程序员即将被分成三层!

VFIO框架源码分析(一)- 从初始化到设备访问 本文深入剖析了Linux内核中的VFIO(Virtual Function I/O)框架,详细解读了其从初始化到设备访问的全过程。VFIO通过Container->Group->Device的层次化设计,利用IOMMU提供安全隔离,允许用户空间直接访问物理设备。文章基于Linux v5.15版本,重点分析了vfio_init模块入口、Container创建与配置、Group关联以及最终设备访问等关键环节,揭示了VFIO如何通过逐层授权机制构建安全可靠的设备直通模型,为虚拟化技术提供核心支持。 阅读详情

很多人看到这幅图,觉得程序员要完蛋了。

甚至还有人说:编程,就是打字而已,而打字已经不值钱了。

说这种话的,要么是外行,要么是别有用心。

我觉得程序员虽然受到AI影响最大,但是这个岗位肯定还会继续存在,只不过可能会出现三层结构,形成一个金字塔。

01

第一层:AI系统设计者

真正的核心工程师,数量稀少,可能只有1%。

他们不写业务代码,而是设计AI系统,训练大模型,开发基础设施。

操作系统、数据库、编译器、浏览器等也应该算进去,因为已经证明AI在系统软件领域的表现极其差劲。

全世界的程序员都在使用这一层程序员的产品,影响力超级巨大。

02

第二层:AI“牧羊人”(主流程序员)

这一层,是未来数量最多的专业程序员。

以后你不再是“码农”,而是 “AI 指挥家” 或者 “AI 牧羊人”。

你的工作不是一行行敲代码,而是:翘着二郎腿,打开电脑,同时指挥 10 个 AI Agent 小老弟去干活。

你自己呢?是项目经理 + 系统架构师 + 终极背锅侠。

为什么 AI 还取代不了人类?因为 AI 这货太弱了,无法独自应对复杂的企业级系统。

比如你对 AI 说:“给我写一个支持高并发的电商系统。”

AI只会输出一个玩具,可能看起来不错,也能跑,但是人数一多就死给你看的Demo。

你得把需求掰开了、揉碎了,告诉 AI:

这是个电商系统,包括用户管理、商品管理、库存管理,订单管理......等n个模块;

技术上要分布式,用缓存技术,主从复制,分库分表,消息队列,服务拆分,限流熔断,搜索,秒杀......,前端要如何如何,后端要如何如何......

<此处略去8000字>

你得指挥它,把这些功能性需求和非功能性需求精心分类、排序,拆分成小块单元,指挥一堆Agent逐个实现。

为了防止AI脑子一抽,走上邪路,你还得指挥它写好测试,自己测试自己。

这还是新项目,老项目、遗留项目更是要命。

代码已经写了多年(甚至几十年),代码量达到数百万甚至数十亿行。

你想快速添加新功能是不可能的,一不小心就会破坏数百万用户以来的功能。

程序员的主要时间耗在规划、用AI来理解庞大的屎山代码,确定优先级、开会讨论进度。

即使是AI把代码写完,也得经历严格的代码审查和测试审核,确保它实现了功能,并且安全无害。

所以Google CEO 说,AI 对成熟科技公司程序员生产力的提升,大约是 10%。

这样复杂的系统,普通的小白能用AI来做吗?

绝对不可能,专业程序员依然是刚需。

但是,这种状况对新手是不利的,初级岗位正在被AI侵蚀。

去年,斯坦福数字经济实验室主任、经济学家 Erik Brynjolfsson 和他的同事根据不同年龄群体以及工作被 A.I. 替代的可能性分析了多个行业。他发现,计算机程序员是最“暴露在 AI 之下”的职业之一,而初级开发者受到的冲击最大。

自 2022 年以来,22 至 25 岁(最可能刚进入行业的年龄段)的程序员岗位数量下降了 16%,而年长程序员的岗位数量几乎没有明显减少。

原因很简单,过去公司需要会招聘新人,辅助资深程序员干活儿,现在资深程序员有了不知疲倦的AI,工作效率猛增,公司为什么还要去招聘新人呢?

这又形成一个悖论:没有新人进入这个行业,等这一批人逐渐老去,这个行业不就完蛋了吗?

03

第三层:AI 赋能的“野生魔法师”(数量最多)

他们不是专业程序员,也不懂复杂架构,他们使用AI编程就是为了解决自己手头的实际问题。

医生可能会写一个医疗小工具,老师写教学软件,会计写自动化脚本,设计师写网站,他们不会叫自己程序员,但实际上他们就是在编写软件。

这类软件通常功能明确,易于开发,几个小时,最多一天就能完成一个应用。

不过,这样的工具和应用可扩展性比较低,适合一次性或者小范围使用,肯定不是企业级系统。

未来可能出现个人软件时代,就像今天:自媒体,短视频,人人都可以创作。

软件也会这样。

你可能觉得这是危言耸听,其实现在已经有这样的苗头了。

Maxime Cuisy 是巴黎一家印刷公司的生产经理,他的公司专门为 Dior 和 Louis Vuitton 等高端客户制作摄影画册。

有一天,Cuisy发现公司现有软件无法兼容新买的打印机,员工必须手工调整照片边距,非常耗时。

Maxime Cuisy硕士期间研究的是法国漫画小说,完全不懂编程,公司也没有钱去雇一个开发团队解决这个问题。

于是,他决定用Codex试试AI编程,它花了几个小时详细描述如何调整图片,到了下班的时候,Codex实现了一个可以在macOS和Windows运行的程序。

员工可以用这个程序一次处理多达2000张图片,老板非常满意。

我身边也有个例子,闺女想做个回合制卡牌游戏,有攻击牌、附加牌(效果会持续几个回合)、防守牌,牌还可以合并,有攻击距离,角色可以移动,有体力值,逻辑复杂,再加上各种动态特效,让我这个老程序员来做,也是很头疼的。

但是让我万万没想到的是,我仅仅帮她开了个头,做了技术选型,完全不懂编程的她,竟然独自用自然语言驱动AI把游戏的功能逐个实现了。

我相信,随着AI编程越来越强,这样的案例会越来越多。

04

为什么会形成这三层?

因为 AI 改变了 软件生产的成本结构。

在过去,软件开发 = 高门槛, 你得会18般武艺:编程语言、算法、框架、设计模式……

但是,正在发生的AI革命越来越清楚地指向一件事情:软件开发 = 表达能力

你能不能把问题说清楚,能不能像指挥一个有点笨但又很听话的小弟一样,把需求拆解明白,让 AI 去执行,变成了关键。

这是一个翻天覆地的变化,最终的结果就是:软件开发这个行业不会消失,但是薪资不再像过去那样高,以前那种“我会写代码”的稀缺性,正在被 AI 一点点抹平。

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