北京
上個月，Meta宣布將要裁撤8000個崗位，同時取消另外6000個職位空缺，其中不少原本預留給軟件工程師。Google的CEO在4月的Cloud Next活動上透露，該公司現在有75%的新代碼由AI生成。斯坦福大學的研究人員則報告，自2022年底以來，22到25歲軟件開發者的就業數量已經下跌了20%。
然而就在同一個時間窗口里，我所在的那家50人咨詢公司，今年1月招了第一位全棧軟件工程師。4月，我們招了第二位。年底前很可能再招第三位。大廠在裁開發者，我們卻在招開發者。大廠說得沒錯，AI正在改寫開發者的職業命運；我們招得也沒錯，就該在這個職業上下注。兩個視角都是真相——而它們之間的落差，恰好是眼下最重要的勞動力故事，一個幾乎還沒被人提起的故事。
這樣的劇情，我親身經歷過一次。十六年前還在微軟的時候，我參與打造了一款產品，它幾乎威脅到了一個完整的職業群體。Power BI直接挑戰了當時那群“商業智能開發者”的精英圈子——他們拿著高薪，花上數年時間鉆研那些極其復雜的專業手藝。我們的目標非常明確：讓專業級BI的能力，被更廣大的人群觸達。這對世界來說是個好事。對那個精英圈子來說，從紙面看，是壞事。
那款產品也的確做到了它被設計的目的。它繞開了人肉瓶頸，開啟了一個信息豐裕的時代。它把真正的BI能力交到了那些拼不出“SQL”這個詞的人手里。然而，精英圈子并沒有消失。他們變得更忙了。一個曾經只有幾千人的職業，如今從業者數以百萬計；而那些原始領域的專家，那些真正懂得底層硬核的人，發現自己比以往任何時候都更搶手。BI的總表面積擴大了幾個數量級。盡管絕大多數新涌現出來的工作內容，用他們的資歷來衡量有些“降低身段”，但復雜項目的數量也跟著爆炸式增長。對于這類項目，精英專家仍是天經地義的首選。
當一樣東西變得更便宜，世界就會制造更多的它。這篇文章里，我只對這句話抱有絕對的確信，而它恰恰是最關鍵的那一句。
拿我們公司來說，自2013年成立以來，P3 Adaptive一直是一家數據和儀表盤公司，幾乎全部由Power BI催生的那批新型BI從業者組成。我們從不雇傭傳統的軟件開發者。對于一家我們這種規模的公司來說，聘用所謂的“全棧工程師”——高薪水、窄問題集、漫長的上手周期——這個投入產出比怎么算都不劃算。
AI徹底重置了這份計算。來自METR和Anthropic的獨立研究指出，AI輔助開發者的典型生產力提升大約是三倍——某些特定任務上還會出現遠超三倍的爆發式增長。這種提升，直接區分出“雇一個一次只能做一個項目的開發者”和“雇一個一次可以推進三個項目的開發者”。按過去邏輯，要配齊三個人的工程團隊，對我們并不現實。但只雇一個能做三人活計的開發者，只出一份薪水、配一個管理者呢？這筆賬，一下子就劃算了。
結果就是，我們不再“僅僅”是一家數據和儀表盤公司。我們開始承接那些需要厚重軟件工程能力的項目，它們曾經被我們自動過濾在外。AI并沒有把開發者的價值壓縮到零，恰恰相反——對于原本用不起工程師的組織，它把開發能力從“奢侈配置”變成了“可入手資源”。大公司因為效率爆發而減員，小公司因為門檻降低而增員，這看似矛盾的兩端，其實指向的是同一個擴張中的表面。
那個十六年前我從中窺見的經濟原理，今天又一次響了：任何能力的成本一旦斷崖式下降，整個社會對該能力的消耗就會呈指數級膨脹。軟件開發沒有在消失，它正在從少數巨頭工程部的專屬，流向更細碎、更廣泛的商業場景。有的地方在放人，有的地方在搶人，這不是錯配，而是一塊重新拼合中的勞動力版圖，只是它的輪廓，比我們預想的要大得多。
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