用AI當由頭裁了4000人，但程序員的需求還漲了

昨天一條大新聞炸了圈。Jack Dorsey （原本推特的創始人） 的 Block 公司一刀砍掉 40% 員工，四千多人走人，從一萬多縮到不到六千。 理由當然是 AI。Dorsey 還放了句狠話：一年之內，大多數公司都會做出類似的結構性調整。

消息一出，Block 股價盤后暴漲 24%。資本市場用真金白銀投了票：裁得好。

但你仔細看：Block 在 2019 年底才三千八百人，疫情幾年膨脹到一萬多，股價同期跌了 75%。 這哪是 AI 替代了人。這更像是疫情泡沫終于到了清算的時候。

AI 只不過給了管理層一個體面的說法。不是“我們搞砸了”，而是“時代變了”。

AI 敘事正在成為企業裁員的完美借口。

這是第一層。

但故事到這里才剛開始。

就在同一周，Citadel Securities 的宏觀觀察指出：2026 年初，美國軟件工程師崗位招聘量同比漲了 11%。 注意，不是跌，是漲，而且是在整體招聘平淡的背景下逆勢上漲。

https://www.citadelsecurities.com/news-and-insights/2026-global-intelligence-crisis/[1]

一邊是 Block 砍掉 40% 的人。一邊是行業招聘在漲。這兩件事怎么會同時發生。

這就是杰文斯悖論。簡單講，蒸汽機效率提高后，煤炭消耗不降反升，因為煤變便宜了，能燒煤做的事就爆發了。 AI 對編程干的是同一件事。軟件生產成本趨近于零，需求沒有消失，反而被大規模釋放出來。

Citadel 報告里還提了一個很妙的類比。凱恩斯在 1930 年預言，生產率飛速提高后，人類每周只需工作 15 小時。 方向判斷是對的，結果判斷完全錯了。人類沒有選擇少干活，而是選擇了消費更多、需求更多。

大公司裁人是存量優化，全行業的增量需求在爆發。

這是第二層。

第三層才是我真正想說的。

YC 掌門人 Garry Tan 分享過一個數據：軟件工程占 AI Agent 工具調用量接近 50%。 而醫療、法律、金融和其他十幾個垂直行業，基本還是一片空白。 老黃在達沃斯也說過類似的話：這些行業的模型“第一次好到可以在上面構建應用了”。

來源：Anthropic：Measuring AI agent autonomy in practice[2]

這意味著什么。意味著 AI Engineering 這一整套東西正在向外擴散。 它包括 AI 輔助開發、Agent 構建、自動化工程實踐，并會隨著這波從大廠溢出的程序員，進入傳統行業。 一到兩年內，這些人會爆炸性提高全行業生產力。（并帶來真正驚人的失業率）

這里面有一個殘酷的顯性邏輯：不會用 AI 的人，會被會用 AI 的人打爆。

但反過來想，如果你是程序員，哪怕只是初級程序員，你其實已經占據了極高的先機。

你會用 SSH，會用命令行。光這一條，你就已經打敗了許多人。 你還會科學上網，能用上 Codex 和 Claude Code，這又甩開了一大批。 如果你再懂一點 Context & Harness Engineering，知道怎么 harness 開源生態的能力，基本可以在很多行業橫著走。

大家都在說 AI 要消滅程序員。我的觀點恰恰相反：你都已經邁入程序員門檻了，短期根本不用焦慮。

AI 確實在消滅純 coding 的工作。但程序員已經相比其他行業的人，占盡了先機。關鍵是你要想清楚往哪走。AI 是一個效能倍乘器。原來的 10 倍程序員，現在變成了 100 倍，以后還有可能拉大到 1000 倍。 如果不是那個頭部，在軟件/互聯網行業里只會越來越難受。

但當程序員跑到其他行業時，起跑線會明顯更高。絕大多數行業的數字化能力仍停留在基礎辦公軟件層面（Windows + Office）。 很多人并不是能力不行，而是過去沒有機會接觸終端、命令行和自動化工作流。

你拿著 Claude Code 去這些行業做自動化、做數據分析、搭 Agent 流水線，在效率上基本上是在降維打擊。

我自己就在親眼見證這件事。

我做 Pigsty 這套 PostgreSQL 開源發行版，一直在降低數據庫使用門檻。 以前大家自建 PG 數據庫服務，還要搞一臺服務器自己搭，跟著文檔走。 雖然門檻已經很低了，但還是有一點摩擦。最近來問搭建問題的人少了。 但出現了一種全新用戶畫像：他們什么都不懂，但靠 AI 自己把 Pigsty 跑起來了。

怎么做到的。我之前發過，以及如何。 還教過大家怎么，搭學習環境。這些用戶就在環境里直接跟 Agent 說：“你去給我找個方案，把 PostgreSQL 部署上來。” 然后 AI 自己搜到 Pigsty，自動下載、自動配置、自動部署，一條龍搞定。門檻直接歸零。

咱們就不說讓 Agent 去寫代碼這件事了，單單就讓 Coding Agent 幫你去使用開源代碼，就已經能夠產生巨大的價值了，這在以前可是開源老司機 Prosumer 的特權。現在就算一個新手程序員，拿著 CC 也可以 Harness 這些能力了。

再想想老馮之前一直倡導的“下云自建”。很多人其實算得清這筆賬。 持續穩定負載下，自建比公有云便宜十幾二十倍。 就算用云服務器自建，也能便宜幾倍。

但以前不敢做，因為沒那個能力，運維一套自建數據庫集群搞不定。現在呢。 一個初級運維拿著 AI，就能做到過去中高級 DBA 或 SRE 才能干的事。

這就是 AI 的二階效應。 大家都在討論一階效應：替代程序員、提高編碼效率、裁員。 但真正改變格局的，是二階效應。門檻歸零之后，那些原本被壓抑的需求會爆發出來。

下云自建只是一個縮影。背后是無數“以前想做但做不了”的事情。它們現在不僅能做，而且經濟上極度劃算。

這些場景，就是當下的增量。

所以我說，程序員不用焦慮。不是 AI 要搶你飯碗，而是你可以拿著 AI，把能力遷移到更廣闊的行業場景里。 你就算現在零基礎開始上手 Claude Code 或 Codex，都已經領先社平好幾個身位。

還等什么呢？

References

[1]: https://www.citadelsecurities.com/news-and-insights/2026-global-intelligence-crisis/
[2] Anthropic：Measuring AI agent autonomy in practice: https://www.anthropic.com/research/measuring-ai-agent-autonomy-in-practice