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本文首發(fā)于影子備忘錄

文 陌影笙

2026年剛過(guò)半，硅谷的裁員數(shù)字已經(jīng)足夠?qū)懗鲆徊靠萍夹袠I(yè)的血淚史。1月，亞馬遜確認(rèn)裁員約1.6萬(wàn)人；2月，金融科技公司Block裁掉近一半員工；3月，Meta被曝計(jì)劃裁員1.6萬(wàn)人。

2026年第一季度，科技行業(yè)裁員約81700人，創(chuàng)下兩年來(lái)單季最高紀(jì)錄。

而就在同一個(gè)季度，四大超大規(guī)模云服務(wù)商投入了7250億美元用于AI基礎(chǔ)設(shè)施，同比增長(zhǎng)77%。

錢沒(méi)有消失，它只是換了一個(gè)去處——從工資單流向了GPU集群。

在這場(chǎng)人類歷史上最迅猛的資本遷移中，第一批倒下的，恰恰是那些親手教會(huì)AI寫代碼的人。

當(dāng)資本從工資單流向GPU

2021年支撐工程師招聘的資本，如今已化作GPU集群。這句話概括了過(guò)去兩年科技行業(yè)最殘酷的結(jié)構(gòu)性變遷。

2024年全球科技行業(yè)裁員規(guī)模達(dá)15.3萬(wàn)人，2025年僅前三個(gè)月已突破11.4萬(wàn)人。2025年上半年，全球有77799個(gè)科技崗位被標(biāo)記為“因AI驅(qū)動(dòng)裁員”直接消失。

全球大廠公開用AI替代人力而裁員的，預(yù)計(jì)達(dá)23萬(wàn)人。

這些數(shù)字背后，是企業(yè)IT預(yù)算分配的根本性轉(zhuǎn)變：傳統(tǒng)軟件開發(fā)投入占比從2020年的67%驟降至2025年的38%，而AI基礎(chǔ)設(shè)施支出占比攀升至41%。

這并非互聯(lián)網(wǎng)泡沫破裂時(shí)期那種市場(chǎng)周期性回調(diào)。Salesforce的CEO明確告訴投資者，他不需要那么多人。

Meta將裁員定性為將薪酬預(yù)算重新投向AI；甲骨文裁撤了30000個(gè)傳統(tǒng)崗位以資助數(shù)據(jù)中心建設(shè)。職場(chǎng)話語(yǔ)體系已從“財(cái)務(wù)紀(jì)律”轉(zhuǎn)向了“技術(shù)替代”。

甲骨文在去年裁員1萬(wàn)之后，今年3月起計(jì)劃再裁2到3萬(wàn)人，裁員比例約18%。

其中47名數(shù)據(jù)庫(kù)管理員被AI取代，僅保留3名高級(jí)工程師監(jiān)督。一邊是凈利潤(rùn)同比大漲95%，一邊是“無(wú)差別裁員”，不看績(jī)效，不看職級(jí)。

“人不如AI”的殘酷現(xiàn)實(shí)下，科技公司認(rèn)為，人類不再是創(chuàng)造企業(yè)營(yíng)收的核心資產(chǎn)，而是急需甩掉的歷史包袱。

穆迪分析發(fā)布的報(bào)告揭示了兩條可能的路徑：要么AI讓生產(chǎn)率狂飆，失業(yè)率降至3.8%；要么泡沫破裂，460萬(wàn)人失去飯碗。

技術(shù)專家認(rèn)為AI年化生產(chǎn)率貢獻(xiàn)3%-30%并引發(fā)大規(guī)模失業(yè)，而經(jīng)濟(jì)學(xué)家認(rèn)為僅0.07%-0.9%且就業(yè)市場(chǎng)能平穩(wěn)過(guò)渡，二者預(yù)測(cè)相差40倍。

但無(wú)論哪條路徑成真，程序員都站在風(fēng)暴的最前端。

科技巨頭的“代碼自動(dòng)化”

從15%到75%只用了兩年

2026年4月，谷歌CEO桑達(dá)爾·皮查伊在Google Cloud Next大會(huì)上公布了一個(gè)令軟件工程界震動(dòng)的數(shù)字，谷歌內(nèi)部近75%的新增代碼由AI生成，由人類工程師審核通過(guò)。

兩年之前，這一數(shù)字僅為15%。2024年10月，它剛邁過(guò)25%的門檻；到2025年秋季攀升至50%。如今，距上一次公布才過(guò)去半年，指針已朝四分之三的方向猛然轉(zhuǎn)動(dòng)。

行業(yè)分析此前普遍認(rèn)為AI代碼生成率到2026年底可能達(dá)到30%到40%，谷歌的執(zhí)行速度直接將預(yù)期值擊穿。

Alphabet不再將AI定位為疊加在工程工作之上的輔助工具，而是將其定位為大多數(shù)新代碼創(chuàng)作背后的默認(rèn)引擎。

谷歌并非孤例。

騰訊在今年6月的AI產(chǎn)業(yè)應(yīng)用大會(huì)上宣布，大部分代碼已由AI生成，工程師花更多時(shí)間做架構(gòu)設(shè)計(jì)，把寫代碼的工作交給AI。

數(shù)據(jù)顯示，騰訊超過(guò)90%的工程師正在使用AI編程助手CodeBuddy輔助寫代碼，2025年有50%的新增代碼由AI輔助生成。在代碼評(píng)審環(huán)節(jié)，AI參與度高達(dá)94%。

Meta制定了更激進(jìn)的路線圖：預(yù)計(jì)2026年上半年，65%的工程師將使用AI編寫超過(guò)75%的代碼。

扎克伯格直言：“過(guò)去需要大型團(tuán)隊(duì)完成的項(xiàng)目，如今僅需一名有才華的人，加上AI就能實(shí)現(xiàn)”。他要求全員強(qiáng)制AI考核，不會(huì)用AI就意味著離離開不遠(yuǎn)了。

Snap則宣布，至少65%的新代碼由AI生成。消息發(fā)出當(dāng)天，Snap股價(jià)跳漲近8%。

如果把視角從硅谷巨頭拉向整個(gè)行業(yè)，數(shù)據(jù)體量更令人咋舌。全球知名代碼質(zhì)量平臺(tái)Sonar發(fā)布的《2026年開發(fā)者調(diào)查報(bào)告》顯示，72%的開發(fā)者每日使用AI編程工具，AI生成或輔助代碼占比已達(dá)42%，較2023年的6%大幅躍升。

全球開發(fā)者使用AI工具的比例從2024年的76%攀升至84%。GitHub Copilot的累計(jì)用戶已突破2000萬(wàn)。

科技巨頭們正在以超過(guò)“三個(gè)季度翻倍、兩年翻五倍”的速度將鍵盤交給AI。程序員這個(gè)職業(yè)的身份定義，正在被徹底改寫，大廠程序員的職能正在迅速?gòu)?ldquo;代碼編寫者”轉(zhuǎn)變?yōu)?ldquo;代碼審核者”。

Token經(jīng)濟(jì)學(xué)，程序員成了AI的燃料

如果說(shuō)代碼自動(dòng)化是AI替代程序員的“明線”，那么Token消耗則是一條更加隱蔽卻更具殺傷力的“暗線”。

今年AI行情源于Token的大爆發(fā)，量?jī)r(jià)齊升。Anthropic的年化收入已從去年的140億美元飆升至470億美元。

Token不再只是模型調(diào)用的計(jì)量單位，它已經(jīng)成為企業(yè)給員工的“第二薪酬”。

英偉達(dá)CEO黃仁勛在2026年3月的播客中提出了一個(gè)冷酷的邏輯：如果一個(gè)工程師能把相當(dāng)于年薪一半的Token預(yù)算花出去，說(shuō)明他在高效驅(qū)動(dòng)AI為自己工作。

于是，大廠開始將Token消耗量與員工績(jī)效掛鉤，程序員之間出現(xiàn)了新的階層分化，“Token中產(chǎn)”和“Token貧困戶”。

誰(shuí)用得少就要被談話，甚至出現(xiàn)了程序員月Token費(fèi)用遠(yuǎn)超薪水的荒誕現(xiàn)象。

一位在西雅圖做后端工程師的程序員描述了這種畸形的生態(tài)：“我們內(nèi)部現(xiàn)在的績(jī)效機(jī)制，在往AI傾斜，最直接的是代碼量，我們有一個(gè)排行榜圖表，每天刷新，所有人發(fā)了多少行代碼一目了然。績(jī)效直接和這個(gè)掛鉤”。

“如果你不用AI，你根本不可能競(jìng)爭(zhēng)得過(guò)別人”。“我們組有兩個(gè)‘卷王’，他們一年發(fā)的代碼量是一般人的十倍。他們完全依賴AI，三個(gè)月能發(fā)500個(gè)PR，把整個(gè)部門都‘卷’起來(lái)了”。

然而，Token狂歡很快遭遇了現(xiàn)實(shí)的鐵拳。

據(jù)開發(fā)者生產(chǎn)力平臺(tái)Entelligence.AI發(fā)布的調(diào)研數(shù)據(jù)，企業(yè)每在AI Token上投入1美元，往往伴隨著0.44美元的Bug修復(fù)成本和0.27美元的代碼重寫成本，另有0.11美元消耗于審查與合并延遲。

這意味著，近80%的支出化作了無(wú)形的隱性損耗。

更殘酷的是，模型評(píng)估與風(fēng)險(xiǎn)研究機(jī)構(gòu)METR的對(duì)照試驗(yàn)顯示，使用AI編程工具的開發(fā)者，實(shí)際工作效率反而下降了19%。

工程效率與開發(fā)者生產(chǎn)力分析平臺(tái)DX對(duì)450余家企業(yè)、12萬(wàn)余名開發(fā)者的調(diào)研也顯示，即便93%的開發(fā)者都在使用AI編程工具，實(shí)際工作效率提升僅停留在10%。

微軟悄悄取消了大部分Claude Code授權(quán)，亞馬遜關(guān)閉了內(nèi)部Token消耗排行榜。硅谷大廠從年初的“全員All in AI”到內(nèi)部悄然踩下剎車，短短數(shù)月內(nèi)上演了一場(chǎng)關(guān)于AI使用量的極限拉扯。

但為時(shí)已晚，程序員已經(jīng)成為Token經(jīng)濟(jì)體系中最先被犧牲的環(huán)節(jié)。

人被異化的程序員

從創(chuàng)造者到監(jiān)工

AI來(lái)了，程序員的工作量減少了嗎？

答案恰恰相反。

一位開源項(xiàng)目維護(hù)者感嘆：“以前我每周只需要處理20到25個(gè)代碼PR，現(xiàn)在這個(gè)數(shù)字暴漲到上百個(gè)，其中絕大部分都是AI生成的，可每一個(gè)請(qǐng)求我都必須仔細(xì)審查”。

有人把現(xiàn)在的AI革命比作工業(yè)革命初期的血汗工廠：“蒸汽機(jī)的發(fā)明讓生產(chǎn)力暴增，卻并未帶來(lái)工人解放，反而出現(xiàn)了更極致的壓榨，機(jī)器不停，工人便要連軸轉(zhuǎn)，工作時(shí)間反而更長(zhǎng)”。“我們現(xiàn)在就像守著機(jī)器的工人，機(jī)器不能停，人就無(wú)法休息”。

AI讓代碼生成效率提升數(shù)倍，但審核與驗(yàn)證環(huán)節(jié)的效率卻未同步跟進(jìn)。“這就像一家工廠，更換了一臺(tái)沖壓速度快十倍的零件生產(chǎn)機(jī)器，可流水線末端的質(zhì)檢員依舊只有一個(gè)。產(chǎn)能大幅提升后，質(zhì)檢員的工作量翻倍，次品率卻沒(méi)有任何變化，最終崩潰的只會(huì)是這個(gè)承擔(dān)全部審核壓力的人”。

AI帶來(lái)的生產(chǎn)力提升，并未轉(zhuǎn)化為員工的自由時(shí)間，反而被企業(yè)轉(zhuǎn)化為了更高的工作期望值。

AI出現(xiàn)之前，一名軟件工程師一周提交20個(gè)代碼拉取請(qǐng)求就是正常標(biāo)準(zhǔn)；有了AI輔助后，理論產(chǎn)出能力提升到50個(gè)，企業(yè)便把50個(gè)定為新的標(biāo)準(zhǔn)。

更糟糕的是，AI正在掏空初級(jí)開發(fā)者的培養(yǎng)渠道。微軟Azure首席技術(shù)官M(fèi)ark Russinovich與開發(fā)社區(qū)副總裁Scott Hanselman在一篇經(jīng)同行評(píng)議的文章中指出，具有自主決策能力的AI編碼工具正在給軟件工程行業(yè)帶來(lái)結(jié)構(gòu)性危機(jī)。

AI雖然能大幅提升資深工程師的效率，但剛踏入行業(yè)的初級(jí)開發(fā)者缺乏判斷力來(lái)引導(dǎo)、驗(yàn)證和整合AI輸出結(jié)果。

其結(jié)果是：企業(yè)聘用資深工程師，同時(shí)將初級(jí)工程師的工作自動(dòng)化，而培養(yǎng)下一代資深工程師的人才梯隊(duì)卻在悄然崩塌。

數(shù)據(jù)令人警醒。自2022年以來(lái)，初級(jí)開發(fā)者的招聘量下降了67%。哈佛大學(xué)的研究發(fā)現(xiàn)，在GPT-4發(fā)布后，22至25歲人群在軟件開發(fā)等AI相關(guān)崗位的就業(yè)率下降了約13%。

斯坦福經(jīng)濟(jì)學(xué)家2025年的研究也顯示，22-25歲軟件開發(fā)者的就業(yè)人數(shù)自2022年以來(lái)下降了近20%。過(guò)去三年，大型科技公司招聘的應(yīng)屆畢業(yè)生減少了50%。

麻省理工學(xué)院2025年初的一項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)，將編碼任務(wù)外包給ChatGPT的成年人腦部活動(dòng)減少，記憶力變差，研究人員將這種現(xiàn)象稱為“認(rèn)知債務(wù)”。

“編程不等于軟件工程”。識(shí)別AI生成代碼缺陷所需的判斷力，正是初級(jí)開發(fā)者應(yīng)當(dāng)通過(guò)實(shí)際生產(chǎn)工作逐步培養(yǎng)的能力。

當(dāng)AI消除了初級(jí)開發(fā)者賴以學(xué)習(xí)的入門級(jí)工作時(shí)，金字塔的底座便不復(fù)存在了。

而金字塔頂端的人，也在失去方向。Django聯(lián)合創(chuàng)始人、寫了25年代碼的Simon Willison公開承認(rèn)，自己完全失去了估算項(xiàng)目時(shí)間的能力。

程序員正在從“寫代碼的人”異化為“AI的監(jiān)工”，不停地審核、修正、再審核、再修正，被困在生成、審核、再生成、再審核的循環(huán)里。工作量是以往的10倍，職業(yè)成就感卻趨近于零。

泡沫破裂之后，誰(shuí)為過(guò)度買單？

AI泡沫的本質(zhì)是什么？

五大AI巨頭2026年承諾的資本開支已高達(dá)6800億美元。十大科技公司2025年發(fā)債1200億美元，同比暴增167%。

但錢花在哪里？模型訓(xùn)練、數(shù)據(jù)中心、搶占光刻機(jī)產(chǎn)能。錢從哪來(lái)？借的。能不能還上？高度不確定。

更危險(xiǎn)的是資金在圈子里空轉(zhuǎn)。NVIDIA投資Oracle，Oracle轉(zhuǎn)手用這筆錢買NVIDIA的芯片；微軟注資OpenAI 130億美元，OpenAI轉(zhuǎn)身把錢付給Azure云服務(wù)。

一旦某個(gè)中間環(huán)節(jié)斷裂，這種循環(huán)融資就會(huì)瞬間崩塌。

過(guò)去一年，當(dāng)散戶還在瘋狂買入時(shí)，七巨頭高管凈拋售了84億美元股票。扎克伯格在賣，貝索斯在賣，黃仁勛也在賣。當(dāng)前股市市盈率已飆升至20倍，距離2000年互聯(lián)網(wǎng)泡沫破裂時(shí)的24倍峰值，只差4個(gè)點(diǎn)。

穆迪預(yù)測(cè)了一個(gè)泡沫破裂劇本：2026年某季度，AI收入增速一旦不及預(yù)期，恐慌性拋售將導(dǎo)致股市暴跌25%，蒸發(fā)20萬(wàn)億美元。

泡沫破裂是未來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)，但失業(yè)是當(dāng)下的痛楚。

2026年1月，美國(guó)單月裁員10.8萬(wàn)人，打破了2009年金融危機(jī)以來(lái)的最高紀(jì)錄。被AI精準(zhǔn)狙擊的，恰恰是工資位于60%-80%分位的中產(chǎn)階級(jí)，會(huì)計(jì)、程序員、初級(jí)分析師。

Gartner甚至預(yù)測(cè)，到2027年，一半因AI裁員的公司會(huì)重新招聘同類崗位員工。這種“裁了又招”的現(xiàn)象被行業(yè)稱為“回旋鏢”。但被裁掉的人，有多少能回來(lái)？

Anthropic的報(bào)告明確指出，程序員這一職業(yè)并不會(huì)消失，但那些“只會(huì)寫代碼”的程序員將逐漸被市場(chǎng)淘汰。

AI正在重寫軟件開發(fā)的游戲規(guī)則，將原本耗時(shí)數(shù)月的項(xiàng)目壓縮至兩周完成。但這兩個(gè)月里，不再需要一支完整的開發(fā)團(tuán)隊(duì)。

硅谷一家創(chuàng)業(yè)公司的創(chuàng)始人在社交媒體上宣布：“我解雇了整個(gè)開發(fā)團(tuán)隊(duì)，用o1、Lovable和Cursor取而代之。現(xiàn)在，我以100倍的速度交付產(chǎn)品，并且代碼簡(jiǎn)潔10倍”。

這就是程序員面臨的現(xiàn)實(shí)，你教會(huì)了AI寫代碼，然后AI取代了你。

寫在最后

程序員曾經(jīng)是數(shù)字時(shí)代的建造者，是互聯(lián)網(wǎng)奇跡的創(chuàng)造者。他們用代碼構(gòu)筑了Google的搜索框、Meta的社交圖譜、騰訊的即時(shí)通訊。

而現(xiàn)在，他們正在用同樣的代碼，訓(xùn)練出取代自己的AI。

這不是危言聳聽。

從谷歌的75%到騰訊的“大部分代碼由AI生成”，從Meta的65%工程師用AI寫75%代碼到Snap的65%新代碼由AI生成，數(shù)字不會(huì)說(shuō)謊。

AI泡沫的第一批受害者，恰恰是那些最先擁抱AI的人。

他們以為AI是工具，結(jié)果發(fā)現(xiàn)自己才是工具，被用來(lái)訓(xùn)練AI、審核AI、為AI的Token賬單買單，最后被AI替代。

當(dāng)資本從工資單流向GPU，當(dāng)程序員從創(chuàng)造者淪為監(jiān)工，當(dāng)22歲的畢業(yè)生發(fā)現(xiàn)學(xué)了四年的編程技能已經(jīng)過(guò)時(shí)。

我們正在見證的，不只是一場(chǎng)技術(shù)變革，而是一個(gè)職業(yè)群體的集體迷失。

2026年的這場(chǎng)AI泡沫，終將褪去。但被泡沫卷走的人，未必都能回來(lái)。

       原文標(biāo)題 : AI泡沫第一批受害者，是程序員