本文來自微信公衆號：騰訊研究院，作者：王強（騰訊研究院前沿科技研究中心主任），原文標題：《99%的程序員都會失業嗎？丨AI原生研究系列之AI Coding》，題圖來自：AI生成

又到一年高考季，因爲這幾年一直在研究大模型，有好幾個家長朋友都來諮詢，要不要給自己孩子報考計算機專業？接到這個問題，面對“周更”、甚至“日更”的大模型浪潮，着實難給出一個準確的回答，只能說：編程作爲一種抽象和拆解問題的方法論依舊重要，但寫代碼這件事正被重新定義——自然語言正快速變成新的最高級的編程語言。

AI界的大V安德烈·卡帕斯（Andrej Karpathy）長期在X社交賬號上置頂的一句話，道出了當下的心情：最火的新編程語言，是英語（The hottest new programming language is English）。Karpathy提出了vibe coding（氛圍編程）的趨勢，這也意味着用戶可能會忘記代碼的存在。其最新的關於軟件3.0時代的演講，揭示了軟件開發正在經歷1940年軟件1.0以來最深刻的範式轉移。

一、AI編程是當前大模型最具顛覆性的領域

編程是數字世界的行動力，也是建構數字世界的建築師。編程能力的升級具有巨大意義，因爲如果說未來是數字世界，那麼AI編程將成爲未來最強大的數字生產力之一，不僅搭建數字世界，設計Agent在數字世界完成任務，還可以通過跟物理世界的交互產生更大的價值。 

今年3月，Anthropic首席執行官Dario Amodei表示，未來3到6個月，AI將編寫90%的代碼，而在12個月內，幾乎所有的代碼都可能由AI編寫。無獨有偶，OpenAI首席產品官Kevin Weil表示，預計到2025年底，AI編碼將實現99%自動化。與之前大部分預測都是未來3年、5年不同，兩位大模型公司高管的預測都是到今年底，幾個月後就會見分曉，AI Coding對程序員帶來的衝擊影響之大、速度之快，將是前所未有的。

近日美國勞工統計局的《當前人口調查》數據稱，美國計算機程序員的就業率已經降至1980年以來的最低水平。1980年，美國計算機編程工作崗位超過30萬個。在21世紀初的互聯網泡沫時期，這一數字曾達到70多萬，但如今就業機會已萎縮至當時的一半左右。可以說，程序員們夜以繼日爲之奮鬥的大模型，卻先革了自己的命。

最近的一場對談中，微軟CEO納德拉表示，現在微軟30%的代碼都是AI寫的。Meta創始人扎克伯格則表示，很快Meta的這一比例就會達到50%。

在國內，AI編程已成爲行業大範圍普及的應用。如，使用騰訊雲代碼助手產品的企業客戶，採納率普遍達到了30%的水平，單測執行率提升18%，代碼評審覆蓋率增長20%。

再如，一季度財報會上，美團創始人王興披露，美團爲工程師提供了自動代碼生成工具，內部已有52%的代碼由AI生成。公司90%的工程師已頻繁使用AI工具，部分團隊甚至依賴AI完成90%以上的代碼編寫。美團工程師反饋，以往需要數小時編寫的功能，現在幾分鐘內即可完成。例如，開發一個外賣訂單狀態查詢接口，AI能自動生成數據庫查詢語句、API接口、前端展示邏輯等，並將測試用例一併打包。工程師的角色逐漸從寫代碼轉向設計需求和審覈代碼。

AI的影響還蔓延至非技術崗位。美團推出的NoCode零代碼平臺允許普通員工通過對話創建應用。如，一位餐廳經理只需描述“需要統計每日銷量並自動生成報表”，AI便會搭建一個包含數據錄入、計算和可視化功能的小程序，大幅提升了流程效率。

二、AI編程的格局與新趨勢

AI編程是當前經過了市場驗證的人工智能最先落地的領域。據研究機構Vision Research Reports預測，8年後，全球AI Coding市場將突破200億美元。不過這可能都是一個偏保守的預測，因爲僅拿中國市場來看，2023年中國軟件和信息技術企業超3.8萬家，累計完成軟件收入12.3萬億，這都有可能轉爲AI編程的潛在市場空間。

當前市場上，已經湧現出一批AI編程的典型玩家，包括Cursor，Windsurf、Devin、GitHub Copilot、字節Trae、通義靈碼、騰訊雲代碼助手CodeBuddy等。特別是去年以來，Cursor成爲明星企業，以其“氛圍編程”體驗和高效的AI輔助編碼功能而聞名。它能幫助開發者用自然語言指令完成代碼生成、錯誤修復和知識問答等任務，極大地提高了開發效率，並吸引了包括OpenAI和Midjourney在內的知名企業客戶。Cursor近期完成了一輪9億美元的融資，最新估值達到90億美元，年度經常性收入在4月已增至2億美元。

目前大多數AI編程公司提供的能力主要有3大類，第一類是程序員助手，從IDE環境插件切入，更多是一個Copilot的角色，增強現有的工作流、提升效率；第二類是主打Agent，希望成爲一個能夠端到端執行任務的“數字程序員”。第三類是專注在特定代碼模型，從領域入手，構建差異化的競爭力。

當前，AI編程在自主完成項目的能力上還有一定的差距，且在幻覺消除、甚至有人嘲諷的“屎山代碼”問題，以及上下文長度、代碼質量、項目架構等方面還存在不小的挑戰，但正如很多技術在初始時可能也是以很弱小、甚至被嘲笑的狀態出現，最後卻改變了世界。可以確定地說，AI編程的進化是必然趨勢，也是大模型通往AGI征程上可以持續升級的能力。

1. 從代碼補全工具邁向自主Agent

過去，編程工具主要是提供一個IED環境或插件，做代碼補全、查找bug等，如今，各大編程工具正競相推出雲端Agent來獨立完成一個完整開發任務，可以覆蓋從規劃到編寫、測試等全流程，人類未來將從寫代碼轉向分配任務和代碼評審。

GitHub Copilot 在用戶分配問題後，可以規劃、編寫、測試和迭代代碼，並提出經過全面測試、可供人工審覈的拉取請求。

OpenAI Codex作爲一款基於雲的軟件工程代理工具，可以並行處理多項任務，其側邊欄可以接管任務，每個任務在隔離沙盒裏並行運行。如編寫功能、解答代碼庫相關問題、修復錯誤、執行測試並生成可追溯日誌等。每個任務都在專屬的雲沙盒環境中運行，並預加載了用戶的代碼庫。

Cursor支持一次跑多條agent流水線，並讓它們處理更大的任務。這些代理在各自的遠程環境中運行。用戶可以隨時查看狀態、發送跟進或接管。

Devin自創立起，就定位在“AI軟件工程師”，它不僅僅是一個IDE的軟件開發環境，用戶可以用自然語言向軟件下達任務，軟件會自動搜索在線資源、工具以完成任務。用戶可以一步一步地跟隨，看 Devin做了什麼以及它正在做什麼。

2. 從項目環節升級到覆蓋整個大項目

最新的Claude Opus 4，在全球編程模型領域持續領先，在複雜、長時間運行的任務和代理工作流中擁有不錯的性能表現，未來也有望能夠承擔更大的項目任務。最近Claude Code走紅，許多程序員稱讚它是目前最好的編程工具。

最近火熱的Augment Code，目標是“成爲最懂你整個代碼庫的AI編程夥伴”。augment支持高達200K Tokens（20萬）的上下文窗口，這樣的好處是前後端、數據庫模型、各種配置文件等都可以放到大模型中，讓編程助手更理解用戶的項目架構。它還可以索引多個關聯的代碼庫，實現跨項目理解和代碼生成，對於複雜業務邏輯更多的大項目來說，更爲友好。而且，相比Cursor傳統上“一問一答”的交互方式，Augment的自動化程度更高，省去了不少問答模式下反覆追問的麻煩。

3. 獨立編程工具可能被基礎大模型“喫掉”

關於獨立的編程工具有沒有護城河，一直是行業的一個爭議。秉持“沒有護城河”一方的觀點，最典型的是“苦澀的教訓”（ The bitter lesson），即人們反覆嘗試用工程手段提升性能，最終卻總是被簡單堆算力的方式超越。大模型能力的不斷提升，會“喫掉”不少個人應用創新的功能，特別是工作流類的應用，更容易被大模型的新能力取代，編程也可能是其中一種。

認爲有護城河的則認爲，雖然基礎大模型的能力在持續提升，但是獨立編程工具有較好的用戶交互界面和環境，不少工具也因此得到了用戶的青睞。同時像Cursor等工具，還針對低延遲、高頻率使用的功能構建了專有模型，進一步提升用戶的使用體驗，並降低成本。而且，更關鍵的，產品在跟用戶長期的互動中，可以獲得用戶採納、編程偏好、代碼規範等各種數據，從而成爲更具個性化、體驗更好的工具，從而獲得獨立的發展空間。這跟最近流行的上下文工程（Context Engineering）思想也是一致的。但這些個性化的數據，基礎大模型也可以實現，好比GPT今年4月推出的記憶功能，可以提取用戶跟大模型的歷史對話，從而分析用戶的特點和偏好，可能比用戶自己還懂自己，未來更有可能成爲一種Life OS（人生操作系統）。

當然，短期內，獨立編程工具仍然有存在的空間，這也是爲什麼OpenAI 提出斥資約 30 億美元收購 Windsurf，自然有其獨特價值。因爲當前爭奪用戶使用的心智，培養使用習慣，仍然非常重要，要掌握與開發者貼得最近的入口。收購Windsurf後，Open AI坐收了其百萬現成用戶，包括半數財富500強公司，摩根大通、戴爾等。

而且，還有一層意義在於防守，因爲如果編程工具的API都調用Claude，將讓OpenAI錯失這個最具PMF的市場，OpenAI當下非常需要一個好的交互界面和產品來做好防守。在Cursor無意被收購的背景下，收購Winsurf，也不失爲一個好的選擇。

但上週末傳出的消息，這次收購被谷歌截胡，Windsurf的CEO Varun Mohan、聯合創始人Douglas Chen以及部分研發核心成員，將直接加入谷歌DeepMind團隊。這再次印證了當前AI時代“收購人才，而非收購公司”的投資併購新特點。

再者，獨立編程工具的價值，還在於可以動態選擇當下表現最好的編程基礎模型，而不被基模品牌綁定，讓用戶始終保有最優模型的選擇權。但同時，基模強化自身編程產品的決心也是一以貫之的，如Open AI 在尋求收購Windsurf的同時，也在着力打造自己的AI編程產品Codex，6月已面向 ChatGPT Plus 用戶開放。Sam 對這個產品給了很多讚譽，說這是第一次讓他有接近 AGI感覺的產品之一。

三、程序員向何處去？“人人都是程序員”的新未來

“碼農”終將退場，但程序員永存。過去，程序員耗費大量時間在重複性、機械化的代碼搬磚上，而AI的崛起將徹底接管這些體力活。但真正的編程，從來不只是寫代碼——架構設計、系統思維、問題抽象，纔是程序員的價值核心。  

未來，程序員不會消失，但角色會被拆解、重組，而更多的普通人會因爲AI獲得“編程權”。未來的程序員會從碼農到AI指揮官，不再埋頭寫每一行代碼，而是駕馭AI，像導演一樣統籌全局。 從執行者到問題終結者，核心價值轉向定義問題、拆解邏輯、優化系統，而AI負責填充細節。

當AI編程的能力越來越強，供給的提升，反而也會激發更多的需求產生。歷史上，技術變革帶來的“破壞性創造”現象，在多個行業均有體現。雖然自動化短期內導致特定崗位減少，但通過降低門檻、激發新需求、催生新職業，反而創造了更多就業機會。

這背後藏着的是“需求彈性法則”——當技術把某種服務的成本和門檻降低一個數量級，沉睡的需求會被喚醒。遠到早期汽車對馬車伕的替代，近到這些年的互聯網技術改變的網約車行業。雖然對之前的出租車司機有一定的替代，但也催生了更多出行需求，反過來形成了龐大的專職司機羣體。

對程序員而言，AI把開發成本打下來後，“每個小店主都想有定製化庫存系統”的場景可能即將上演，每個產品經理也可以自己先做一套POC原型驗證，而不必再去苦等程序員的排期，從而自己也成爲半個程序員。往後延伸，便是未來更多的“一人公司”成爲可能，因爲以前創業更難找的是一個優秀的程序員合夥人。

在自然語言編程工具的加持下，個性化軟件成爲新可能。未來每個人可以基於自己的需求，定製化設計自己的軟件。如可以做一個每天彙總大模型最新進展新聞的應用，給重要的親朋發生日祝福的提示，口述回憶錄和記心情日記的APP，未來三個月喫減脂餐的外賣小程序等等。未來，用戶甚至都感受不到自己是在編程，只是輸入了一些個人需求。而背後是工具在通過編程的方式，調用各種工具來實現。

在人人都是程序員的未來，2030年的日常可能會是如下場景：

四、未來屬於善於思考的創意者

當 99% 的代碼行可以機器生成，人類真正的護城河是——提出好問題、驗證好答案，以及爲人類社會定義“好”的標準。編程的終極民主化，是讓技術像語言一樣成爲表達思想的自然媒介。編程可能只是中間態，未來只需要用戶來提出需求，由AI來完成實現。

所以，與其擔心99%的程序員會失業，不如思考：那1%會做什麼？如果你能成爲定義問題與評測標準的那1%，AI賦能的時代將因你而更精彩。

本文來自微信公衆號：騰訊研究院，作者：王強（騰訊研究院前沿科技研究中心主任）

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