最近，Box 的 CEO Aaron Levie 在 X 上分享了一个有趣的现象，引用了 Lenny Rachitsky 的数据：全球科技公司目前有超过 67,000 个工程师岗位正在招聘，仅美国就有 26,000 个，达到了三年来的最高点。
这个数据可能会让很多人感到困惑。AI 浪潮下，不是总说程序员要被取代了吗？怎么工程师的需求反而逆势上涨了呢？
Levie 用一个来自19世纪的经济学概念给出了解释：杰文斯悖论。
什么是杰文斯悖论？
这个概念源于经济学家威廉·斯坦利·杰文斯。他发现了一个反直觉的现象：当蒸汽机的效率大幅提高后，煤炭的总消耗量不仅没有下降，反而急剧增加。原因很简单，效率提升导致使用成本降低，促使更多行业开始采用蒸汽机，从而催生了爆炸性的总需求。
Levie 认为，同样的事情正在 人工智能 和软件领域上演。AI 让编写代码、开发软件的成本急剧下降，结果就是，那些曾经因为“太贵了，算了”而被搁置的想法，现在突然变得可行。于是，大量新的软件项目纷纷启动，对工程师的需求不降反升。
这个逻辑不难想象。如果盖房子的成本降到原来的十分之一，会发生什么？建筑工人不会失业，反而会因为到处都在大兴土木而变得更加抢手。软件行业，似乎正经历类似的剧本。
哪些领域正在爆发新需求？
Levie 描绘了几个正在发生变化的场景：
大公司的非技术部门开始配备工程师。 比如市场营销团队，现在可以申请预算雇佣工程师来帮他们自动化工作流。这在以前几乎是不可想象的，因为高昂的开发成本让这类需求难以被批准。
传统保守行业开始拥抱数字化。 生命科学、医疗等领域的研究人员，开始尝试用 AI 编程 工具来自动化繁琐的研究流程。这些领域过去可能严重依赖手工或Excel，如今软件开发门槛降低，数字化进程得以加速。
中小企业首次有能力雇佣工程师。 这是很关键的一点。过去，开发一个像样的网站或应用动辄几十万，对小企业是沉重负担。如今在 AI 辅助下，成本可能降至几分之一，这让许多小企业主也开始考虑打造自己的数字体验。
有人甚至大胆预测：随着 AI 持续降低每行代码的边际成本，未来世界上“有经济价值的软件”总量，可能会是现在的 10 倍乃至 10,000 倍。虽然听起来夸张，但想想全球有多少行业流程仍停留在原始状态，只是因为改造“太贵”而无人问津，这个增长空间或许并不虚幻。这波由技术驱动的需求释放，无疑是当前 开发者趋势 中值得关注的一环。
工程师不会消失，但角色在蜕变
Levie 在帖子中特别强调：只要 AI 智能体还需要人类来管理和引导，工程师就不会被取代。
他列举了几个 AI 目前仍高度依赖人类的环节：如何给 AI 下达精准指令（Prompt Engineering）、在 AI“跑偏”时及时纠正、维护 AI 构建的系统、修复层出不穷的 Bug……这些都需要懂技术的“掌舵人”。
因此，他的结论很明确：那些劝年轻人“别学编程”的建议可能是错的。未来的世界将由越来越多的软件构成，而最懂软件构建之道的人，将处于非常有利的位置。
评论区有一条回复更是点睛之笔：我们迎来的或许不是“软件末日”，而是一场“通才的文艺复兴”。当构建软件的成本趋近于零时，“知道该构建什么”的 judgment（判断力）价值，就达到了历史最高点。
这句话值得深思。纯粹执行代码的能力在贬值，但洞察真实需求、理解业务逻辑、拥有良好产品品味和系统架构能力，这些“软技能”正在急剧升值。工程师的角色，正从“码农”向“技术方案架构师”和“业务问题解决者”演变。
硬币的另一面：初级工程师的挑战
当然，乐观中也夹杂着冷静的声音。有评论者指出，尽管岗位总数在增长，但结构已经发生变化。
数据显示，在受 AI 影响较大的岗位上，22至25岁年轻工程师的就业率相对下降了约13%。欧洲科技行业的薪酬数据也表明，初级工程师的处境正在变得艰难。
这就引出一个现实问题：杰文斯悖论确实带来了总需求的增长，但这些新增需求可能更多地流向了能熟练驾驭 AI 工具、有丰富经验的资深工程师。如果一个资深工程师在 AI 辅助下，能完成过去三四个初级工程师的工作，那么公司的理性选择显而易见。
这对初入行的开发者传递了一个明确信号：学编程依然有价值，但绝不能止步于“会写代码”。你必须加速成长，快速建立对业务的理解、系统设计能力，并熟练掌握 AI 协作工具，努力跨越那个正在被技术压缩的“初级阶段”。
更深层的思考：这是“新”需求还是“补旧账”？
另一个有趣的视角是：Levie 描述的许多场景，如营销自动化、研究工具等，其实并非全新的软件品类，更像是“早就该有但一直因成本太高而没做”的存量需求。
这个区分很重要。如果 AI 释放的主要是“补课”型需求，那么这波增长虽然庞大，但终究有天花板。补完了，增长动力或许就会减弱。
真正令人兴奋的，是那些因 AI 而变得可能、我们此前根本无法想象的全新产品形态和软件品类。例如，当 AI 能真正理解意图、自主执行复杂任务、实时处理多模态信息时，会诞生什么？这才是想象空间无限的新大陆。
不过，即便只是“补旧账”，这个存量市场也足够惊人。全球还有无数中小企业用着纸笔和 Excel，大量传统行业流程停留在上个世纪。光是消化这些存量，就足以支撑软件行业多年的增长了。
写在最后：站在浪潮之上，而非被其卷走
Levie 的讨论之所以引发广泛共鸣，是因为它直指了许多人的核心焦虑：AI 究竟在消灭工作，还是在创造工作？
杰文斯悖论给出了一个历史性的参考答案：当一种关键资源的使用效率得到质的提升，其总需求往往不减反增。 煤炭如此，软件亦如此。
但这个答案有一个至关重要的前提：你必须成为能驾驭新工具的人。 蒸汽机让马车夫失业，却创造了火车司机的岗位。同样，AI 可能会让仅会编写基础代码的开发者处境艰难，但同时会让那些善于利用 AI 构建复杂系统、解决真实业务问题的人变得无比抢手。
世界的软件总量正站在爆发式增长的前夜。问题不在于浪潮是否到来，而在于你选择成为冲浪者，还是被海浪淹没。关于这场技术变革的更多深度讨论和实战分享，欢迎来云栈社区的开发者广场板块，与大家一起交流碰撞。
原文链接：https://x.com/levie/status/2036832183131033977
发表于 2 小时前
|
查看: 1|
回复: 0
