软件开发工程师未来两年

作者：Addy Osmani 是谷歌的一名软件工程师，从事谷歌云和 Gemini 的相关工作。

2026年1月5日

软件行业正处于一个奇特的转折点。人工智能编码已经从功能强大的自动补全功能发展到能够自主执行开发任务的智能体。曾经推动科技行业招聘热潮的经济繁荣，如今已被效率至上的理念所取代：企业现在往往更注重盈利而非增长，更倾向于聘用经验丰富的员工而非应届毕业生，并且更倾向于组建配备更先进工具的精简团队。

与此同时，新一代开发者带着不同的考量进入职场：他们务实地追求职业稳定性，对拼搏文化持怀疑态度，并且从出生起就接触人工智能辅助。

接下来会发生什么，的确充满不确定性。以下五个关键问题可能会影响到 2026 年软件工程的发展，每个问题都对应两种截然不同的情景。这些并非预测，而是为应对未来挑战提供的视角。我们的目标是制定一个清晰的未来发展路线图，该路线图基于当前数据，并秉承着软件工程社区一贯秉持的理性怀疑精神。

1. 初级开发人员问题

结论是：随着人工智能自动化入门级任务，初级开发人员的招聘可能会大幅下降；或者随着软件渗透到各个行业，招聘可能会反弹。这两种未来都需要不同的生存策略。

传统的“学习编程、获得初级职位、晋升为高级开发人员”的路径正在动摇。哈佛大学一项针对6200万名员工的研究发现，当公司采用生成式人工智能时，初级开发人员的就业人数会在六个季度内下降约9-10%，而高级开发人员的就业人数几乎不会变化。过去三年，大型科技公司招聘的应届毕业生减少了50% 。正如一位工程师愤世嫉俗地说道：“既然人工智能编码代理成本更低，为什么还要花9万美元雇佣一个初级开发人员呢？”

这不仅仅是人工智能的问题。诸如利率上升和疫情后的经济调整等宏观因素在2022年左右就已显现，当时人工智能工具尚未普及。但人工智能加速了这一趋势。如今，一位资深工程师借助人工智能的辅助就能完成过去需要一个小团队才能完成的工作。企业悄然减少招聘初级员工的力度，甚至超过了裁员的力度。

另一种设想：人工智能将释放各行各业（而不仅仅是科技行业）对开发人员的巨大需求。医疗保健、农业、制造业和金融业都将开始嵌入软件和自动化系统。人工智能不会取代开发人员，反而会成为一种倍增器，将开发工作扩展到以前从未需要过程序员的领域。我们将看到更多入门级职位，只是职位类型有所不同：“人工智能原生”开发人员，他们能够快速为特定领域构建自动化和集成方案。

美国劳工统计局仍然预测，从 2024 年到 2034 年，软件行业的就业岗位将增长约 15%。如果企业利用人工智能来扩大产出而不是简单地裁员，那么他们就需要人类来抓住人工智能创造的机遇。

悲观情景的长期风险往往被忽视：今天的初级工程师就是明天的高级工程师和技术领导者。如果彻底切断人才输送渠道，5到10年后就会出现领导力真空。业内资深人士称之为“缓慢衰退”：一个生态系统停止培养接班人。

应对方法：

初级开发人员：提升自身人工智能技能和多面性。证明一名初级开发人员加上人工智能，就能达到小型团队的产出水平。使用人工智能编码代理（例如 Cursor/Antigravity/Claude Code/Gemini CLI）构建更复杂的功能，但要理解并解释每一行代码（即使不能完全理解），甚至大部分代码。专注于人工智能难以替代的技能：沟通能力、问题分解能力和领域知识。将相关职位（例如 QA、DevRel、数据分析）视为切入点。建立作品集，尤其是集成人工智能 API 的项目。考虑学徒制、实习、合同工或开源项目。不要仅仅做一个“需要培训的新毕业生”；要成为一名能够快速学习并立即发挥作用的工程师。

资深开发人员：初级开发人员减少意味着你需要承担更多繁琐的工作。对于日常任务，可以借助自动化，但不要事事亲力亲为。搭建持续集成/持续交付 (CI/CD) 系统，使用代码检查工具和人工智能辅助测试来发现基本问题。通过开源项目或指导其他部门的同事，非正式地指导他们。坦诚地向管理层说明全资深团队的风险。如果对初级开发人员的需求回升，要做好准备，有效地引导他们入职，并利用人工智能进行任务分配。你的价值在于提升整个团队的产出，而不仅仅是你自己的代码。

2. 技能问题

结论是：随着人工智能编写大部分代码，核心编程技能可能会逐渐退化；或者，随着人类开发者将重心转移到监督管理，核心编程技能可能会变得比以往任何时候都更加重要。未来几年将决定我们是会为了速度而牺牲理解力。

84% 的开发者现在经常使用 AI 辅助工具。对许多人来说，遇到 bug 或新功能时，第一反应并非从头开始编写代码，而是编写提示信息，然后将 AI 生成的代码片段拼接起来。初级程序员正在跳过“艰难的路”：他们可能永远不会从头开始构建二叉搜索树，或者独自调试内存泄漏。

技能要求正从实现算法转向如何向人工智能提出正确的问题并验证其输出。如今，入门的第一步不再是展示原始的编码能力，而是引导和验证人工智能。一些资深工程师担心，这会导致新一代程序员无法独立编写高质量的代码，这是一种技能退化。人工智能生成的代码会引入一些不易察觉的漏洞和安全隐患，经验不足的开发人员可能难以发现。

另一种设想是：当人工智能处理完80%的常规工作后，人类可以将精力集中在最难的20%上。架构设计、复杂的集成、创意设计、极端情况：这些都是机器单凭自身无法解决的问题。人工智能的普及非但没有使深厚的知识过时，反而使人类的专业知识比以往任何时候都更加重要。这就是所谓的“高杠杆工程师”，他们将人工智能作为力量倍增器，但必须对系统有深刻的理解才能有效地运用它。

如果每个人都能使用人工智能编码代理，那么区分优秀开发者的关键在于他们能否判断人工智能何时出错或并非最优。正如一位资深工程师所说：“最好的软件工程师并非编码速度最快的，而是那些懂得何时应该对人工智能保持警惕的人。”

编程方式发生了转变：减少了样板代码的编写，增加了对人工智能输出结果的审查，以发现逻辑错误、安全漏洞以及与需求不符之处。关键技能变得至关重要，例如软件架构、系统设计、性能调优和安全分析。人工智能可以快速生成Web应用程序，但需要专业的工程师来确保人工智能遵循了安全最佳实践，并且没有引入竞态条件。

2025 年开发者的讨论出现了分歧。一些人承认他们几乎从不“手工”编写代码，并认为编程面试应该与时俱进。另一些人则认为，忽略基础知识会导致 AI 输出出现问题时需要疲于应对。业界开始期望工程师兼具两者：既要具备 AI 的速度，又要具备保证代码质量的基础知识。

应对方法：

初级开发者：将 AI 用作学习工具，而非拐杖。当 AI 代码助手（例如 Cursor、Antigravity、Claude Code 或 Gemini CLI）建议进行代码审查以了解其工作原理时，请找出其中的不足。偶尔禁用 AI 助手，从头开始编写关键算法。优先学习计算机科学基础知识：数据结构、算法、复杂度、内存管理。将项目实现两次，一次使用 AI，一次不使用，并进行比较。学习快速工程和工具使用技巧。训练自己进行严格的测试：编写单元测试，在不立即寻求 AI 帮助的情况下阅读堆栈跟踪，并熟练使用调试器。深化 AI 无法复制的互补技能：系统设计、用户体验直觉、并发推理。证明你既能利用 AI 快速生成解决方案，也能在 AI 失败时解决棘手的问题。

高级开发人员：将自己定位为质量和复杂性的守护者。精进核心技能：架构、安全、扩展性、领域知识。练习使用 AI 组件对系统进行建模，并深入思考故障模式。随时关注 AI 生成代码中的漏洞。承担起导师和代码审查者的角色：明确哪些情况下可以使用 AI，哪些情况下必须进行人工审查（例如支付或安全代码）。积极投入创造性和战略性工作；让初级开发人员和 AI 团队处理常规的 API 连接，而您可以决定构建哪些 API。投资于软技能和跨领域知识。及时了解新工具和最佳实践。强化人类开发人员不可或缺的特质：良好的判断力、系统性思维和指导能力。

3. 角色问题

归根结底：开发人员的角色可能会缩小到仅限于审核（监督人工智能生成的代码），也可能扩展到成为设计和管理人工智能驱动系统的关键协调者。无论哪种方式，创造价值的意义远不止于编写代码。

这里存在着鲜明的极端情况。在一种设想中，开发者的创造性责任被削弱。他们不再构建软件，而是主要负责审核和维护人工智能的输出。人工智能系统（或使用无代码平台的“公民开发者”）负责生产环境；人类开发者审查自动生成的代码，检查错误、偏差或安全问题，并批准部署。创造者变成了检查者。代码创作的乐趣被风险管理的焦虑所取代。

有报道称，工程师们花费更多时间评估人工智能生成的拉取请求和管理自动化流程，而从零开始编写代码的时间却越来越少。编程不再像是创造性地解决问题，而更像是遵守规章制度。正如一位工程师抱怨道：“我不想最终沦为代码清洁工，清理人工智能扔过来的东西。”

另一种未来景象更加引人入胜：开发者将演变为高级统筹者，集技术、战略和伦理责任于一身。人工智能“工作者”意味着人类开发者扮演架构师或总承包商的角色，负责设计整个系统，决定哪些任务分配给哪个人工智能或软件组件，并将众多组件整合为一个完整的解决方案。

一家低代码平台的首席执行官阐述了这一愿景：在“智能体”开发环境中，工程师们变成了“作曲家”，负责协调人工智能智能体和软件服务的组合。他们不会亲自谱写每一个音符，但他们会定义旋律：架构、界面以及智能体的交互方式。这个角色需要跨学科的专业知识和创造力：它既是软件工程师，又是系统架构师，还是产品战略家。

乐观的观点：随着人工智能处理重复性工作，开发人员的角色必然会转向更高价值的活动。工作可能会变得更有趣。需要有人来决定人工智能应该构建什么，验证产品的合理性，并持续改进它。

未来的发展方向可能取决于企业如何选择整合人工智能。将人工智能视为劳动力替代手段的公司可能会缩减开发团队，并要求剩余的工程师维护自动化流程。而将人工智能视为增强团队能力的手段的公司则可能保持人员规模不变，但要求每位工程师交付更具挑战性的项目。

应对方法：

初级开发人员：除了编写代码之外，还要寻找其他机会。积极参与测试用例编写、持续集成流水线搭建或应用监控等工作：这些技能与审计员/管理员的角色相契合。通过个人项目保持你的编程热情，这样你就不会失去构建的乐趣。培养系统思维：学习组件之间的通信方式，以及优秀 API 的设计要素。阅读工程博客和系统设计案例研究。熟悉代码生成之外的 AI 和自动化工具：例如编排框架和 AI API。提升书面和口头沟通能力。编写文档时，要像在向别人解释一样。向资深同事提问时，不要只问“我的代码能运行吗？”，还要问“我是否考虑到了所有需要考虑的因素？”做好准备，成为一名验证者、设计者和沟通者，而不仅仅是一名程序员。

高级开发人员：积极承担领导和架构职责。制定人工智能和初级团队成员遵循的标准和框架。定义代码质量检查清单和人工智能伦理使用政策。持续关注人工智能软件的合规性和安全性。专注于系统设计和集成方面的专业知识；主动参与跨服务的数据流映射和故障点识别。熟练掌握编排平台（Kubernetes、Airflow、无服务器框架、代理编排工具）。加倍发挥技术导师的作用：进行更多代码审查、设计讨论和技术指导。提升快速评估他人（或项目）代码并提供高层次反馈的能力。培养产品和商业意识；理解功能开发的意义以及客户的需求。跟随产品经理学习或参与客户反馈会议。通过原型设计、黑客马拉松或新兴技术研究来保持你的创造力。从程序员成长为领导者。

4. 专才 VS 通才的问题

结论是：专精单一的领域很容易被自动化取代或淘汰。快速变化、人工智能驱动的行业格局更青睐T型工程师：他们具备广泛的适应能力，并精通一到两项技能。

鉴于模型、工具和框架的更迭速度如此之快，将职业生涯押注于单一技术栈是存在风险的。一位精通传统框架的专家可能会突然发现，当新的AI工具能够以极少的人工干预处理该技术时，他的需求量就会骤减。那些专注于“单一技术栈、框架或产品领域”的开发者，或许会突然意识到自己所处的领域正在衰落或变得多余。

想想那些在行业转型时没有及时转型的COBOL开发者、Flash开发者或移动游戏引擎专家。如今的不同之处在于变革的速度。人工智能自动化可以使某些编程任务变得轻而易举，从而削弱那些原本围绕这些任务展开的岗位。一位只精通某项技能（例如优化SQL查询、将Photoshop设计图切割成HTML）的专家，可能会发现人工智能可以处理其中90%的工作。

招聘经理们都在追逐最新的细分市场。几年前，人人都想要云基础设施专家；如今，人工智能/机器学习工程师的需求激增。那些专注于过去技术领域的人，随着该细分市场逐渐失去吸引力，感到发展停滞不前。

另一种结果则是一种新型的专业化模式：“多面手”或T型开发者。他们精通一到两个领域（纵向），同时对其他许多领域也有广泛的了解（横向）。这些工程师成为跨学科团队的“粘合剂”；他们与其他领域的专家沟通协作，并在需要时填补团队的空白。

企业不再需要技能浅薄或过于狭窄的开发人员；他们需要的是既具备扎实的核心能力，又能胜任全栈开发的人才。部分原因是效率：T型工程师通常可以独立解决问题，无需等待交接。部分原因是创新：知识的交叉融合能够带来更优的解决方案。

人工智能工具实际上更多地增强了通才的能力，使一个人能够更轻松地处理多个组件。后端工程师可以依靠人工智能来创建合理的用户界面；前端专家可以利用人工智能生成服务器样板代码。人工智能丰富的环境使人们能够更广泛地开展工作。与此同时，一些深度领域的专家可能会发现他们的专业领域部分被自动化取代，并且难以拓展其他领域。

现在近 45% 的工程职位要求应聘者精通多个领域：编程加上云基础设施知识，或者前端开发加上一些机器学习方面的知识。

应对方法：

初级开发人员：尽早打下广泛的基础。即使你被聘为特定职位，也要跳出这个领域，探索其他领域。如果你从事移动开发，就学习后端基础知识；如果你从事前端开发，就尝试编写一个简单的服务器。学习部署流程和 Docker 或 GitHub Actions 等工具。找到一两个真正让你感兴趣的领域并深入钻研：这将成为你的垂直领域专长。将自己定位为混合型人才，例如“专注于云安全的全栈开发人员”或“拥有用户体验专业知识的前端开发人员”。利用人工智能工具快速学习新领域；当你对后端不熟悉时，可以使用 ChatGPT 生成入门 API 代码并进行学习。养成持续学习的习惯。参加黑客马拉松或跨职能项目，强迫自己成为通才。告诉你的经理，你希望接触项目的不同部分。适应能力在你职业生涯早期至关重要。

资深开发人员：绘制你的技能图谱：你擅长什么？你对哪些相关领域只是略有涉猎？选择一到两个相邻领域，并致力于精通它们。如果你是后端数据库专家，那就熟悉一个现代前端框架，或者学习机器学习管道的基础知识。在你薄弱的领域做一个小型项目，并借助人工智能技术。将你的深厚专业知识与新的领域相结合；如果你专长于 Web 应用性能，那就探索如何将这些技能应用于机器学习推理优化。积极争取或设计一个更具跨职能性的角色。主动担任涉及多个领域的项目的“整合负责人”。指导他人，在分享技能的同时，也能从他们身上学习。更新你的简历，体现你的多面性。利用你的经验来识别模式和可迁移的知识。成为T型人才的典范：在你的专业领域拥有深厚的造诣（赋予权威和自信），同时积极拓展其他领域。

5. 教育问题

关键在于：计算机科学学位能否继续保持其黄金标准，还是会被更快捷的学习途径（例如训练营、在线平台、企业培训）所取代？大学或许难以跟上这个每隔几个月就发生变化的行业步伐。

长期以来，四年制计算机科学学位一直是进入软件行业的主要途径。但这种传统正受到质疑。

未来展望：大学依然重要，但却难以保持与时俱进。学位仍然是默认的资格认证，但课程设置滞后于快速变化的需求，缓慢的课程更新周期和繁琐的审批流程阻碍了这一进程。学生和雇主都感到学术界与产业脱节，教授的理论或过时的实践无法转化为实际工作技能。

应届毕业生反映，他们在大学期间从未学习过云计算、现代DevOps或人工智能工具。如果大学在提供低相关性教育的同时，却要求求职者投入大量时间和金钱，那么它们就有可能被视为昂贵的守门人。但出于惯性，许多公司仍然要求应聘者拥有学士学位，因此，学生不得不通过参加训练营、在线课程和自学项目来弥补知识缺口。

学生贷款债务巨大，企业每年花费数十亿美元培训应届毕业生，因为这些毕业生缺乏职场所需的技能。大学或许会增设人工智能伦理课程或云计算选修课，但等到这些课程真正投入使用时，行业工具早已更新换代。

编程训练营已经发展成熟。它们培养的毕业生能够与计算机科学专业的毕业生一样，被顶尖公司录用。这些课程时间更短（12周强化课程），注重实用技能：最新的框架、云服务和团队协作。招聘的重点正在转向真实作品集、微证书和经过验证的技能。一个优秀的GitHub作品集或认可的证书可以替代学位要求。

以雇主为主导的教育模式正在兴起：企业纷纷建立自己的培训体系或与编程训练营合作。一些大型科技公司已经为非传统求职者创办了内部“大学”。人工智能本身也提供了新的学习方式：人工智能导师、交互式编程沙箱以及大学以外的个性化指导。

模块化的学习生态系统远比昂贵的四年制学位更容易获得。即使身处计算机科学实力不强的国家，一个孩子也可以通过 Coursera 学习同样的课程，并建立与硅谷人士相同的作品集。

应对方法：

有志成为开发者的初级/准开发者：如果你正在攻读传统的计算机科学课程，不要完全依赖课程内容。用实际项目来补充课程学习：构建 Web 应用、为开源项目做贡献。寻找实习或合作机会。如果你的课程缺少热门话题，可以通过在线平台学习。获得行业认可的认证（例如 GCP、AWS、Azure），以证明你的实践能力。如果你是自学或参加训练营，则应专注于打造一份引人注目的作品集：至少包含一个文档完善的实质性项目。积极参与开发者社区：为开源项目做贡献、撰写技术文章。通过 LinkedIn、线下聚会和开发者活动拓展人脉。请一位经验丰富的开发者为你担保。持续学习；技术技能的更新周期很短。利用人工智能作为你的私人导师。用具体的方式证明你的技能：作品集、认证以及清晰阐述工作的能力将为你打开机遇之门。

资深开发人员和领导者：仅仅拥有学历证书是不够的。投资于持续学习：在线课程、研讨会、会议、认证。以新的方式验证你的技能；做好准备，迎接那些通过实际问题评估你当前能力的面试。持续开展使用新技术的业余项目。重新评估职位要求：你真的需要新员工拥有计算机科学学位吗？还是更看重某些技能和学习能力？优先考虑技能的招聘方式，以扩大你的人才库。支持内部培训项目或学徒式岗位。倡导为没有正规背景的初级开发人员建立导师制。积极参与学术界和其他相关活动：顾问委员会、客座讲座、就课程不足之处提出反馈意见。在你自己的职业发展中体现这一点：实际成就和持续学习比额外的学位更重要。

总结

这些情景并非互斥，现实情况会融合所有这些因素。一些公司会减少初级员工的招聘，而另一些公司则会在新的领域扩大招聘规模。人工智能将实现日常编码的自动化，同时提高人类编写代码的标准。开发人员可能会花上午时间审查人工智能的输出结果，下午时间构建高层架构。

不变的真理是：变化是唯一不变的。密切关注科技趋势（并保持一定的怀疑态度），才能避免被炒作或悲观论调蒙蔽双眼。不断提升技能、拓展能力，并专注于人类独有的特质（创造力、批判性思维、协作能力），才能始终走在时代前沿。

无论未来是编程的复兴，还是代码自动生成的世界，对那些能够全面思考、持续学习并推动技术解决实际问题的工程师的需求始终存在。

预测未来的最佳方法是积极地去塑造未来。