AI编码真的能取代程序员吗

鉴于目前技术发展的日新月异，讨论这个问题，我们要给于一个时间锚点，就是当下，未来发展如何，没人能够未卜先知。细数他们的能力，以及他们完成的工作，才能更好的理解谁才是未来。

unbuntu_luo

795人浏览 · 2025-12-05 08:45:18

unbuntu_luo · 2025-12-05 08:45:18 发布

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鉴于目前技术发展的日新月异，讨论这个问题，我们要给于一个时间锚点，就是当下，未来发展如何，没人能够未卜先知。

AI编码到底能否取代程序员，回答这个问题，我们需要搞清楚以下两个问题：

- AI编码能力目前到底发展到了什么程度？
- 程序员完成的那些工作是否具备可替代行和成本降低？

细数他们的能力，以及他们完成的工作，才能更好的理解谁才是未来。

AI编码能力的发展

截至 2025 年，AI 编码能力已从辅助工具升级为全流程协作伙伴，在技术突破、工程实践和行业渗透上均实现质的飞跃。

1. 技术能力方面

新一代模型如 Claude Opus 4 在 SWE-bench 基准测试中准确率达 72.5%，能自主完成 GitHub
上近七小时的连续编码任务，覆盖从需求分析到 PR 提交的完整流程。

CodeGeeX 3.0 支持 100 + 编程语言互译，包括 Rust、Go 等新兴语言，并能将中文自然语言需求直接转化为符合 PEP8 规范的
Python 代码。

2.工程化和安全性

AI静态代码审计平台可自动修复 90% 的高危漏洞（如 SQL 注入、路径遍历），修复准确率达 90% 以上，并支持代码级 API
安全扫描。例如GitHub Copilot
新增路径级指令文件（*.instructions.md），允许开发者为不同目录定义专属编码规范，例如要求前端代码强制使用 Tailwind
CSS，后端接口必须包含 JWT 验证。

3.领域深度

医疗：通过 AI 生成 Python 脚本自动处理 CDISC 标准的临床试验数据，减少 50% 的重复性编码工作，并能根据逻辑核查规则生成测试数据，支持前后端联合调试。
量子计算：PennyLane-Qiskit 插件可自动将量子电路设计转化为可执行代码，并优化变分量子分类器（VQC）的参数更新逻辑。
芯片设计：DFT AI 工具通过领域数据微调，能生成符合特定制程工艺的测试向量，将芯片验证效率提升 3 倍。

4.市场规模

2025 年中国 AI 编码工具市场规模预计达 172.4 亿元，同比增长 34.2%，其中阿里云以 25%
的份额位居第一，腾讯云、百度智能云紧随其后。全球市场中，GitHub Copilot 占据 25-30% 的份额，Claude 系列和 Google
Vertex AI Code Studio 分列二、三位。

从技术发展的能力来看，功能性代码AI已经实现了惊人的飞跃，而且还可以做到更深入、成本更低廉。但是要说项目完全交给AI，可能没有人敢这么做，因为普通软件和工业级软件存在着巨大的差距。

工业级软件内部极其复杂，而且要求长期稳定的运行、维护和迭代，这就涉及到精密的架构设计、持续的性能优化和严格的版本控制等一系列复杂的工程实践。

从初级到资深的程序员

在AI出现前，毫无疑问，驱动巨大的社会化技术引擎的是程序员，他们一行一行的代码编写，构建了技术发展的基石。

但每一个资深的程序员都曾是从被人称为”菜鸟“，通过无数的项目，一步步历练成长而来。AI大模型编码的出现，可能对这一成长路径造成沉重的打击。企业主在制定招聘策略时，天然的认为基础编码工作既然AI可以完成，那就只招聘极少的资深程序员即可。从事基础编码工作的初级程序员规模将被隐形的压缩，这种情况在管理、成本等因素下，变为历史潮流，不可逆的向前发展。

最新的数据调查报告也佐证了这种观点。原始链接

我们目睹了一个令人震惊的现象：尽管科技行业整体上仍在增长，但新毕业生的就业机会却在大幅萎缩。

过去，一张名校计算机科学学位几乎就是进入 Google、Apple、Microsoft
等大厂的通行证，但现在这些公司的新毕业生招聘比例已经从之前的两位数下降到个位数。

可以点击上面的原始链接查看更详细的说明。

人员的分野

虽然目前发展让人感觉比较悲观，但是历史的车轮不会因为人的情感意愿而发生变化，任何试图为了往日尊严而暴力发泄，都将是螳臂当车。

我们需要看到的是，当大量初级程序员岗位消失的时候，一场真正的技术平权正在悄然发生。各个行业的非技术人员正在利用AI工具去努力实现原来只有程序员才能做到的事情，并且因为他们更加靠近需求，理解更加精准，做出的东西，反而更加”小而美“，这些正在成几何数量增长。

低难度的编码工作岗位消失的同时，一些新的岗位也在不断产生，例如AI提示词工程师、AI模型训练工程师、AI应用构建专家、AI微调专家等。

历史总是惊人的相似，上个世纪工业革命的发生，导致大量手工业者失去工作，但也出现了大量的机器操作、维护等工作需要人员去从事。唯一让人悲情的是，在生产力引擎升级的过程中，并不是所有人都能够跟得上。

资深程序员因为经验丰富，反而会愈发受到欢迎。他们的核心工作不再是逐行去编写代码，而是去指导、管理和调试一个由AI驱动的、高效的生产力开发系统。这就要求他们具备更加复杂、专业的技能：系统性思维、清晰的需求分析能力、与各种AI工具协调能力。AI的存在仿佛为他们配置了一个超级助手，让工作效率得到巨大的飞跃。