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      程序員越來越難找工作了

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      前段時間,美國人工智能公司Anthropic干了一件對大家選專業很有幫助的事兒。

      他們系統研究了一下,人類社會里哪些工作可能會被AI完全取代。

      結論是計算機程序員最容易被替代,因為AI覆蓋了這個行當里74.5%的工作任務。


      (上圖為Anthropic列舉的“最容易被AI取代的十大職業”)


      同樣對程序員職業前景感到悲觀的,還有黃仁勛

      他在某次公開演講里就表達過一個意思:

      AI時代,編程就像打字一樣簡單,它并不是一項有壁壘又值錢的工作。


      統計數據也能說明一些問題。

      掘金網2025年的報告提到:

      “初級程序員替代率已超85%,國內基礎編程崗位需求同比下降28%。”

      美國勞工部的統計顯示,隨著AI越來越強,美國計算機編程類工作的就業率創下1980年以來的新低市場留給程序員的崗位,比吃豆人剛發明時還要少。

      從2023到2025年,美國程序員(負責按規格寫代碼)就業率暴跌27.5%,直接因AI失業的就有5.5萬人

      與此形成對比的是,軟件開發者(負責搭架構和處理復雜問題)的就業情況同期幾乎沒有變化。


      也不止是中國和美國。面對AI帶來的沖擊,環球同此涼熱。

      據不完全統計,2025年,全球程序員相關崗位數量比2024年下降了8%,其中初級程序員崗位下降幅度最大,幾乎每4個初級程序員中就有1個面臨失業或轉崗。

      中層管理者崗位減少5.7%,高級管理和高層領導崗位下降幅度較小,僅1.7%。

      反而是高端崗位如系統架構師、AI工程師需求增長120%-210%,顯示企業準備投入大量人力物力沖刺AI。

      就像黃仁勛說的,那個以編寫精確代碼為核心的計算機時代已經過去了。

      只會肝代碼的初級程序員,注定被時代的潮流無聲無息地輸送到社會上。

      讓AI銳評一下此事,它只是告訴我們:

      “時代拋棄碼農的時候,連一句compile success都不會留給他們。”

      現在有了AI智能體,人人都能編程。


      就業市場的寒意必然影響到高校畢業生。

      在斯坦福大學,2025屆計算機系的學生由于找不到工作只能選擇延畢或者多讀一年研究生。

      而在三年前,他們的師兄師姐通常還沒畢業就找好了工作。


      個體的感受也能對應數據揭示的冷感——2025年,美國計算機科學(CS)本科失業率6.1%,計算機工程7.5%,創下10年新高,明顯高于哲學的3.2%,還有藝術史的3%。

      某位科技圈的知名作家講了個更骨感的故事。

      他去硅谷轉了一圈,發現用AI取代人力編程已經成了當今硅谷的常態。

      軟件開發者們很少親自寫代碼了,他們在電腦上敲代碼的時間每天至多一小時,剩下的時間就是和人類開開會、扯扯皮、對齊一下顆粒度。

      他們幾乎完全把敲代碼的工作托付給了AI——跟AI交談,描述任務,看它執行任務,然后自己進行審核修改。

      很多開發者都說,以前寫代碼就像推石頭上山的西西弗斯,每一步都走得很謹慎很辛苦。

      現在有了AI,大家就像宙斯附體,效率快到驚人。

      同一份活兒,從前人類程序員要花一天完成,但現在Claude Code和Hyperspell只要花半小時就能完成,完成的質量還不比人類差。

      當系統出bug的時候,AI排查的能力也比人類快很多。

      有一次亞馬遜的云服務出問題了,AI花15分鐘就找到了問題,而整個工程師團隊卻花了八小時來解決問題。

      越來越多的例子讓科技公司的中上層意識到,使喚AI比雇傭人類劃算多了。

      所以,這位作家也不由地為計算機系的就業前景感到擔憂,直言:

      過去公司會雇傭初級開發者為資深人員做些瑣碎的活兒,但當資深的開發者能在AI里得到更高的效率,誰還愿意雇傭新手呢?

      通過拜訪硅谷大佬,他還觀察到另一個有趣的現象。

      就是那些沒有歷史包袱的初創公司對于AI的依賴度更高,擁有老系統的大公司因為堆了幾年甚至幾十年代碼,反而不太敢用AI加新代碼。

      因為他們的代碼可能積累了上億行,在這上億行老代碼里亂加新內容,弄不好會爆雷,瞬間毀掉幾百萬用戶正在使用的服務。

      初創公司的產品代碼,AI能寫將近100%,而在谷歌,這個比例還不到一半,而且AI代碼要上新,還要經過層層審核、多人會審、反復校驗。

      這種差異也解釋了為什么科技巨頭們的產品迭代速度,跑不贏那些初創公司。


      盡管大廠對于AI的依賴度目前遠低于小廠,但這并不意味著他們不喜歡降本增效。事實上,裁員最狠的恰恰就是那些科技巨頭,原因是他們想把冗余人力的成本節約下來,補貼到AI開發上去。

      因此,亞馬遜這兩年已經累計裁了3萬名員工。

      金融科技巨頭Block裁了將近一半員工。CEO表示,人工智能可以幫助公司在小團隊里做更多事情,所以公司不需要那么多人了。

      類似的話,扎克伯格也說過。

      他發現自打有了AI,曾經需要大團隊的項目,現在只要一個超有才華的人就能妥妥完成。

      所以,他家Meta最近也傳出消息說要暴力裁員了。


      這只是個開始。

      還是那句話:AI時代,人注定會被結構性地放逐。”

      未來,人工智能不僅會取代人類的工作崗位,還會重塑人類的經濟結構。

      越迭代越聰明的它,可能會讓人類勞動力變得一文不值,甚至變成負值。

      面對這樣的現實,白領們瑟瑟發抖,卻也在想辦法自救。

      知乎上,一些被AI搶走工作的同學表示,他們打算去讀PHD、讀MBA,積累AI不知道的人脈,積累AI無法體驗的生命經歷。

      還有人改行去學醫,想著醫生總不能被AI搶飯碗吧。

      當然,也有體力好的同學選擇脫下長衫,轉行學習藍領的技能。

      問了一下AI:

      這些自救方法有沒有用?

      嘴毒的它犀利地告訴我:

      人類想的這些“逃生路線”都不太靠譜。

      讀PHD、MBA就想不被AI取代,這有些天真。因為AI最擅長的就是批量取代知識中產。人類學習的那些理論、背的那些模型、攢的那些人脈,在AI面前不值一提。

      至于改行學醫,也是自我安慰。

      AI讀片、診斷、開方、寫病歷,早就比普通醫生更加穩、準、快。

      而且比起人類醫生,AI還不需要休息、不怕患者發飆、不需要職稱晉升,只需要充點電就滿足了。

      與其做醫生,不如做月嫂、育兒師、特殊教育老師。

      當然如果真對醫學很感興趣,也可以選擇去做臨床護士、病人護工、康復師、臨終關懷師。

      這些需要肉身在場的崗位,才是AI真正難以取代的。

      還有,跑去學藍領的體力活。

      聽著還行,畢竟AI短時間內確實干不了體力勞動。

      但AI也提醒人類,真想走這一步,就得做好“體面降級”的準備——雖然每份職業都是平等的,但戴著圍裙當后廚,可能沒有喝著咖啡做白領,來得舒服。



      感慨程序員的工作像打字員一樣貶值的同時,黃仁勛還給業務部門吃了幾顆定心丸。

      他認為,那些懂業務懂客戶的中高級程序員,會比初級程序員日子好過一些。

      他們甚至可以在AI的幫助下,提高工作效率,得到前所未有的職業機遇。

      反正就是——“會用AI的人取代不會用AI的人,就像當年會用電腦的人取代不會用電腦的人。”

      理論上講,這話沒錯,大家都能理解他的意思。

      然而現實中,很多老程序員卻不贊同黃老板的觀點。

      之前在網上刷到一篇文章,主人公就是一位35歲的老程序員。

      他在行業里摸爬滾打了很多年,會敲代碼,也會用AI做開發,然后他卻沒有感受到AI帶來的紅利,反而在AI的沖擊下越來越沒職業成就感。

      因為AI降低了從業門檻,也讓軟件設計師們瘋狂卷價格,搞得從業者全都很難賺錢。

      有一次,某個客戶找他開發一個小程序,他給了報價。

      結果客戶直接拿出AI搭建的框架,質問他:

      “為什么AI都能免費做,你這邊還這么貴?”

      這位老程序員很無奈,他想說“AI的框架只是空殼,沒有數據校驗、沒有業務適配、沒有落地能力,后續的漏洞修復、邏輯優化、維護保障,才是技術的核心價值”……

      可客戶不懂,也不想懂這些。

      最終這比買賣在報價基礎上打了六折成交。

      這就是市場的現實情況。不管你技術優劣,會不會用AI,只要你不降價,就會丟客戶。

      因為客戶們很清楚程序員面對著被AI取代的窘境,所以掌握著議價主動權,砍價也砍得底氣十足。

      另一邊,眾多軟件開發公司為了留住客戶,自愿和同行卷價格。

      AI壓垮了程序員和開發者的勞動定價,整個行業只能靠自降身價,斷臂求生。

      說回文章的主人公——

      以前,這位老程序的收入很體面,每年接的都是大單。

      現在,工作量變多了,客戶變難纏了,而他的利潤卻越來越少了,只能靠“走量生產”勉強活下去。

      而走量生產,就免不得要加班加點,要996,要007。從業者免不得24小時連軸轉,如此才能養家糊口。

      今年春節,這位老程序員沒有回老家,倒不是因為手里有工作要忙,而是因為“收入太低,無顏面對父母”

      這也是他從業多年來,第一次不敢回家過年。

      故事到此戛然而止,只是紙縫里的無奈還在繼續蔓延。

      每次科技革命發生后,總有一些人會失去工作。

      當然他們也會在技術發展帶來的新機遇里找到新工作,就像汽車發明后,馬車夫也能找到新工作一樣。

      只是從失去工作到找到工作的過程里,沒人知道馬車夫經歷了什么。

      搞了個知識星球,名字叫【雷叔講世界】。


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