程序员越来越难找工作了？AI将取代74.5%编程工作，程序员必学这3招避坑保饭碗

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原创 2026-03-23 14:12:47 1k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

华人团队创造AI软件工程师Devin，可一键完成编程！人类程序员：真要失业了演示站点： https://ai.uaai.cn|创作模块|-官方论坛： www.jingyuai.com|京娱AI|- 近期，全球首位AI程序员Devin的出场，不禁让我想到了一个有趣的问题：AI程序员会不会抢程序员的饭碗呢？先别着急下结论！虽然AI技术在编程领域越来越广泛，但它真的能完全替代我们程序员吗？阅读详情

文章指出AI正深刻改变程序员职业生态，Anthropic研究显示74.5%的编程工作可能被AI取代。数据显示初级程序员替代率超85%，基础编程岗位需求大幅下降。AI大幅提高编程效率，使企业倾向于用AI替代初级开发者。未来，不会使用AI解决复杂问题的程序员将被淘汰，而懂业务、能处理复杂问题的中高级程序员反而会获得更好发展。程序员必须学会利用AI工具，提升解决复杂问题的能力，才能在AI时代保持竞争力。

前段时间，美国人工智能公司Anthropic干了一件对大家选专业很有帮助的事儿。

他们系统研究了一下，人类社会里哪些工作可能会被AI完全取代。

结论是计算机程序员最容易被替代，因为AI覆盖了这个行当里74.5%的工作任务。

（上图为Anthropic列举的“最容易被AI取代的十大职业”）

同样对程序员职业前景感到悲观的，还有黄仁勋。

他在某次公开演讲里就表达过一个意思：

AI时代，编程就像打字一样简单，它并不是一项有壁垒又值钱的工作。

统计数据也能说明一些问题。

掘金网2025年的报告提到：

“初级程序员替代率已超85%，国内基础编程岗位需求同比下降28%。”

美国劳工部的统计显示，随着AI越来越强，美国计算机编程类工作的就业率创下1980年以来的新低。市场留给程序员的岗位，比吃豆人刚发明时还要少。

从2023到2025年，美国程序员（负责按规格写代码）就业率暴跌27.5%，直接因AI失业的就有5.5万人。

与此形成对比的是，软件开发者（负责搭架构和处理复杂问题）的就业情况同期几乎没有变化。

也不止是中国和美国。面对AI带来的冲击，环球同此凉热。

据不完全统计，2025年，全球程序员相关岗位数量比2024年下降了8%，其中初级程序员岗位下降幅度最大，几乎每4个初级程序员中就有1个面临失业或转岗。

中层管理者岗位减少5.7%，高级管理和高层领导岗位下降幅度较小，仅1.7%。

反而是高端岗位如系统架构师、AI工程师需求增长120%-210%，显示企业准备投入大量人力物力冲刺AI。

就像黄仁勋说的，那个以编写精确代码为核心的计算机时代已经过去了。

只会肝代码的初级程序员，注定被时代的潮流无声无息地输送到社会上。

让AI锐评一下此事，它只是告诉我们：

“时代抛弃码农的时候，连一句compile success都不会留给他们。”

现在有了AI智能体，人人都能编程。

就业市场的寒意必然影响到高校毕业生。

在斯坦福大学，2025届计算机系的学生由于找不到工作只能选择延毕或者多读一年研究生。

而在三年前，他们的师兄师姐通常还没毕业就找好了工作。

个体的感受也能对应数据揭示的冷感——2025年，美国计算机科学（CS）本科失业率6.1%，计算机工程7.5%，创下10年新高，明显高于哲学的3.2%，还有艺术史的3%。

某位科技圈的知名作家讲了个更骨感的故事。

他去硅谷转了一圈，发现用AI取代人力编程已经成了当今硅谷的常态。

软件开发者们很少亲自写代码了，他们在电脑上敲代码的时间每天至多一小时，剩下的时间就是和人类开开会、扯扯皮、对齐一下颗粒度。

他们几乎完全把敲代码的工作托付给了AI——跟AI交谈，描述任务，看它执行任务，然后自己进行审核修改。

很多开发者都说，以前写代码就像推石头上山的西西弗斯，每一步都走得很谨慎很辛苦。

现在有了AI，大家就像宙斯附体，效率快到惊人。

同一份活儿，从前人类程序员要花一天完成，但现在Claude Code和Hyperspell只要花半小时就能完成，完成的质量还不比人类差。

当系统出bug的时候，AI排查的能力也比人类快很多。

有一次亚马逊的云服务出问题了，AI花15分钟就找到了问题，而整个工程师团队却花了八小时来解决问题。

越来越多的例子让科技公司的中上层意识到，使唤AI比雇佣人类划算多了。

所以，这位作家也不由地为计算机系的就业前景感到担忧，直言：

“过去公司会雇佣初级开发者为资深人员做些琐碎的活儿，但当资深的开发者能在AI里得到更高的效率，谁还愿意雇佣新手呢？”

通过拜访硅谷大佬，他还观察到另一个有趣的现象。

就是那些没有历史包袱的初创公司对于AI的依赖度更高，拥有老系统的大公司因为堆了几年甚至几十年代码，反而不太敢用AI加新代码。

因为他们的代码可能积累了上亿行，在这上亿行老代码里乱加新内容，弄不好会爆雷，瞬间毁掉几百万用户正在使用的服务。

初创公司的产品代码，AI能写将近100%，而在谷歌，这个比例还不到一半，而且AI代码要上新，还要经过层层审核、多人会审、反复校验。

这种差异也解释了为什么科技巨头们的产品迭代速度，跑不赢那些初创公司。

尽管大厂对于AI的依赖度目前远低于小厂，但这并不意味着他们不喜欢降本增效。事实上，裁员最狠的恰恰就是那些科技巨头，原因是他们想把冗余人力的成本节约下来，补贴到AI开发上去。

因此，亚马逊这两年已经累计裁了3万名员工。

金融科技巨头Block裁了将近一半员工。CEO表示，人工智能可以帮助公司在小团队里做更多事情，所以公司不需要那么多人了。

类似的话，扎克伯格也说过。

他发现自打有了AI，曾经需要大团队的项目，现在只要一个超有才华的人就能妥妥完成。

所以，他家Meta最近也传出消息说要暴力裁员了。

这只是个开始。

还是那句话：“AI时代，人注定会被结构性地放逐。”

未来，人工智能不仅会取代人类的工作岗位，还会重塑人类的经济结构。

越迭代越聪明的它，可能会让人类劳动力变得一文不值，甚至变成负值。

面对这样的现实，白领们瑟瑟发抖，却也在想办法自救。

知乎上，一些被AI抢走工作的同学表示，他们打算去读PHD、读MBA，积累AI不知道的人脉，积累AI无法体验的生命经历。

还有人改行去学医，想着医生总不能被AI抢饭碗吧。

当然，也有体力好的同学选择脱下长衫，转行学习蓝领的技能。

问了一下AI：

这些自救方法有没有用？

嘴毒的它犀利地告诉我：

人类想的这些“逃生路线”都不太靠谱。

读PHD、MBA就想不被AI取代，这有些天真。因为AI最擅长的就是批量取代知识中产。人类学习的那些理论、背的那些模型、攒的那些人脉，在AI面前不值一提。

至于改行学医，也是自我安慰。

AI读片、诊断、开方、写病历，早就比普通医生更加稳、准、快。

而且比起人类医生，AI还不需要休息、不怕患者发飙、不需要职称晋升，只需要充点电就满足了。

与其做医生，不如做月嫂、育儿师、特殊教育老师。

当然如果真对医学很感兴趣，也可以选择去做临床护士、病人护工、康复师、临终关怀师。

这些需要肉身在场的岗位，才是AI真正难以取代的。

还有，跑去学蓝领的体力活。

听着还行，毕竟AI短时间内确实干不了体力劳动。

但AI也提醒人类，真想走这一步,就得做好“体面降级”的准备——虽然每份职业都是平等的，但戴着围裙当后厨,可能没有喝着咖啡做白领,来得舒服。

感慨程序员的工作像打字员一样贬值的同时，黄仁勋还给业务部门吃了几颗定心丸。

他认为，那些懂业务懂客户的中高级程序员，会比初级程序员日子好过一些。

他们甚至可以在AI的帮助下，提高工作效率，得到前所未有的职业机遇。

反正就是——“会用AI的人取代不会用AI的人，就像当年会用电脑的人取代不会用电脑的人。”

理论上讲，这话没错，大家都能理解他的意思。

然而现实中，很多老程序员却不赞同黄老板的观点。

之前在网上刷到一篇文章，主人公就是一位35岁的老程序员。

他在行业里摸爬滚打了很多年，会敲代码，也会用AI做开发，然后他却没有感受到AI带来的红利，反而在AI的冲击下越来越没职业成就感。

因为AI降低了从业门槛，也让软件设计师们疯狂卷价格，搞得从业者全都很难赚钱。

有一次，某个客户找他开发一个小程序，他给了报价。

结果客户直接拿出AI搭建的框架，质问他：

“为什么AI都能免费做，你这边还这么贵？”

这位老程序员很无奈，他想说“AI的框架只是空壳，没有数据校验、没有业务适配、没有落地能力，后续的漏洞修复、逻辑优化、维护保障，才是技术的核心价值”……

可客户不懂，也不想懂这些。

最终这比买卖在报价基础上打了六折成交。

这就是市场的现实情况。不管你技术优劣，会不会用AI，只要你不降价，就会丢客户。

因为客户们很清楚程序员面对着被AI取代的窘境，所以掌握着议价主动权，砍价也砍得底气十足。

另一边，众多软件开发公司为了留住客户，自愿和同行卷价格。

AI压垮了程序员和开发者的劳动定价，整个行业只能靠自降身价，断臂求生。

说回文章的主人公——

以前，这位老程序的收入很体面，每年接的都是大单。

现在，工作量变多了，客户变难缠了，而他的利润却越来越少了，只能靠“走量生产”勉强活下去。

而走量生产，就免不得要加班加点，要996，要007。从业者免不得24小时连轴转，如此才能养家糊口。

今年春节，这位老程序员没有回老家，倒不是因为手里有工作要忙，而是因为“收入太低，无颜面对父母”。

这也是他从业多年来，第一次不敢回家过年。

故事到此戛然而止，只是纸缝里的无奈还在继续蔓延。

每次科技革命发生后，总有一些人会失去工作。

当然他们也会在技术发展带来的新机遇里找到新工作，就像汽车发明后，马车夫也能找到新工作一样。

只是从失去工作到找到工作的过程里，没人知道马车夫经历了什么。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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