AI 时代的程序员裁员潮：为什么这次真的不太一样

大家好，我是曹犟！

最近看到一个有意思的段子："你们这些搞大模型的就是码奸，你们已经害死前端兄弟了，还要害死后端兄弟，最后也会害死自己。"

这当然是句玩笑话，但玩笑背后的情绪是真的。

过去两年，无论是国内互联网公司，还是海外大厂，关于裁员、缩招、冻结 HC、减少外包、压缩初级岗位、取消前端岗位等的消息，都已经屡见不鲜。我身边也有不少创业者和管理者，带着焦虑来找我讨论：这一波大模型的冲击到底该怎么应对，研发团队又该怎么调整。

当然，不能把所有裁员都粗暴归因于 AI。宏观经济、资本市场、过去几年的过度扩张、行业竞争加剧，这些因素都真实存在。但如果要讨论，为什么程序员会成为最先感受到寒意的一批白领，那么 AI 的确已经成为一个绕不过去的关键变量。

作为一个做了 18 年技术、做了 11 年技术管理的人，我想谈谈我自己的判断。一家之言，仅供参考。

一、这次为什么不太一样

我觉得，理解这轮程序员裁员潮，最重要的是先想清楚一个问题：为什么这次和前两次工业革命不太一样。

如果粗略回看前两次工业革命，不管是蒸汽机时代，还是电气化与流水线时代，效率提升虽然也会淘汰一部分旧岗位，但同时也会带来更大的三件事：商品和服务变便宜了，市场需求被进一步打开了；产业链被拉长了，新的岗位类型大量出现了；人均消费能力提升之后，又会反过来创造更多新的需求。

换句话说，过去的效率革命，往往伴随着"总工作量"的扩张。

但这次 AI 在白领岗位上的表现，至少到目前为止，还是不太一样的。

PPT 做快了，但企业并不需要 10 倍的 PPT。文档生成快了，但组织真的需要 10 倍的文档、报告和 PRD 吗？代码写快了，但市场短期内并不能消化 10 倍的软件需求。大模型当然也创造了一些与大模型相关的新岗位，比如模型基础设施、 AI 产品、 AI 安全等等，但至少在今天，这些岗位的总量还远远不足以对冲整个执行层岗位受到的压力。

也就是说，AI 的生产力提升先发生了，但需求侧的同步膨胀并没有立刻发生。

这会带来一个很现实的后果：在新增工作量没有同比例扩大的情况下，企业最自然的选择就是压缩人力，重新分配剩余工作。很多管理者首先感受到的，不是"机会突然多了十倍"，而是"原来这件事不需要这么多人了"。

这也是为什么，这轮变化会更快表现为缩编、冻结招聘和岗位重估，而不是"大家一起忙着去做更多新工作"。

二、为什么程序员会最先感受到冲击

程序员之所以首当其冲，并不是因为程序员不重要。恰恰相反，正是因为程序员的工作价值高、流程清晰、数据充分、反馈闭环完整，所以它最适合先被 AI 放大与重构。

程序员工作的一个特点是，工作对象天然就是数字化的。某种意义上，软件系统就是现实业务在数字世界中的映射。需求可以写成文档，代码可以生成，结果可以运行，错误可以通过日志和测试反馈。换句话说，编程是一种非常适合形成"目标→执行→验证→修复"闭环的工作。这也是为什么 Coding 会成为目前最容易被 AI 深度改造的场景之一。

同时，程序员还有一个很现实的特点：薪资高，所以最容易被盯上。

我在做 AI 产品赚钱，就要瞄准年薪百万的职业这篇文章中有一个观点：AI 最有商业价值的方向，就是替代高收入职业。程序员刚好符合这个特点，薪资高、规模大、任务可量化、结果可验证。所以程序员群体理所当然会最先受到冲击。

但我想进一步澄清的是，真正先被冲击的，不是"程序员"这个职业整体，而是既有分工里的若干岗位模块，例如可描述、可拆解、可验收的纯执行型开发工作，以及部分研发配套的"翻译型岗位"。

所谓纯执行型开发工作，通常是指那些边界清晰、上下文有限、验收标准明确的任务，比如机械式的 CRUD 开发、页面和表单拼装、标准化接口对接、简单脚本与数据处理、测试用例补齐、文档整理，甚至是基于已有设计稿和明确需求去完成某个局部模块。这类工作当然不是不重要，但它们最容易被 AI 接管掉相当一部分。

这也是为什么，我反而觉得"初级岗位收缩"比"资深程序员会不会被替代"更值得担心。过去很多初级程序员，是靠做简单任务积累经验、完成成长的。但现在最容易被 AI 接管的，恰恰就是这些简单任务。在这样的情况下，一个计算机专业的大学应届毕业生，未来还是否有机会成长为一个资深程序员？

这波变化的本质，不是"程序员这个职业消失"，而是内部会发生更剧烈的分化：纯执行型岗位被压缩，初级岗位门槛抬高，能独立负责结果的人，杠杆被进一步放大。

三、从管理者角度看，为什么缩编会持续发生

从管理者视角看，这波变化并不是"要不要裁员"的问题，而是"新的最优组织规模是多少"的问题。

这是一个很现实，甚至有点残酷的事情：管理者不会把 AI 的效率红利平均分给所有人。

当 AI 已经让一个人能完成过去两三个人，甚至更多人的工作时，企业通常不会说："那大家都早点下班吧。"更常见的决策一定是，同样的人做更多事，或者同样的事用更少的人做。

而且市场是充分竞争的。如果你的对手已经在用更小的团队做同样的事情，而你还维持原来的人力配置，那你的成本结构就会天然落后于竞争对手。哪怕企业短期不直接裁员，也会逐渐表现为冻结新增 HC、减少校招与初级岗位、降低外包和供应商规模，以及用自然流失替代直接裁员。

从更深一层看，这轮变化背后，其实是组织形态本身在变化。小团队会越来越有竞争力，传统那种靠层层传递信息、靠岗位分工拼接起来的组织方式，会越来越低效。程序员感受到的，往往不只是裁员本身，更是整个岗位市场的缩口。

所以，我觉得，如果一项业务在可预见的未来没有巨大的增长空间，一个合格的技术管理者，就应该认真思考如何引入 AI，重新评估团队规模，并在更小团队的基础上把效率做上去。至少，不应该再像过去很多年那样，出于地盘意识或者路径依赖，习惯性地通过不断加人来解决问题。

四、程序员该怎么办

我觉得，对程序员来说，真正危险的不是 AI，而是还把自己定义成"代码执行器"。

如果你的工作方式仍然是"接 PRD → 写代码 → 提测"，如果你只懂一个局部技术栈，不理解业务与用户，也不会系统性地使用 AI，那你面临的压力一定会越来越大。

相反，未来更有机会的一类人，通常具备几个特点：能把 AI 当成工作流的一部分，而不是一个玩具；能从调研、设计、实现、测试一路贯通；有架构审美，也有对产品和商业的理解；能对最终结果负责，而不只是对一个模块负责。

所以，我觉得现实可行的应对方式，大体上有三条。

第一条，是成为"AI 放大器型工程师"。不要和 AI 抢着写每一行代码，而是学会用 AI 做信息搜集、做原型、做代码生成、做测试和文档，把自己的有效产出放大。

第二条，是从"写代码的人"升级为"对商业结果负责的人"。未来更值钱的，不是"我负责这个模块"，而是"这个问题我能独立解决"。这背后需要补充的，通常不是更多框架语法，而是产品 sense、商业理解、用户洞察、架构能力，以及推动事情落地的能力。

第三条，是主动转向那些更依赖人际连接、线下责任和现场博弈的岗位。比如销售、解决方案、交付、客户成功，甚至内容创作等。这些岗位也会被 AI 影响，但节奏通常会慢一些，因为它们牵涉更多人与人的信任、判断和责任承担。

这里我还想替很多 40 岁左右的老程序员说一句公道话。过去大家总说程序员是"吃青春饭"的，但在 AI 时代，当大量执行工作开始被 AI 接手之后，真正稀缺的，反而不再是"写代码的手速"，而是"判断什么代码是好的"的能力。经验的价值不是下降了，而是被重新定价了。

写在最后

回到文章标题。我觉得，真正消失的，不是程序员，而是流水线时代的程序员。

AI 不会让所有程序员失业，但会让那些只在旧分工体系里负责单点执行的人越来越被动。未来最重要的，不是"你会不会写代码"，而是"你能不能借助 AI，对一个真实问题给出靠谱的结果"。

所以，如果你问我，应该怎样看待这波程序员裁员潮。我的回答是：不用过度悲观，但一定要足够清醒。这不是程序员这个职业的终局，但很可能是旧时代程序员分工方式的终局。

以上是我个人的一些思考，一家之言，仅供参考。欢迎大家与我交流讨论。