本文来自微信公众号：腾讯研究院，作者：王强（腾讯研究院前沿科技研究中心主任），原文标题：《99% 的程序员都会失业吗？丨 AI 原生研究系列之 AI Coding》，题图来自：AI 生成
又到一年高考季，因为这几年一直在研究大模型，有好几个家长朋友都来咨询，要不要给自己孩子报考计算机专业？接到这个问题，面对"周更"、甚至"日更"的大模型浪潮，着实难给出一个准确的回答，只能说：编程作为一种抽象和拆解问题的方法论依旧重要，但写代码这件事正被重新定义——自然语言正快速变成新的最高级的编程语言。
AI 界的大 V 安德烈 · 卡帕斯（Andrej Karpathy）长期在 X 社交账号上置顶的一句话，道出了当下的心情：最火的新编程语言，是英语（The hottest new programming language is English）。Karpathy 提出了 vibe coding（氛围编程）的趋势，这也意味着用户可能会忘记代码的存在。其最新的关于软件 3.0 时代的演讲，揭示了软件开发正在经历 1940 年软件 1.0 以来最深刻的范式转移。
一、AI 编程是当前大模型最具颠覆性的领域
编程是数字世界的行动力，也是建构数字世界的建筑师。编程能力的升级具有巨大意义，因为如果说未来是数字世界，那么 AI 编程将成为未来最强大的数字生产力之一，不仅搭建数字世界，设计 Agent 在数字世界完成任务，还可以通过跟物理世界的交互产生更大的价值。
今年 3 月，Anthropic 首席执行官 Dario Amodei 表示，未来 3 到 6 个月，AI 将编写 90% 的代码，而在 12 个月内，几乎所有的代码都可能由 AI 编写。无独有偶，OpenAI 首席产品官 Kevin Weil 表示，预计到 2025 年底，AI 编码将实现 99% 自动化。与之前大部分预测都是未来 3 年、5 年不同，两位大模型公司高管的预测都是到今年底，几个月后就会见分晓，AI Coding 对程序员带来的冲击影响之大、速度之快，将是前所未有的。
近日美国劳工统计局的《当前人口调查》数据称，美国计算机程序员的就业率已经降至 1980 年以来的最低水平。1980 年，美国计算机编程工作岗位超过 30 万个。在 21 世纪初的互联网泡沫时期，这一数字曾达到 70 多万，但如今就业机会已萎缩至当时的一半左右。可以说，程序员们夜以继日为之奋斗的大模型，却先革了自己的命。
最近的一场对谈中，微软 CEO 纳德拉表示，现在微软 30% 的代码都是 AI 写的。Meta 创始人扎克伯格则表示，很快 Meta 的这一比例就会达到 50%。
在国内，AI 编程已成为行业大范围普及的应用。如，使用腾讯云代码助手产品的企业客户，采纳率普遍达到了 30% 的水平，单测执行率提升 18%，代码评审覆盖率增长 20%。
再如，一季度财报会上，美团创始人王兴披露，美团为工程师提供了自动代码生成工具，内部已有 52% 的代码由 AI 生成。公司 90% 的工程师已频繁使用 AI 工具，部分团队甚至依赖 AI 完成 90% 以上的代码编写。美团工程师反馈，以往需要数小时编写的功能，现在几分钟内即可完成。例如，开发一个外卖订单状态查询接口，AI 能自动生成数据库查询语句、API 接口、前端展示逻辑等，并将测试用例一并打包。工程师的角色逐渐从写代码转向设计需求和审核代码。
AI 的影响还蔓延至非技术岗位。美团推出的 NoCode 零代码平台允许普通员工通过对话创建应用。如，一位餐厅经理只需描述"需要统计每日销量并自动生成报表"，AI 便会搭建一个包含数据录入、计算和可视化功能的小程序，大幅提升了流程效率。
二、AI 编程的格局与新趋势
AI 编程是当前经过了市场验证的人工智能最先落地的领域。据研究机构 Vision Research Reports 预测，8 年后，全球 AI Coding 市场将突破 200 亿美元。不过这可能都是一个偏保守的预测，因为仅拿中国市场来看，2023 年中国软件和信息技术企业超 3.8 万家，累计完成软件收入 12.3 万亿，这都有可能转为 AI 编程的潜在市场空间。
当前市场上，已经涌现出一批 AI 编程的典型玩家，包括 Cursor，Windsurf、Devin、GitHub Copilot、字节 Trae、通义灵码、腾讯云代码助手 CodeBuddy 等。特别是去年以来，Cursor 成为明星企业，以其"氛围编程"体验和高效的 AI 辅助编码功能而闻名。它能帮助开发者用自然语言指令完成代码生成、错误修复和知识问答等任务，极大地提高了开发效率，并吸引了包括 OpenAI 和 Midjourney 在内的知名企业客户。Cursor 近期完成了一轮 9 亿美元的融资，最新估值达到 90 亿美元，年度经常性收入在 4 月已增至 2 亿美元。
目前大多数 AI 编程公司提供的能力主要有 3 大类，第一类是程序员助手，从 IDE 环境插件切入，更多是一个 Copilot 的角色，增强现有的工作流、提升效率；第二类是主打 Agent，希望成为一个能够端到端执行任务的"数字程序员"。第三类是专注在特定代码模型，从领域入手，构建差异化的竞争力。
当前，AI 编程在自主完成项目的能力上还有一定的差距，且在幻觉消除、甚至有人嘲讽的"屎山代码"问题，以及上下文长度、代码质量、项目架构等方面还存在不小的挑战，但正如很多技术在初始时可能也是以很弱小、甚至被嘲笑的状态出现，最后却改变了世界。可以确定地说，AI 编程的进化是必然趋势，也是大模型通往 AGI 征程上可以持续升级的能力。
1. 从代码补全工具迈向自主 Agent
过去，编程工具主要是提供一个 IED 环境或插件，做代码补全、查找 bug 等，如今，各大编程工具正竞相推出云端 Agent 来独立完成一个完整开发任务，可以覆盖从规划到编写、测试等全流程，人类未来将从写代码转向分配任务和代码评审。
GitHub Copilot 在用户分配问题后，可以规划、编写、测试和迭代代码，并提出经过全面测试、可供人工审核的拉取请求。
OpenAI Codex 作为一款基于云的软件工程代理工具，可以并行处理多项任务，其侧边栏可以接管任务，每个任务在隔离沙盒里并行运行。如编写功能、解答代码库相关问题、修复错误、执行测试并生成可追溯日志等。每个任务都在专属的云沙盒环境中运行，并预加载了用户的代码库。
Cursor 支持一次跑多条 agent 流水线，并让它们处理更大的任务。这些代理在各自的远程环境中运行。用户可以随时查看状态、发送跟进或接管。
Devin 自创立起，就定位在" AI 软件工程师"，它不仅仅是一个 IDE 的软件开发环境，用户可以用自然语言向软件下达任务，软件会自动搜索在线资源、工具以完成任务。用户可以一步一步地跟随，看 Devin 做了什么以及它正在做什么。
2. 从项目环节升级到覆盖整个大项目
最新的 Claude Opus 4，在全球编程模型领域持续领先，在复杂、长时间运行的任务和代理工作流中拥有不错的性能表现，未来也有望能够承担更大的项目任务。最近 Claude Code 走红，许多程序员称赞它是目前最好的编程工具。
最近火热的 Augment Code，目标是"成为最懂你整个代码库的 AI 编程伙伴"。augment 支持高达 200K Tokens（20 万）的上下文窗口，这样的好处是前后端、数据库模型、各种配置文件等都可以放到大模型中，让编程助手更理解用户的项目架构。它还可以索引多个关联的代码库，实现跨项目理解和代码生成，对于复杂业务逻辑更多的大项目来说，更为友好。而且，相比 Cursor 传统上"一问一答"的交互方式，Augment 的自动化程度更高，省去了不少问答模式下反复追问的麻烦。
3. 独立编程工具可能被基础大模型"吃掉"
关于独立的编程工具有没有护城河，一直是行业的一个争议。秉持"没有护城河"一方的观点，最典型的是"苦涩的教训"（ The bitter lesson），即人们反复尝试用工程手段提升性能，最终却总是被简单堆算力的方式超越。大模型能力的不断提升，会"吃掉"不少个人应用创新的功能，特别是工作流类的应用，更容易被大模型的新能力取代，编程也可能是其中一种。
认为有护城河的则认为，虽然基础大模型的能力在持续提升，但是独立编程工具有较好的用户交互界面和环境，不少工具也因此得到了用户的青睐。同时像 Cursor 等工具，还针对低延迟、高频率使用的功能构建了专有模型，进一步提升用户的使用体验，并降低成本。而且，更关键的，产品在跟用户长期的互动中，可以获得用户采纳、编程偏好、代码规范等各种数据，从而成为更具个性化、体验更好的工具，从而获得独立的发展空间。这跟最近流行的上下文工程（Context Engineering）思想也是一致的。但这些个性化的数据，基础大模型也可以实现，好比 GPT 今年 4 月推出的记忆功能，可以提取用户跟大模型的历史对话，从而分析用户的特点和偏好，可能比用户自己还懂自己，未来更有可能成为一种 Life OS（人生操作系统）。
当然，短期内，独立编程工具仍然有存在的空间，这也是为什么 OpenAI 提出斥资约 30 亿美元收购 Windsurf，自然有其独特价值。因为当前争夺用户使用的心智，培养使用习惯，仍然非常重要，要掌握与开发者贴得最近的入口。收购 Windsurf 后，Open AI 坐收了其百万现成用户，包括半数财富 500 强公司，摩根大通、戴尔等。
而且，还有一层意义在于防守，因为如果编程工具的 API 都调用 Claude，将让 OpenAI 错失这个最具 PMF 的市场，OpenAI 当下非常需要一个好的交互界面和产品来做好防守。在 Cursor 无意被收购的背景下，收购 Winsurf，也不失为一个好的选择。
但上周末传出的消息，这次收购被谷歌截胡，Windsurf 的 CEO Varun Mohan、联合创始人 Douglas Chen 以及部分研发核心成员，将直接加入谷歌 DeepMind 团队。这再次印证了当前 AI 时代"收购人才，而非收购公司"的投资并购新特点。
再者，独立编程工具的价值，还在于可以动态选择当下表现最好的编程基础模型，而不被基模品牌绑定，让用户始终保有最优模型的选择权。但同时，基模强化自身编程产品的决心也是一以贯之的，如 Open AI 在寻求收购 Windsurf 的同时，也在着力打造自己的 AI 编程产品 Codex，6 月已面向 ChatGPT Plus 用户开放。Sam 对这个产品给了很多赞誉，说这是第一次让他有接近 AGI 感觉的产品之一。
三、程序员向何处去？"人人都是程序员"的新未来
"码农"终将退场，但程序员永存。过去，程序员耗费大量时间在重复性、机械化的代码搬砖上，而 AI 的崛起将彻底接管这些体力活。但真正的编程，从来不只是写代码——架构设计、系统思维、问题抽象，才是程序员的价值核心。
未来，程序员不会消失，但角色会被拆解、重组，而更多的普通人会因为 AI 获得"编程权"。未来的程序员会从码农到 AI 指挥官，不再埋头写每一行代码，而是驾驭 AI，像导演一样统筹全局。 从执行者到问题终结者，核心价值转向定义问题、拆解逻辑、优化系统，而 AI 负责填充细节。
当 AI 编程的能力越来越强，供给的提升，反而也会激发更多的需求产生。历史上，技术变革带来的"破坏性创造"现象，在多个行业均有体现。虽然自动化短期内导致特定岗位减少，但通过降低门槛、激发新需求、催生新职业，反而创造了更多就业机会。
这背后藏着的是"需求弹性法则"——当技术把某种服务的成本和门槛降低一个数量级，沉睡的需求会被唤醒。远到早期汽车对马车夫的替代，近到这些年的互联网技术改变的网约车行业。虽然对之前的出租车司机有一定的替代，但也催生了更多出行需求，反过来形成了庞大的专职司机群体。
对程序员而言，AI 把开发成本打下来后，"每个小店主都想有定制化库存系统"的场景可能即将上演，每个产品经理也可以自己先做一套 POC 原型验证，而不必再去苦等程序员的排期，从而自己也成为半个程序员。往后延伸，便是未来更多的"一人公司"成为可能，因为以前创业更难找的是一个优秀的程序员合伙人。
在自然语言编程工具的加持下，个性化软件成为新可能。未来每个人可以基于自己的需求，定制化设计自己的软件。如可以做一个每天汇总大模型最新进展新闻的应用，给重要的亲朋发生日祝福的提示，口述回忆录和记心情日记的 APP，未来三个月吃减脂餐的外卖小程序等等。未来，用户甚至都感受不到自己是在编程，只是输入了一些个人需求。而背后是工具在通过编程的方式，调用各种工具来实现。
在人人都是程序员的未来，2030 年的日常可能会是如下场景：
四、未来属于善于思考的创意者
当 99% 的代码行可以机器生成，人类真正的护城河是——提出好问题、验证好答案，以及为人类社会定义"好"的标准。编程的终极民主化，是让技术像语言一样成为表达思想的自然媒介。编程可能只是中间态，未来只需要用户来提出需求，由 AI 来完成实现。
所以，与其担心 99% 的程序员会失业，不如思考：那 1% 会做什么？如果你能成为定义问题与评测标准的那 1%，AI 赋能的时代将因你而更精彩。
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