【CSDN 编者按】岁末年初，我们有若干疑问，比如大模型席卷至今已有两年，现在再回过头来看我们起始时颇为关心的问题——“AI 是否会取代程序员”，已然有了答案。去年岁末，CSDN 的老朋友、AI 资讯界的“网红”宝玉在《新程序员》中和我们分享了他是如何患上及拥抱 AI 焦虑症的，今年此时，作为一名资深工程师，深入地回答了取代论这个程序员最为关心的问题。
作者 | 宝玉 责编 | Echo Tang
出品 | CSDN（ID：CSDNnews）
在 2024 年底，OpenAI 发布了全新的推理模型 o3，表现相当惊艳：它在世界级编程比赛中能拿到第 175 名，也就是可以打败 99.9% 的参赛者。于是很多人又开始讨论：程序员是不是要凉了？2025 年，真的会有大批程序员被 AI 替代吗？除了软件行业，AI 会不会也让其他行业进入“平替”危机？
接下来，我想结合自己对软件行业的观察，谈谈 AI 发展的最新动态，以及它对初级程序员、在校学生、中高级工程师和管理者各自带来的影响，希望给你一些启发和思考。
AI 与软件行业：到底谁会被取代？
软件行业和 AI 的结合是最紧密的。从近几年 AI 在编程能力上的突飞猛进来看，软件领域确实“首当其冲”地感受到冲击。
AI 能力提升：模型的推理和生成代码能力越来越强，像 Claude Sonnet 3.5、OpenAI o1 等都已经能大幅帮助开发者减轻负担。
自动化程度：一些初级、重复性的开发工作更容易被 AI 覆盖，甚至出现了类似 Devin 这样的“自动修 Bug”工具。
那么问题来了：“程序员会不会彻底失业？”或者稍微谨慎一点：“初级程序员会被取代吗？”先别急着得出结论，让我们一步步看下去。
AI 助力编程：能提高多少效率？
AI 带来的效率提升
借助 AI 代码编辑器（Cursor、Windsurf、GitHub Copilot 等），在很多场景可以显著加快编程速度：
自动补全代码
写单元测试
从设计稿直接生成前端 UI
搭建项目脚手架
从我的实践来看，有些环节效率可提升 50% 以上，整体则能稳稳提高 20% 左右。
为何企业还没大规模使用？
尽管效率提升诱人，但要想真正享受 AI 编程红利，需要满足几项条件：
使用最强的模型：例如 Claude Sonnet 3.5 或 OpenAI o1。如果模型本身的编程能力不够，就难有质的帮助。
工具配套完善：要搭配先进的 AI 代码编辑器，而不是仅凭网页版的简单调用。
代码数据安全合规：很多企业担心源代码上传到云端会带来安全隐患，需要等待自部署或开源模型能力成熟后再应用。
团队熟练使用：要学会写提示词、掌握如何拆分复杂任务，让 AI 能更好地产出正确代码。
另外，还有一个容易被忽略的人性层面：
公司当然希望通过 AI 提升效率，但员工不一定愿意学，毕竟对个人而言，“省时”并不等于“涨工资”；甚至还会担心“学会 AI，岂不是我自己给自己挖坑？”。
与之相反，一些独立开发者、自由职业者更乐于拥抱 AI，因为效率提升带来的收益立刻能反映到个人收入上。
不过，这种保守态度不会持续太久。到 2025 年，AI 辅助编程大概率会成为常态，就像我们如今用高级 IDE 而不是用记事本写代码一样。在“内卷”的压力下，团队里不用 AI 反而会掉队。
AI 会让程序员失业吗？
编程只是软件开发的一部分
AI 写代码并不等于程序员就被取代。软件开发是一个系统工程：
需求沟通：产品经理需要和客户或市场沟通，确定需求；
架构设计：程序员要抽象需求、搭建框架；
测试与部署：写完代码还要经过测试、上线和维护。
眼下，AI 在编码阶段确实可以替代一部分人力，但其他流程仍需要人工主导。就算有像 Devin 这样的工具，能自动执行简单任务或修小 Bug，但在面对复杂模块时，AI 也常常陷入“卡死状态”，无法完成所有工作。
影响初级岗位
AI 在编程能力上的进一步提升，确实会让“初级程序员”面临更大竞争，因为很多简单任务可以让非专业开发者借助 AI 来完成，或者由高级工程师通过 AI 工具直接“前置”搞定。
一旦企业意识到可以省掉部分简单的编程人力，初级岗位会被“削减”或合并，导致毕业生或技能不够扎实的人员就业更困难。
不过这并不代表“程序员”这个职业消失。工程师依然要负责架构、需求抽象、测试和维护等更高层次的工作。
AI 正在重塑软件开发范式
我在文章《AI 辅助编程给软件工程带来的需求开发范式变化》[1]中提到：AI 对传统软件开发模式影响深远，主要体现在：
简单需求不再依赖完整研发流程
不少原型级别的小功能，通过 AI 就可以一次性搞定，甚至让产品经理直接生成初步版本。
专业程序员“和 AI 结对”
程序员不再从头手写全部代码，而是更像“指挥员”，负责需求拆分、提示词编写、审核并调试 AI 生成的代码。
简单、重复的部分丢给 AI，自己腾出精力思考更高级的设计问题。
团队规模可能缩小，效率却不降
人数减少，分工精简；但是“人 + AI”的效率不一定比原来更低。
由此带来的连锁反应是：管理层级变少，对纯管理岗位需求减少。
初级岗位大量减少
一些原本需要由初级程序员完成的简单需求，正被“非专业编程者 + AI” 或“更资深程序员 + AI” 抢走。
对新人来说，如果没有核心竞争力，可能很难找到合适机会。
计算机专业还值得学吗？
很多人担心：“既然 AI 能把初级程序员的活儿都干了，那学计算机还有前途吗？” 我认为：
岗位少了，但需求并没有减少：软件开发整体需求还是在持续增长，只是对初级能力的依赖度降低了。
竞争会更激烈：低水平刷题可能已经不够，需要真正掌握软件工程知识，也要学会用好 AI。
学习速度更快：
（1）以前遇到问题需要自己上论坛“求大佬解答”；现在大部分技术难题可以直接问 AI。
（2）AI 在代码生成时，也会呈现出“高质量范例”，对初学者来说，这比“屎山代码”可好太多。
（3）有了随时可问的“AI 导师”，从初级跨越到中级的时间可能只需要 2~3 年，比过去的 3~5 年要快。
所以如果你是计算机专业的学生，反倒“最坏的时代，也是最好的时代”：竞争升级，但你的学习效率也在加倍提升。只要充分利用 AI，提早动手做项目、实习，提前累积实战经验，依然能在就业市场上具备很强优势。
给不同群体的建议
对初级程序员/在校生
尽快拥抱 AI 工具，学会写 Prompt，借助 AI 辅助开发。
尽可能多参与真实项目（可由 AI 帮忙起步），提早获取工作经验。
刷题依旧重要，但更重要的是掌握软件工程全流程，能够独立解决问题。
对中高级程序员
角色转型：从“纯手动写代码”转向“设计 + 指挥 + 审核”AI 产物。
深耕架构和需求分析：让 AI 处理具体逻辑，自己负责更高层次决策。
保持学习热情：AI 迭代速度很快，经常尝试新工具和新模型，别被新一波浪潮冲走。
对管理者/项目负责人
正视 AI 潜力与挑战：积极推动企业内部的 AI 转型，调整流程和考核方式。
注重数据安全和合规：想要大规模使用 AI，就需要考虑隐私和知识产权问题。
重新评估团队结构：在团队规模和人才培养上做出更灵活的布局，别盲目追求“人海战术”。
AI 不会取代程序员，但会重塑软件开发
每次 AI 模型能力突破，总有人会喊“程序员要失业了，人人都能写代码”。但现实是：软件工程从需求到运维的复杂链路，让 AI 还没法一条龙包办。尽管未来或许会出现 AGI（通用人工智能），真正实现“全自动开发”，但起码眼下还差得远。
然而，AI 已经在重塑软件开发：
2024 年，我们看到了 AI 编程显著提升效率、完成简单原型的可能性。
到 2025 年，越来越多企业和团队会把 AI 编程融入正式流程。初级需求由产品经理或资深工程师与 AI 一起完成，更复杂的任务依然由专业工程师主导。
初级程序员需要快速晋级，中高级程序员要善用 AI 发挥最大价值，管理者需要思考如何拥抱这一趋势。
如果你是计算机专业的学生，记得别因为“AI 抢饭碗”而焦虑，而要善用 AI 工具加速成长；如果你已在岗位上多年，也别轻言“AI 编码不过如此”，要紧跟技术步伐，把自身定位从“搬砖”转向“策划与管理”。只有这样，才能在这股浪潮里生存乃至领跑。
结语
2025 年，AI 会进一步改变软件行业，绝不会一夜之间让程序员整体“下岗”，但眼前会影响初级程序员的就业是正在或者即将发生的事情。与其害怕被“平替”，不如两手一起抓：既掌握如何使用 AI 辅助开发，又借用 AI 快速学习，提升自身竞争力。
相关资料：
[1] https://baoyu.io/blog/ai-assisted-programming-software-engineering
原文地址：https://baoyu.io/blog/ai-replace-jobs-programmers-future-2025
