这波AI狂潮下我看到的行业变化

发布时间: 2025-12-19

前言

又过去了几个月，最近感知到很多行业的变化，我又想在这里简单聊聊我眼中看到的情况，以及一些对行业、对程序员职业的一些思考。本次就不做大篇幅展开，简短地聊聊。

1. 现在几乎已经不太需要自己写代码了

最近几个月的模型更新后，能力越来越突出，尽管仍然有问题，但不可否认的事实是，我写代码已经比较少了，这在去年我是不敢想的，这几年的AI发展速度真的很快，从一开始的AI智能补全，解决了怎么写的问题。然后发展到它能理解一些上下文，参与决策和验证。到了现在的vibe coding，人机进入一个比较全面的合作和信息共享，共同创作，我基本只做“引领者”的身份，将我的需求通过MD写好，让大模型来根据项目现状和我的需求，生成执行计划，然后我要做的就是审查计划，找出其中的潜在问题和不符合预期的地方，对其进行纠正，这其实就是现在说得比较多的SSD（规范驱动开发）。因此几乎不太需要自己写代码了，但是我的身份转变了，我花大量的时间和模型多轮交互、审查文档，最终测试。其中审查文档更是需要有丰富的开发经验来发现AI的实现思路中的潜在风险和问题。

2. AI赋能下，全栈开发将会普及

现在技术平权的概念之下，程序员的语言边界越来越模糊、越来越广阔，包括美团要求前端转为全栈开发，让我想起多年前我也是个全栈开发者，因为前端工程化、复杂化、快速迭代等背景下，独立出来了前端开发这个细分职业，拆分的原因就是因为前端过于复杂了，那么现在有了AI之后合并是大趋势，不光在中国，硅谷一样也经历着这些变迁。

3. 大学生+AI=经验丰富的程序员？

网上可以看到有这种观点，然后也有另外的观点表明一个老程序员+AI=10个初级程序员。根据我在用AI的过程中，以及对新同事的观察中来看，目前这个说法站不住脚，有一些比较棘手的情况，现在的AI模型仍然不是很理想，随着AI使用，你的项目会变得越来越陌生，越来越不可控，以至于催生了一些专门负责修复AI编程问题的初创公司，就像前面说的，我的经验仍然有用，并且我很感谢我拥有大量编写代码的经历，这让我在使用AI的过程中对代码的把控更深入。因此我认为即便是AI时代来了，最大的改变其实是开发范式，需求依旧存在，扎实的基础是亲身编程的经历仍然是每个新程序员应该注重的，当一切都变得快的时候，你是不是感觉到虚无？

4. 模型安全、代码安全问题凸显

现在已经开始逐步显现出模型安全的问题，有一些公司会开始做模型安全，也就是模型信息脱敏，防止泄露敏感信息，同样代码安全也是，目前有传出字节和快手禁用Cursor，结合我自己的使用经验来看，现在的代码安全问题也非常突出，我司暂时还未传出禁用这些模型的问题，但是我在使用的过程中依然感到十分担忧，目前几乎等同于所有源码都提交给模型。往后也许会有更多的公司会禁用国外模型，发展自己公司的私有模型。

5. 现在大模型的工作”效率”仍然低下

这里说到效率低下并不是指真正的效率，而是指目前的大模型工作方式本质上仍然是过去那种发挥计算机优势的方式，即充分发挥计算机计算速度的优势，并不是真正人类思考问题的方式，通过短时间大量高密度的计算，得到计算结果，因此目前尽管很多模型的上下文token上限在不断地突破，但是本质上这发展道路会带来成本高企以及实打实的token限制了上下文长度，综合来看大模型陷入了一个效率旋涡，你想要它足够的了解你的上下文，那么就要接受他以极高的速度来消耗token。

6. 这波狂潮之下，程序员如何安身立命

危机也伴随着机会，必须放下成见，大力拥抱AI，探索在AI时代的开发工作流，拓展边界，做全栈以及借助AI进入一些细分领域的开发，比如GIS、图形编程、游戏编程、数字孪生等过去需要更专业的领域。毕竟开发语言和工具都只是手段，产出的价值才是追求的最终目标。