回复@大俗小号:我文章中链接了一篇以前写的文章，现在产品经理，稍加学习，不需要太专业的编程知识，借助 AI 是可以做简单的原型的，但是复杂的还需要程序员配合。另外即使没有 AI，产品经理也是要做原型的，只是以前的原型更简单//@大俗小号:“先借助 AI 做出可用的原型验证需求”……程序员是不是得洗洗睡了？//@宝玉xp:回复@fh1000:需求分析师不是鸡肋岗位，反而是相当关键的角色，因为需求定义不清楚，或者方向不对，后面都白忙活。只是未来需求分析不仅仅是写文档，而是要先借助 AI 做出可用的原型验证需求，这样可以快速验证需求，验证好了，再形成文档交给开发去完成。通过借助 AI 做原型验证需求，可以减少很多无谓
2025 会被 AI“平替”的行业？程序员真的会被取代吗？
在 2024 年底，OpenAI 发布了全新的推理模型 o3，表现相当惊艳：它在世界级编程比赛中能拿到第 175 名，也就是可以打败 99.9% 的参赛者。于是很多人又开始讨论：程序员是不是要凉了？2025 年，真的会有大批程序员被 AI 替代吗？除了软件行业，AI 会不会也让其他行业进入“平替”危机？
接下来，我想结合自己对软件行业的观察，谈谈 AI 发展的最新动态，以及它对初级程序员、在校学生、中高级工程师和管理者各自带来的影响，希望给你一些启发和思考。
一、AI 与软件行业：到底谁会被取代？
软件行业和 AI 的结合是最紧密的。从近几年 AI 在编程能力上的突飞猛进来看，软件领域确实“首当其冲”地感受到冲击。
- AI 能力提升：模型的推理和生成代码能力越来越强，像 Claude Sonnet 3.5、OpenAI o1 等都已经能大幅帮助开发者减轻负担。
- 自动化程度：一些初级、重复性的开发工作更容易被 AI 覆盖，甚至出现了类似 Devin 这样的“自动修 Bug”工具。
那么问题来了：“程序员会不会彻底失业？”或者稍微谨慎一点：“初级程序员会被取代吗？” 先别急着得出结论，让我们一步步看下去。
二、AI 助力编程：能提高多少效率？
AI 带来的效率提升
- 借助 AI 代码编辑器（Cursor、Windsurf、GitHub Copilot 等），在很多场景可以显著加快编程速度：
- 自动补全代码
- 写单元测试
- 从设计稿直接生成前端 UI
- 搭建项目脚手架
- 从我的实践来看，有些环节效率可提升 50% 以上，整体则能稳稳提高 20% 左右。
为何企业还没大规模使用？
尽管效率提升诱人，但要想真正享受 AI 编程红利，需要满足几项条件：
1. 使用最强的模型：例如 Claude Sonnet 3.5 或 OpenAI o1。如果模型本身的编程能力不够，就难有质的帮助。
2. 工具配套完善：要搭配先进的 AI 代码编辑器，而不是仅凭网页版的简单调用。
3. 代码数据安全合规：很多企业担心源代码上传到云端会带来安全隐患，需要等待自部署或开源模型能力成熟后再应用。
4. 团队熟练使用：要学会写提示词、掌握如何拆分复杂任务，让 AI 能更好地产出正确代码。
另外，还有一个容易被忽略的人性层面：
- 公司当然希望通过 AI 提升效率，但员工不一定愿意学，毕竟对个人而言，“省时”并不等于“涨工资”；甚至还会担心“学会 AI，岂不是我自己给自己挖坑？”。
- 与之相反，一些独立开发者、自由职业者更乐于拥抱 AI，因为效率提升带来的收益立刻能反映到个人收入上。
不过，这种保守态度不会持续太久。到 2025 年，AI 辅助编程大概率会成为常态，就像我们如今用高级 IDE 而不是用记事本写代码一样。在“内卷”的压力下，团队里不用 AI 反而会掉队。
三、AI 会让程序员失业吗？
编程只是软件开发的一部分
AI 写代码并不等于程序员就被取代。软件开发是一个系统工程：
- 需求沟通：产品经理需要和客户或市场沟通，确定需求；
- 架构设计：程序员要抽象需求、搭建框架；
- 测试与部署：写完代码还要经过测试、上线和维护；
眼下，AI 在编码阶段确实可以替代一部分人力，但其他流程仍需要人工主导。就算有像 Devin 这样的工具，能自动执行简单任务或修小 Bug，但在面对复杂模块时，AI 也常常陷入“卡死状态”，无法完成所有工作。
影响初级岗位
AI 在编程能力上的进一步提升，确实会让“初级程序员”面临更大竞争，因为很多简单任务可以让非专业开发者借助 AI 来完成，或者由高级工程师通过 AI 工具直接“前置”搞定。
- 一旦企业意识到可以省掉部分简单的编程人力，初级岗位会被“削减”或合并，导致毕业生或技能不够扎实的人员就业更困难。
- 不过这并不代表“程序员”这个职业消失。工程师依然要负责架构、需求抽象、测试和维护等更高层次的工作。
四、AI 正在重塑软件开发范式
我在文章 [《AI 辅助编程给软件工程带来的需求开发范式变化》](
网页链接) 中提到：AI 对传统软件开发模式影响深远，主要体现在：
1. 简单需求不再依赖完整研发流程
- 不少原型级别的小功能，通过 AI 就可以一次性搞定，甚至让产品经理直接生成初步版本。
2. 专业程序员“和 AI 结对”
- 程序员不再从头手写全部代码，而是更像“指挥员”，负责需求拆分、提示词编写、审核并调试 AI 生成的代码。
- 简单、重复的部分丢给 AI，自己腾出精力思考更高级的设计问题。
3. 团队规模可能缩小，效率却不降
- 人数减少，分工精简；但是“人 + AI”的效率不一定比原来更低。
- 由此带来的连锁反应是：管理层级变少，对纯管理岗位需求减少。
4. 初级岗位大量减少
- 一些原本需要由初级程序员完成的简单需求，正被“非专业编程者 + AI” 或“更资深程序员 + AI” 抢走。
- 对新人来说，如果没有核心竞争力，可能很难找到合适机会。
五、计算机专业还值得学吗？
很多人担心：“既然 AI 能把初级程序员的活儿都干了，那学计算机还有前途吗？” 我认为：
- 岗位少了，但需求并没有减少：软件开发整体需求还是在持续增长，只是对初级能力的依赖度降低了。
- 竞争会更激烈：低水平刷题可能已经不够，需要真正掌握软件工程知识，也要学会用好 AI。
- 学习速度更快：
- 以前遇到问题需要自己上论坛“求大佬解答”；现在大部分技术难题可以直接问 AI。
- AI 在代码生成时，也会呈现出“高质量范例”，对初学者来说，这比“屎山代码”可好太多。
- 有了随时可问的“AI 导师”，从初级跨越到中级的时间可能只需要 2~3 年，比过去的 3~5 年要快。
所以如果你是计算机专业的学生，反倒是“最坏的时代，也是最好的时代”：竞争升级，但你的学习效率也在加倍提升。只要充分利用 AI，提早动手做项目、实习，提前累积实战经验，依然能在就业市场上具备很强优势。
六、给不同群体的建议
对初级程序员/在校生
- 尽快拥抱 AI 工具，学会写 Prompt，借助 AI 辅助开发。
- 尽可能多参与真实项目（可由 AI 帮忙起步），提早获取工作经验。
- 刷题依旧重要，但更重要的是掌握软件工程全流程，能够独立解决问题。
对中高级程序员
- 角色转型： 从“纯手动写代码”转向“设计 + 指挥 + 审核”AI 产物。
- 深耕架构和需求分析： 让 AI 处理具体逻辑，自己负责更高层次决策。
- 保持学习热情： AI 迭代速度很快，经常尝试新工具和新模型，别被新一波浪潮冲走。
对管理者/项目负责人
- 正视 AI 潜力与挑战：积极推动企业内部的 AI 转型，调整流程和考核方式。
- 注重数据安全和合规：想要大规模使用 AI，就需要考虑隐私和知识产权问题。
- 重新评估团队结构：在团队规模和人才培养上做出更灵活的布局，别盲目追求“人海战术”。
七、AI 不会取代程序员，但会重塑软件开发
每次 AI 模型能力突破，总有人会喊“程序员要失业了，人人都能写代码”。但现实是：软件工程从需求到运维的复杂链路，让 AI 还没法一条龙包办。尽管未来或许会出现 AGI（通用人工智能），真正实现“全自动开发”，但起码眼下还差得远。
然而，AI 已经在重塑软件开发：
- 2024 年，我们看到了 AI 编程显著提升效率、完成简单原型的可能性。
- 到 2025 年，越来越多企业和团队会把 AI 编程融入正式流程。初级需求由产品经理或资深工程师与 AI 一起完成，更复杂的任务依然由专业工程师主导。
- 初级程序员需要快速晋级，中高级程序员要善用 AI 发挥最大价值，管理者需要思考如何拥抱这一趋势。
如果你是计算机专业的学生，记得别因为“AI 抢饭碗”而焦虑，而要善用 AI 工具加速成长；如果你已在岗位上多年，也别轻言“AI 编码不过如此”，要紧跟技术步伐，把自身定位从“搬砖”转向“策划与管理”。只有这样，才能在这股浪潮里生存乃至领跑。
结语
2025 年，AI 会进一步改变软件行业，绝不会一夜之间让程序员整体“下岗”，但眼前会影响初级程序员的就业是正在或者即将发生的事情。与其害怕被“平替”，不如两手一起抓：既掌握如何使用 AI 辅助开发，又借用 AI 快速学习，提升自身竞争力。
#2025会被AI平替的行业# #叩问2024#
在 2024 年底，OpenAI 发布了全新的推理模型 o3，表现相当惊艳：它在世界级编程比赛中能拿到第 175 名，也就是可以打败 99.9% 的参赛者。于是很多人又开始讨论：程序员是不是要凉了？2025 年，真的会有大批程序员被 AI 替代吗？除了软件行业，AI 会不会也让其他行业进入“平替”危机？
接下来，我想结合自己对软件行业的观察，谈谈 AI 发展的最新动态，以及它对初级程序员、在校学生、中高级工程师和管理者各自带来的影响，希望给你一些启发和思考。
一、AI 与软件行业：到底谁会被取代？
软件行业和 AI 的结合是最紧密的。从近几年 AI 在编程能力上的突飞猛进来看，软件领域确实“首当其冲”地感受到冲击。
- AI 能力提升：模型的推理和生成代码能力越来越强，像 Claude Sonnet 3.5、OpenAI o1 等都已经能大幅帮助开发者减轻负担。
- 自动化程度：一些初级、重复性的开发工作更容易被 AI 覆盖，甚至出现了类似 Devin 这样的“自动修 Bug”工具。
那么问题来了：“程序员会不会彻底失业？”或者稍微谨慎一点：“初级程序员会被取代吗？” 先别急着得出结论，让我们一步步看下去。
二、AI 助力编程：能提高多少效率？
AI 带来的效率提升
- 借助 AI 代码编辑器（Cursor、Windsurf、GitHub Copilot 等），在很多场景可以显著加快编程速度：
- 自动补全代码
- 写单元测试
- 从设计稿直接生成前端 UI
- 搭建项目脚手架
- 从我的实践来看，有些环节效率可提升 50% 以上，整体则能稳稳提高 20% 左右。
为何企业还没大规模使用？
尽管效率提升诱人，但要想真正享受 AI 编程红利，需要满足几项条件：
1. 使用最强的模型：例如 Claude Sonnet 3.5 或 OpenAI o1。如果模型本身的编程能力不够，就难有质的帮助。
2. 工具配套完善：要搭配先进的 AI 代码编辑器，而不是仅凭网页版的简单调用。
3. 代码数据安全合规：很多企业担心源代码上传到云端会带来安全隐患，需要等待自部署或开源模型能力成熟后再应用。
4. 团队熟练使用：要学会写提示词、掌握如何拆分复杂任务，让 AI 能更好地产出正确代码。
另外，还有一个容易被忽略的人性层面：
- 公司当然希望通过 AI 提升效率，但员工不一定愿意学，毕竟对个人而言，“省时”并不等于“涨工资”；甚至还会担心“学会 AI，岂不是我自己给自己挖坑？”。
- 与之相反，一些独立开发者、自由职业者更乐于拥抱 AI，因为效率提升带来的收益立刻能反映到个人收入上。
不过，这种保守态度不会持续太久。到 2025 年，AI 辅助编程大概率会成为常态，就像我们如今用高级 IDE 而不是用记事本写代码一样。在“内卷”的压力下，团队里不用 AI 反而会掉队。
三、AI 会让程序员失业吗？
编程只是软件开发的一部分
AI 写代码并不等于程序员就被取代。软件开发是一个系统工程：
- 需求沟通：产品经理需要和客户或市场沟通，确定需求；
- 架构设计：程序员要抽象需求、搭建框架；
- 测试与部署：写完代码还要经过测试、上线和维护；
眼下，AI 在编码阶段确实可以替代一部分人力，但其他流程仍需要人工主导。就算有像 Devin 这样的工具，能自动执行简单任务或修小 Bug，但在面对复杂模块时，AI 也常常陷入“卡死状态”，无法完成所有工作。
影响初级岗位
AI 在编程能力上的进一步提升，确实会让“初级程序员”面临更大竞争，因为很多简单任务可以让非专业开发者借助 AI 来完成，或者由高级工程师通过 AI 工具直接“前置”搞定。
- 一旦企业意识到可以省掉部分简单的编程人力，初级岗位会被“削减”或合并，导致毕业生或技能不够扎实的人员就业更困难。
- 不过这并不代表“程序员”这个职业消失。工程师依然要负责架构、需求抽象、测试和维护等更高层次的工作。
四、AI 正在重塑软件开发范式
我在文章 [《AI 辅助编程给软件工程带来的需求开发范式变化》](
网页链接) 中提到：AI 对传统软件开发模式影响深远，主要体现在：1. 简单需求不再依赖完整研发流程
- 不少原型级别的小功能，通过 AI 就可以一次性搞定，甚至让产品经理直接生成初步版本。
2. 专业程序员“和 AI 结对”
- 程序员不再从头手写全部代码，而是更像“指挥员”，负责需求拆分、提示词编写、审核并调试 AI 生成的代码。
- 简单、重复的部分丢给 AI，自己腾出精力思考更高级的设计问题。
3. 团队规模可能缩小，效率却不降
- 人数减少，分工精简；但是“人 + AI”的效率不一定比原来更低。
- 由此带来的连锁反应是：管理层级变少，对纯管理岗位需求减少。
4. 初级岗位大量减少
- 一些原本需要由初级程序员完成的简单需求，正被“非专业编程者 + AI” 或“更资深程序员 + AI” 抢走。
- 对新人来说，如果没有核心竞争力，可能很难找到合适机会。
五、计算机专业还值得学吗？
很多人担心：“既然 AI 能把初级程序员的活儿都干了，那学计算机还有前途吗？” 我认为：
- 岗位少了，但需求并没有减少：软件开发整体需求还是在持续增长，只是对初级能力的依赖度降低了。
- 竞争会更激烈：低水平刷题可能已经不够，需要真正掌握软件工程知识，也要学会用好 AI。
- 学习速度更快：
- 以前遇到问题需要自己上论坛“求大佬解答”；现在大部分技术难题可以直接问 AI。
- AI 在代码生成时，也会呈现出“高质量范例”，对初学者来说，这比“屎山代码”可好太多。
- 有了随时可问的“AI 导师”，从初级跨越到中级的时间可能只需要 2~3 年，比过去的 3~5 年要快。
所以如果你是计算机专业的学生，反倒是“最坏的时代，也是最好的时代”：竞争升级，但你的学习效率也在加倍提升。只要充分利用 AI，提早动手做项目、实习，提前累积实战经验，依然能在就业市场上具备很强优势。
六、给不同群体的建议
对初级程序员/在校生
- 尽快拥抱 AI 工具，学会写 Prompt，借助 AI 辅助开发。
- 尽可能多参与真实项目（可由 AI 帮忙起步），提早获取工作经验。
- 刷题依旧重要，但更重要的是掌握软件工程全流程，能够独立解决问题。
对中高级程序员
- 角色转型： 从“纯手动写代码”转向“设计 + 指挥 + 审核”AI 产物。
- 深耕架构和需求分析： 让 AI 处理具体逻辑，自己负责更高层次决策。
- 保持学习热情： AI 迭代速度很快，经常尝试新工具和新模型，别被新一波浪潮冲走。
对管理者/项目负责人
- 正视 AI 潜力与挑战：积极推动企业内部的 AI 转型，调整流程和考核方式。
- 注重数据安全和合规：想要大规模使用 AI，就需要考虑隐私和知识产权问题。
- 重新评估团队结构：在团队规模和人才培养上做出更灵活的布局，别盲目追求“人海战术”。
七、AI 不会取代程序员，但会重塑软件开发
每次 AI 模型能力突破，总有人会喊“程序员要失业了，人人都能写代码”。但现实是：软件工程从需求到运维的复杂链路，让 AI 还没法一条龙包办。尽管未来或许会出现 AGI（通用人工智能），真正实现“全自动开发”，但起码眼下还差得远。
然而，AI 已经在重塑软件开发：
- 2024 年，我们看到了 AI 编程显著提升效率、完成简单原型的可能性。
- 到 2025 年，越来越多企业和团队会把 AI 编程融入正式流程。初级需求由产品经理或资深工程师与 AI 一起完成，更复杂的任务依然由专业工程师主导。
- 初级程序员需要快速晋级，中高级程序员要善用 AI 发挥最大价值，管理者需要思考如何拥抱这一趋势。
如果你是计算机专业的学生，记得别因为“AI 抢饭碗”而焦虑，而要善用 AI 工具加速成长；如果你已在岗位上多年，也别轻言“AI 编码不过如此”，要紧跟技术步伐，把自身定位从“搬砖”转向“策划与管理”。只有这样，才能在这股浪潮里生存乃至领跑。
结语
2025 年，AI 会进一步改变软件行业，绝不会一夜之间让程序员整体“下岗”，但眼前会影响初级程序员的就业是正在或者即将发生的事情。与其害怕被“平替”，不如两手一起抓：既掌握如何使用 AI 辅助开发，又借用 AI 快速学习，提升自身竞争力。
#2025会被AI平替的行业# #叩问2024#
