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    码农的退场

    2026-05-19 14:03:20 来源:证券之星原创
      

    2026年初春,一个叫Boris Cherny的程序员坐在红杉资本的对话现场,抛出一句话,让整个开发者社区安静了三秒钟。

    “对我来说,编程已经被解决了。”这不是一个技术极客的个人实验。

    Claude Code这个工具,在全球开发者群体中迅速攻下半数以上市场份额,GitHub仓库星标超十二万。Anthropic的年化收入很快突破四百五十亿美元,一级市场估值飙到九千亿,彻底压过了OpenAI。CEO Dario Amodei随后证实,内部工程主管们几乎不再写代码了,工作变成了审核和编辑AI的产出,每人产出是此前的两到三倍。

    一屋子手写代码的人,听着一个已经不写代码的人,告诉他们写代码这件事本身已经结束了。这件事的分量,不在于一家AI公司用AI写代码,而在于Anthropic正在用自己的身体,为整个商业世界跑通一条全新的价值创造路径。

    一个不写代码的程序员

    Claude Code的诞生,说起来是一桩意外。

    2024年底,Boris加入Anthropic内部一个叫Labs的孵化器团队,没几个人,定位是做创新实验。当时他们发现一个内部叫“产品悬挂”的现象——模型的能力已经到了一定水位,但市面上还没有产品把这能力释放出来。最新的编程辅助还停留在IDE里按Tab补全一行代码,Boris觉得这太浪费了,索性动手做了一个让智能体直接写全部代码的工具。

    前六个月基本没人用,他自己也只拿它写百分之十的代码。真正的拐点在2025年5月Opus 4发布,产品使用量突然指数级上升,然后是4.5、4.6、4.7,每发一个新模型就再上一个台阶。到了2025年十月左右,临界点到了——模型可以写百分之百的代码。Boris手下整个团队的代码都开始由模型生成,包括SQL查询、前端组件、后端逻辑、基础设施脚本,智能体之间还能通过Slack直接通信协作。

    真要说起来,Boris能这么干,有个被很多人忽略的前提——Claude Code的代码库本身不复杂,TypeScript加React,属于模型“见得多了”的技术栈。他自己也承认,那些几十万行的遗留代码库、冷门语言的项目,现在还没被攻克。但他说得很平静:答案就是等下一个模型。

    Anthropic拿自家人当试验田,跑通了一个以前只存在于概念里的工程范式。Dario Amodei在一月达沃斯放话:AI端到端接管软件工程师绝大部分甚至全部工作,倒计时只剩六到十二个月。一到五年内,一半初级白领岗位全部消失。

    此言一出,程序员们炸了锅。但这并非Anthropic一家的故事,牌桌上已经有了不止一副同花顺。

    视线转向中国,“一人公司”也从概念变成了现实。一个人、几台设备、数个AI智能体,就能撑起一家完整运转的企业,甚至能把产品卖到海外去。

    写字楼里坐满两千人的大厂技术部,和一个窝在公寓里一边撸猫一边调度的超级个体,究竟谁更扛打,这个问题正在变成桌面上最现实的一笔账。

    账本与护城河

    AICoding的商业账本,远不止“码农少招几个”这么简单。

    过去要搞一家有竞争力的软件公司,养一支五脏俱全的技术团队是入场券。前端、后端、数据、运维、测试,哪怕最小可行产品也需要一支小分队,直接垫高了启动资本的门槛。而现在,一个懂架构、有产品sense的工程师,借助AI能覆盖过去三到五个人的产能宽度。他不是变快了,而是变成了多面手。

    这意味着最小可行团队的规模在急剧缩小。YC的合伙人们已经公开喊话:AI原生的创业公司正以前所未有的速度被构建起来,投入更少、胆量更大。Replit这种让非技术人员直接“用嘴做App”的平台,九个月内收入从一千万美元飙到一亿,奔着十亿美元的年度收入去了。一切都在指向同一个事实:软件生产这项活动,正在从重资产变成轻资产。

    但当代码本身不再是竞争壁垒——因为谁都能用模型生成——企业的护城河又该搁在哪儿?

    Boris给出的答案很直接:切换成本和流程优势这两道传统护城河,正在被AI迅速瓦解。跨平台迁移的代码可以由AI自动重写,复杂业务流程能被AI复现甚至优化。但网络效应、规模经济、独占性资源,不但没有削弱,反而更强了。

    真正值钱的东西,正在从代码仓库转移到一个更隐秘的地方。不是代码,是决定代码应该长什么样的那套判断。先行者们开始搭建“业务意图引擎”,把散落在资深员工脑中的、埋藏在过时文档里的、沉在无数邮件讨论里的业务知识,提取出来、结构化,和AI编程能力咬合在一起,形成一种能自我进化的数字化资产。

    这才是在下一个牌桌上的筹码。

    语言的归位

    过去在商业世界里,有一道古老的鸿沟,横在“想得到”和“做得出”之间。

    搞业务的看见市场机会,脑子里有活儿,但得先写成需求文档,再经产品经理、设计师层层传递,最后才到工程师手里变成代码。低代码平台喊了这么多年“赋能业务人员”,但模板用尽的地方,创新也就止步了。

    AICoding给的答案是另一条路——让普通人用自然语言直接操纵逻辑。Anthropic推出的Co-work,面向非技术人群的智能体应用,几乎完全由Claude Opus自主开发,耗时一周半。上线一天,各项指标就是同类产品的四倍。

    用Boris的话说,未来最好的会计软件,不是工程师写的,而是懂领域的会计师。领域知识才是那块难啃的骨头,编程已是易事。这话他说得轻巧,但背后的冲击波远不止“会计师能写软件了”这么简单。

    当商业语言和技术语言之间的翻译成本趋近于零,企业内部的创新方式会发生根本性变化。一个业务优化的想法,过去要在技术部门队列里排队数周,现在想法和验证之间的时间差被压缩到喝杯咖啡的光景。

    这种变化一旦长进组织基因里,商业敏捷就不再是咨询报告里那句写烂的口号,而是一个客服主管可能一边和AI对话,一边就意外碰撞出一套全新的客户运营工具。这种不可预期的涌现式创新,恰恰是企业最渴望又最难以系统化培育的东西。

    因此有人被抬上风口,有人被风吹落马,一切都在加速。

    尾声

    站在此刻回望,软件产业走过了两个截然不同的阶段。早期软件是稀罕物,价值连城;后来互联网带来繁荣,软件变得触手可及,但写软件的能力依然锁在少数人的头脑里。AICoding时代的真正变化,不在于再度抬高效率或者压低成本,而在于把这场漫长征程的最后一步走完了——让创造软件的能力,回到所有有创造意愿的人手里。

    Boris在访谈里拿十五世纪的印刷机来做类比:印刷术普及之前,欧洲识字率不过一成;普及之后五十年内,书籍产量超过此前千年总和,成本下降百倍,识字率飙升至七成。他说软件开发正重演这个过程,而且会更快。

    印刷机没有杀灭人类的书写,只把抄经人的职业生涯重新洗了一遍。AI编程也不会杀死软件,只是让软件从奢侈品变成日用品。当表达商业创意像发短信一样容易,当验证一个想法不过一顿午饭的时间,商业世界的主战场就从“谁能写出好代码”变成了“谁更懂业务、更懂人心”。

    (文章来源:公众号退一步看看)

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