行業變化太快,即便是硅谷大廠和最前沿的工程師,也只是對智能體編程有粗略的共識,但具體怎么用,還沒有清晰的評判標準。

      比如,人類是否應該插手代碼這個問題。多位受訪者認為,AI寫代碼,人類審核和修改代碼,是目前的標準工作流程,雖然人已成為其中最慢的一步,但要形成質量穩定的產出并保證安全性,這一步不可取代。

      “業內最近涌現的觀點是,人類也許不應該再去看代碼了。”吳雙認為,隨著觀念轉變,人類對于“模型與我想得不一樣”的容忍度應逐漸變高,正因為需要工具代勞,人類才應該讓渡一部分代碼控制權,從而聚焦如何通過交流讓AI實現目標,而不是具體如何實現。

      這種觀點的極致便是新近火爆的一種編程理念:Vibe Coding(即氛圍編程),也叫直覺編程。特斯拉前AI總監安德烈·卡帕西于去年2月提出了這一概念,很快,“自然語言就是新的編程語言”這句話被無數工程師奉為圭臬。程序員不再需要懂各種語法,不需要管實現路徑,只要對著 AI 喊出需求,然后看AI給出的結果是否對上自己的感覺(Vibe)就行了。

      在這樣的語境下,編程從一個非常追求準確性與確定性的工作,變成了一個略帶“不正經”的隨機性工作。但對于氛圍編程,溫帕拉持保留態度。他堅稱,氛圍編程會讓程序員過度依賴AI工具,從而出現能力退化,很快他們將不再能判斷代碼的好壞。

      不會被真正取代

      就在氛圍編程高歌一周年的關口,其創造者又親手終結了這一概念。

      今年2月,卡帕西發文表示,氛圍編程應被另一個上位概念所替代,那就是智能體工程(Agentic Engineering)。他表示,既然智能體已成為編程領域的默認設置,那么智能體工程理應成為一門可以不斷精進的學科。

      去年秋季,斯坦福大學開了一門新課“現代軟件開發者”,內容覆蓋了 AI 編程的整個開發周期,從寫提示詞到搭建智能體、從開發環境到終端操作、從測試安全到代碼審查。不難看出,這門課正是為氛圍編程或者說智能體工程而生。溫帕拉指出,智能體工程的重點是構建出一個閉環系統,但即使在硅谷,能明白行業陣痛期背后邏輯的工程師也并不多。

      “許多工具的最佳實踐尚未形成,常態是,上一個工具才剛找到點感覺,新的東西又出來了。”吳雙說。由于不確定新工具會帶來怎樣的變化,以及這樣的變化對自己是好事還是壞事,硅谷大廠也在觀望,開始重新審視自己需要什么樣的人。

      去年8月,哈佛大學兩位勞動經濟學博士研究生收集了美國過去十年近6200萬勞動者、超過2.45億則招聘信息,發現采用了AI的企業中,初級開發者崗位快速減少,就業率下降約10%。高級崗位則持續增多。除了裁員,放緩招聘也是就業難的原因之一。

      智聯招聘報告顯示,過去三年里,國內計算機專業本科畢業生的平均月薪從8192元降至7639元,薪資排名也從第二跌出前十。類似的變化也出現在軟件工程專業。西南地區某“雙一流”高校一位計算機專業大四學生告訴《中國新聞周刊》,原本本科生想要就業,要瘋狂“卷”專業能力,最好還要有完整項目經驗。現在很多大廠不僅縮招,招聘條件中還會寫明“需要有智能體協作經驗”。

      吳雙認為,AI把編程門檻降低之后,開發者褪去光環,變成了普通的藍領工作,崗位的邊緣收益也在迅速降低。多位受訪者表示,如果AI的加入讓一些原本高端的業務變得親民,那么行業價值分配也會變化,相當于“把蛋糕重新切一遍”。有的人會丟掉工作,有的人會賺更多。聶再清指出,編程的門檻越低,高階程序員的門檻就越高,未來優秀程序員會像明星一樣被各方哄搶。

      那么,該“卷”什么也就變得清晰了。吳雙將其類比數學,以前花在背九九乘法表上的精力比花在學習計算器上的多很多,但現在好像只需要學怎么用計算器就行了。能力外包將競爭維度從技術本身推向了統領和指揮,技術還必要,但已不再形成競爭優勢。真正該訓練的是與AI的高效交流能力。

      程序員究竟是否還需要會寫代碼?聶再清認為,不會寫就不會看,就像雖然大模型包含了大量文史資料,但人依然要讀書,因為這是一種潛移默化的思維訓練。寫代碼能力也是如此。高校除了需要更加關注跨學科培養,讓學生上手體驗如何用AI解決具體問題外,更好的方案也許是指導學生去使用各種AI工具,“嘗試就是最好的學習”。

      在吳雙看來,更激進的預測是,軟件開發的生產資料變得不再稀缺,生產成本無限逼近于0,那么軟件就不需要再保持長期穩定。未來的軟件將變成即拆即用的快消品,可能只存在一個月就被拋棄,再也沒有用戶,同時軟件生態急劇爆炸,各種小眾生態都能被滿足。

      無論如何,程序員——他們之中的一部分現在應該叫智能體工程師,永遠站在技術革新浪潮的前端。“像一臺掘進機的鉆頭一樣,我們不斷被磨損和更換,但不會真正被取代。”溫帕拉說。

      (文中韋澤、尤里為化名)

      發于2026.3.9總第1226期《中國新聞周刊》雜志

      雜志標題:AI進擊,程序員危機?

      記者:周游

      (nolan.y.zhou@gmail.com)

      編輯:杜瑋

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