未来两年，软件行业真的要面临剧变吗？
今年以来，从Redis之父到Claude Code的创造者Boris，再到Shopify的CEO，多位行业领袖都已公开拥抱现有的AI编码工具。这类工具的进化速度远超预期，它们甚至能在数小时内完成过去需要数周的中等规模开发任务。
一个现实的问题随之而来：AI的崛起，究竟会让程序员行业迈入“人人效率提升10倍”的新时代，还是会直接摧毁这个职业？
近日，Google Cloud AI部门的工程负责人Addy Osmani针对这一核心问题发表了自己的洞见。
他认为：“软件行业正处在一个相当微妙的拐点上！”未来几年将决定，我们是在用速度牺牲理解，还是能将深刻的理解转化为新的竞争壁垒。
在他的博客文章《未来两年的软件工程》中，这位深度参与了Gemini、Vertex AI及Agent Development Kit与开发者工作流整合的负责人，并没有给出简单的答案。相反，他提出了五个将深刻影响行业的关键问题：
一、企业还需要初级工程师吗？
二、程序员的基本功会被AI废掉吗？
三、开发者会沦为“代码清洁工”吗？
四、专才，正在变得更危险！
五、大学四年（CS专业），还有必要读？
针对每一个问题，Addy都进行了深入分析，并给出了务实的建议。文章引用了一项哈佛大学对6200万工人的研究数据，显示当公司采用生成式AI时，初级开发者的就业人数在六个季度内会下降约9-10%，而高级开发者几乎不受影响。与此同时，过去三年大型科技公司招聘的应届毕业生数量减少了约50%。
然而，也有乐观的预测。美国劳工统计局预计，2024至2034年间，软件岗位整体将增长15%，其理由是AI将把软件能力扩展到医疗、金融等更多行业，从而创造新的“AI原生”职位。
Addy指出，更深层的问题在于技能转变和角色演变。他的核心洞见是：开发者必须掌握AI提示工程与人类判断力的结合，进化为高层次的系统编排者，避免沦为“代码清洁工”。
具体建议包括：初级开发者应构建集成AI的作品集，善用AI学习但要手动编写关键算法巩固计算机基础，并寻求如管道设置等非编码任务以提升综合能力。而资深开发者则应专注于架构审查、集成、导师角色以及发展产品感。
Addy认为，大学本科计算机专业仍有价值，但更多是作为文凭凭证，关键的专业知识与技能需要个人在课外持续补充和训练。在AI冲击之下，持续学习与保持创造力是唯一的应对之道。
这篇文章也获得了谷歌云高级总监兼首席布道官Richard Seroter的转发推荐。
如果你立志于软件行业，无论是应届生还是资深老兵，都需要开始行动：储备你的AI集成创意作品，或者锤炼你的架构品味与跨职能协作能力。
以下是文章核心观点的梳理。
软件正处于微妙的拐点
软件行业正处在一个微妙的拐点上。AI编程已从“强化版自动补全”，演进为可以自主执行开发任务的智能体。同时，推动科技行业大规模招聘的经济繁荣期正在让位于“效率优先”的共识：企业更看重盈利而非增长，更青睐有经验的工程师而非毕业生，并倾向于用更小但工具更强的团队。
新一代开发者带着不同的心态进入职场：他们对职业稳定性更务实，对加班文化更警惕，并且从第一天起就习惯在AI辅助下工作。未来充满不确定性。
下面五个问题可能在2026年前深刻影响软件工程行业。每个问题都对应两种可能的情景，它们并非精准预测，而是帮助我们提前做准备的观察视角。目的是基于数据，以工程师的怀疑精神，勾勒一张应对未来的路线图。
1. 初级工程师，还被需要吗？
初级工程师的招聘可能因AI自动化而萎缩，也可能因软件渗透所有行业而反弹。传统“学编程→拿初级岗→成长为高级工程师”的路径正在动摇。
哈佛大学的研究覆盖了6200万劳动者，发现公司引入生成式AI后，随后六个季度里，初级开发者的岗位数量下降了约9%–10%，而高级工程师的就业几乎不变。过去三年，大型科技公司的应届毕业生招聘量减少了约50%。一位工程师尖锐地提问：“既然一个AI编码智能体成本更低，为何还要花9万美元招一个初级工程师？”
这不仅是AI的问题，宏观经济的调整早在2022年就已影响招聘。但AI无疑加速了这一趋势。如今，一位配备了AI工具的资深工程师，其产出可能抵得上过去一个小团队。许多公司并未裁员，而是悄悄地选择不再招聘初级岗位。
另一种未来则截然相反。AI不会减少开发者需求，而是将软件开发扩散至医疗、农业、制造、金融等几乎所有行业。AI成为“放大器”，让更多原本不雇佣程序员的领域开始需要开发者。在这种情况下，初级岗位不会消失，只是形态发生变化，涌现出更多为垂直领域快速构建自动化方案的“AI原生”开发者。
美国劳工统计局仍预计，2024–2034年软件岗位将增长约15%。如果企业用AI来扩大产出而非仅仅削减人力，那么人类工程师仍是抓住这些机会的关键。
一个常被忽视的长期风险是：今天的初级工程师，是5–10年后的高级工程师和技术领导者。彻底切断这条人才管道，可能导致行业未来出现领导力真空，一些资深从业者称之为“缓慢的衰败”。
Addy给出的应对建议
（1）给初级工程师：
- 让自己具备AI熟练度和高度灵活性。
- 证明“一个初级工程师 + AI”可以接近一个小团队的产出。
- 使用AI编码智能体（如Cursor、Antigravity、Claude Code、Gemini CLI）构建功能，但要理解并能解释大部分代码。
- 聚焦AI难以替代的能力：沟通、问题拆解、领域知识。
- 将QA、开发者关系、数据分析等岗位视为潜在入口。
- 建立作品集，尤其是集成AI API的项目。
- 参与学徒制、实习、外包或开源项目。
- 不要成为“需要大量培训的应届生”，而要成为能立刻产生价值、且学习速度极快的工程师。
（2）给资深工程师：
- 初级岗位减少意味着更多基础工作可能落在你身上。
- 用自动化（CI/CD、代码检查、AI测试）处理重复性工作。
- 不要大包大揽，准备好重新引入和培养初级成员。
- 向管理层坦诚说明“全资深团队”的长期风险。
- 你的价值不在于写了多少代码，而在于放大整个团队的产出。
2. 技能的问题：程序员的基本功被废掉了吗？
核心编程技能可能在AI时代退化，也可能变得前所未有的重要。未来几年将决定，我们是用速度换掉理解，还是把理解变成新的护城河。
目前，84%的开发者已在日常工作中使用AI辅助。面对bug或新需求，很多人的第一反应已不是从零开始编码，而是编写提示词（prompt）来拼接AI生成的代码。
许多入门级开发者正在跳过“笨办法”：他们可能从未亲手实现过二叉搜索树，或独立排查过一次内存泄漏。技能重心正在从“实现算法”转向“如何向AI提问，以及如何验证AI的输出”。
一些资深工程师担忧，AI生成的代码可能隐藏细微的bug和安全漏洞，而经验不足的开发者难以察觉，这存在“去技能化”的风险。
但另一种可能恰好相反。当AI处理掉80%的常规工作，人类工程师将专注于最困难的20%：架构设计、复杂集成、创造性方案和极端边界条件。AI的普及，反而让真正的理解力变得更为稀缺和重要。
如果每个人都能使用AI编码智能体，那么区分优秀工程师的关键在于：谁知道AI什么时候是错的，或者给出了次优方案。
正如一位资深工程师所说：“最优秀的工程师，不是写代码最快的人，而是知道什么时候不该相信AI的人。”
编程的形态正在变化：花在敲打样板代码上的时间更少，更多时间用于审查AI输出的逻辑错误、安全问题和需求偏差。真正升值的能力包括：系统架构、性能调优和安全分析。AI可以快速生成一个Web应用，但只有人类工程师能确保它没有引入竞态条件或安全隐患。
Addy给出的应对建议：
给初级工程师：
- 把AI当作学习工具，而非拐杖。
- 要求AI解释代码为何可行，并主动找出其弱点。
- 定期关闭AI，亲手编写关键算法。
- 重视计算机科学基础：数据结构、算法、复杂度、内存管理。
- 对同一项目，尝试“有AI辅助”和“无AI辅助”两种实现方式。
- 强化测试能力：单元测试、调试器使用、独立解读栈信息。
- 培养系统设计、并发思维、用户体验判断等AI难以复制的能力。
给资深工程师：
- 成为代码质量和系统复杂性的守门人。
- 强化你在架构、安全、可扩展性、领域知识上的优势。
- 明确划定哪些代码必须经过人工审核。
- 将精力投入创造性和战略性工作。
- 你真正不可替代的，是判断力、系统级思维和指导能力。
3. 角色的问题：系统编排者
开发者可能退化为“AI输出的审计员”，也可能进化为AI驱动系统的编排者。无论哪种情况，其价值早已不止于编写代码。
在最悲观的设想中，工程师的创造性角色被极度压缩，只剩下审核和看护AI的工作：检查自动生成的代码是否合规、安全、无偏见，然后批准上线。有工程师感觉自己越来越像“代码清洁工”，而非创造者。
但更具吸引力的未来是：工程师成为高层次的系统编排者——决定系统的整体结构、任务分配、以及AI与软件组件之间如何协作。你不必编写每一行代码，但你定义整个系统的运行旋律。在这种“代理式”开发环境中，工程师更像指挥家，而非乐手。
应对建议
- 初级工程师：培养系统观念、沟通能力和文档能力。
- 资深工程师：承担架构设计、制定规范、考量伦理与指导后辈的角色。
- 从“编码者”进化为“编排者”。
4. 专才将死，通才走红
Addy在这方面给出了明确的结论：专精单一领域很容易被自动化取代或淘汰。技术迭代速度太快，将职业生涯押注于单一技术栈的风险越来越高。AI会迅速压缩那些“只精通一件事”的岗位价值。
鉴于模型、工具和框架的更迭速度，将职业生涯押注于单一技术栈是存在风险的。一位精通传统框架的专家可能会突然发现，当新的AI工具能以极少人工干预处理该技术时，他的需求量就会骤减。人工智能自动化可以使某些编程任务变得轻而易举，从而削弱相关岗位。例如，只精通优化SQL查询或将设计图转为HTML的专家，可能会发现AI能处理其中90%的工作。
想想那些在技术转型时未能及时转向的COBOL、Flash或特定移动游戏引擎的开发者。如今的不同之处在于，变革的速度更快了。
相反，AI工具会放大“通才”的能力，让一个人能够覆盖更多领域。市场将越来越青睐 “多面手”或T型开发者。
Addy如此形容“多面手”：他们精通一到两个领域（深度），同时对其他多个领域有广泛了解（广度）。这些工程师成为跨学科团队的“粘合剂”，他们能与其他专家有效沟通，并在需要时填补团队空白。
企业青睐这种新型全栈工程师，部分源于效率——T型工程师常能独立解决问题，减少交接等待；部分源于创新——跨领域的知识融合能催生更优的解决方案。幸运的是，AI工具实际上更多地增强了通才的能力，使一个人能更轻松地处理多个技术组件。例如，后端工程师可借助AI创建合理的用户界面，前端专家可利用AI生成服务器端样板代码。
应对建议
- 初级工程师：尽早建立知识广度，再选择一两个领域进行深度钻研。
- 资深工程师：扩展相邻领域知识，成为跨团队协作的“连接器”。
5. 教育的问题：本科还有必要读吗？
计算机科学学位是否仍是黄金门票？ Addy认为有两种可能：一是上大学仍有必要，但文凭的“含金量”需要个人通过额外学习来补充；二是更极端的，传统教育体系被系统性替代。
Addy提到，编程训练营、在线认证、作品集导向的自学以及企业自建学院正成为主流。同时，越来越多头部公司（如Google、IBM）已在部分技术岗位上取消了本科学历要求。有数据显示，到2024年，美国接近 45%的公司 计划在至少一部分岗位上取消学士学位门槛。
这是一个全球性问题：大学课程更新速度慢，而行业变化极快。越来越多公司转向技能导向的招聘。
应届毕业生反映，他们在大学里从未学过云计算、现代DevOps或AI工具。如果大学提供低相关性的教育却要求高昂的投入，它们可能被视为昂贵的“守门人”。学位仍是默认的资格认证，但课程设置滞后于快速变化的需求，缓慢的审批流程阻碍了更新。学生和雇主都感到学术界与产业脱节。
与此同时，AI本身正在成为每个人的个性化导师，进一步降低了系统性学习的门槛。
Addy给出的应对建议
给初学者：用项目、作品集、认证证明能力
- 如果你在读传统CS专业，不要只依赖课程。主动补充实战经验：开发一个Web应用、参与开源项目、争取实习。
- 对于课程未覆盖的热门方向（如云原生、AI工程），利用在线平台自学。考取GCP、AWS、Azure等行业认证，向雇主证明“我能直接上手”。
- 如果你是自学或训练营出身，重心应放在作品集上：打造一个至少体量足够、文档完整的项目。
- 积极参与开发者社区：参与开源、撰写技术文章、参加线下活动。在LinkedIn等平台建立人脉，争取资深开发者的推荐。
- 善用AI作为你的私人导师。
给资深开发者与管理层：
- 在团队内推动技能优先的招聘策略，建立内部培养和导师制度。
- 主动与高校及各类教育机构互动：加入课程顾问委员会、进行客座演讲、反馈产业最新技能需求。
唯一的主线：变化
有趣的是，Addy对大多数问题都给出了两种对立的可能性（除了“专才与通才”），而奇特之处在于，这些不同的未来版本本身并不互斥。
Addy表示，现实只会更复杂，它很可能同时包含多种版本。
有些公司会减少初级岗位，有些则会在新领域扩大招聘；AI会自动化大量重复编码，同时抬高对人类介入部分的标准；开发者可能上午在审查AI生成的代码，下午在设计高层架构……
唯一确定的是：变化本身就是常态。 持续学习、保持批判性思维、从整体思考问题、强化人类独有的判断力和创造力，并将技术用于解决真实问题，是穿越这场不确定性的唯一方式。
预测未来最好的方式，是亲手把它工程化出来。
参考链接：
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发表于 13 小时前
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