很多人看到这幅图，觉得程序员要完蛋了。
甚至还有人说：编程，就是打字而已，而打字已经不值钱了。
说这种话的，要么是外行，要么是别有用心。
我觉得程序员虽然受到AI影响最大，但是这个岗位肯定还会继续存在，只不过可能会出现三层结构，形成一个金字塔。
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第一层：AI系统设计者
真正的核心工程师，数量稀少，可能只有1%。
他们不写业务代码，而是设计AI系统，训练大模型，开发基础设施。
操作系统、数据库、编译器、浏览器等也应该算进去，因为已经证明AI在系统软件领域的表现极其差劲。
全世界的程序员都在使用这一层程序员的产品，影响力超级巨大。
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第二层：AI“牧羊人”（主流程序员）
这一层，是未来数量最多的专业程序员。
以后你不再是“码农”，而是 “AI 指挥家” 或者 “AI 牧羊人”。
你的工作不是一行行敲代码，而是：翘着二郎腿，打开电脑，同时指挥 10 个 AI Agent 小老弟去干活。
你自己呢？是项目经理 + 系统架构师 + 终极背锅侠。
为什么 AI 还取代不了人类？因为 AI 这货太弱了，无法独自应对复杂的企业级系统。
比如你对 AI 说：“给我写一个支持高并发的电商系统。”
AI只会输出一个玩具，可能看起来不错，也能跑，但是人数一多就死给你看的Demo。
你得把需求掰开了、揉碎了，告诉 AI：
这是个电商系统，包括用户管理、商品管理、库存管理，订单管理......等n个模块； 技术上要分布式，用缓存技术，主从复制，分库分表，消息队列，服务拆分，限流熔断，搜索，秒杀......，前端要如何如何,后端要如何如何...... <此处略去8000字>
你得指挥它，把这些功能性需求和非功能性需求精心分类、排序，拆分成小块单元，指挥一堆Agent逐个实现。
为了防止AI脑子一抽，走上邪路，你还得指挥它写好测试，自己测试自己。
这还是新项目，老项目、遗留项目更是要命。
代码已经写了多年（甚至几十年），代码量达到数百万甚至数十亿行。
你想快速添加新功能是不可能的，一不小心就会破坏数百万用户以来的功能。
程序员的主要时间耗在规划、用AI来理解庞大的屎山代码，确定优先级、开会讨论进度。
即使是AI把代码写完，也得经历严格的代码审查和测试审核，确保它实现了功能，并且安全无害。
所以Google CEO 说，AI 对成熟科技公司程序员生产力的提升，大约是 10%。
这样复杂的系统，普通的小白能用AI来做吗？
绝对不可能，专业程序员依然是刚需。
但是，这种状况对新手是不利的，初级岗位正在被AI侵蚀。
去年，斯坦福数字经济实验室主任、经济学家 Erik Brynjolfsson 和他的同事根据不同年龄群体以及工作被 A.I. 替代的可能性分析了多个行业。他发现，计算机程序员是最“暴露在 AI 之下”的职业之一，而初级开发者受到的冲击最大。 自 2022 年以来，22 至 25 岁（最可能刚进入行业的年龄段）的程序员岗位数量下降了 16%，而年长程序员的岗位数量几乎没有明显减少。
原因很简单，过去公司需要会招聘新人，辅助资深程序员干活儿，现在资深程序员有了不知疲倦的AI，工作效率猛增，公司为什么还要去招聘新人呢？
这又形成一个悖论：没有新人进入这个行业，等这一批人逐渐老去，这个行业不就完蛋了吗？
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第三层：AI 赋能的“野生魔法师”（数量最多）
他们不是专业程序员，也不懂复杂架构，他们使用AI编程就是为了解决自己手头的实际问题。
医生可能会写一个医疗小工具，老师写教学软件，会计写自动化脚本，设计师写网站，他们不会叫自己程序员，但实际上他们就是在编写软件。
这类软件通常功能明确，易于开发，几个小时，最多一天就能完成一个应用。
不过，这样的工具和应用可扩展性比较低，适合一次性或者小范围使用，肯定不是企业级系统。
未来可能出现个人软件时代，就像今天：自媒体，短视频，人人都可以创作。
软件也会这样。
你可能觉得这是危言耸听，其实现在已经有这样的苗头了。
Maxime Cuisy 是巴黎一家印刷公司的生产经理，他的公司专门为 Dior 和 Louis Vuitton 等高端客户制作摄影画册。
有一天，Cuisy发现公司现有软件无法兼容新买的打印机，员工必须手工调整照片边距，非常耗时。
Maxime Cuisy硕士期间研究的是法国漫画小说，完全不懂编程，公司也没有钱去雇一个开发团队解决这个问题。
于是，他决定用Codex试试AI编程，它花了几个小时详细描述如何调整图片，到了下班的时候，Codex实现了一个可以在macOS和Windows运行的程序。
员工可以用这个程序一次处理多达2000张图片，老板非常满意。
我身边也有个例子，闺女想做个回合制卡牌游戏，有攻击牌、附加牌（效果会持续几个回合）、防守牌，牌还可以合并，有攻击距离，角色可以移动，有体力值，逻辑复杂，再加上各种动态特效，让我这个老程序员来做，也是很头疼的。
但是让我万万没想到的是，我仅仅帮她开了个头，做了技术选型，完全不懂编程的她，竟然独自用自然语言驱动AI把游戏的功能逐个实现了。
我相信，随着AI编程越来越强，这样的案例会越来越多。
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为什么会形成这三层？
因为 AI 改变了 软件生产的成本结构。
在过去，软件开发 = 高门槛， 你得会18般武艺：编程语言、算法、框架、设计模式……
但是，正在发生的AI革命越来越清楚地指向一件事情：软件开发 = 表达能力
你能不能把问题说清楚，能不能像指挥一个有点笨但又很听话的小弟一样，把需求拆解明白，让 AI 去执行，变成了关键。
这是一个翻天覆地的变化，最终的结果就是：软件开发这个行业不会消失，但是薪资不再像过去那样高，以前那种“我会写代码”的稀缺性，正在被 AI 一点点抹平。
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