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（来源：图灵人工智能）
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最近，Box 的 CEO Aaron Levie 在 X 上发了一条引发大量讨论的帖子。他引用了 Lenny Rachitsky 分享的一组数据：全球科技公司目前有超过 67000 个工程师岗位在招聘，仅美国就有 26000 个，这个数字达到了三年来的最高点。
很多人看到这个数据的第一反应可能是困惑。AI 不是要取代程序员吗？怎么工程师的需求反而在涨？
Levie 给出的解释只有两个字：杰文斯悖论。
什么是杰文斯悖论
哪些领域在爆发新需求
Levie 具体描述了几个正在发生变化的场景。
工程师不会消失，但角色在变
硬币的另一面：初级工程师怎么办
不过，评论区也有人泼了冷水，而且泼得很有道理。
一个更深层的问题：这些需求是真的「新」吗
编程智能体会吃掉垂直智能体？
评论区还有一个有趣的预测：编程智能体（coding agents）在未来一年会打败几乎所有的垂直智能体（vertical agents）。
这个观点的逻辑是这样的：与其为每个行业、每个场景单独做一个 AI 智能体，不如做一个强大的编程智能体，让它根据需求现场写代码来解决问题。因为代码本身就是最通用的「解决方案语言」，一个足够强的编程智能体理论上可以覆盖无数个垂直场景。
这跟之前林俊旸说的「从推理到智能体」的趋势是一脉相承的。AI 的价值正在从「回答问题」转向「解决问题」，而编程恰好是解决问题最强大的工具之一。如果 AI 能自己写代码、自己测试、自己部署，那很多以前需要专门开发的垂直应用，可能直接被一个通用的编程智能体给替代了。
Levie 这条帖子之所以引发这么大的讨论，是因为它触及了一个很多人都在焦虑的问题：AI 到底是在消灭工作，还是在创造工作？
杰文斯悖论给出的答案是：当一种资源的使用效率大幅提升时，对这种资源的总需求往往不减反增。蒸汽机时代的煤炭如此，AI 时代的软件也如此。
但这个答案有一个重要的前提：你得是那个能驾驭新工具的人。蒸汽机让马车夫失业了，但让火车司机成了新的热门职业。AI 可能会让一部分只会写基础代码的程序员处境变难，但会让那些能用 AI 来构建复杂系统、解决真实问题的人变得更加抢手。
世界上的软件总量即将迎来一次爆发式增长。问题只在于，你是站在这波浪潮上面，还是被它卷走。
原文链接：https://x.com/levie/status/2036832183131033977
