AI能否取代软件工程师,一个简单的思想实验

如果你觉得 AI 会取代软件工程师，不妨做一个简单的思想实验。

假设你是一家生命科学公司。

10 年前，你想大规模投入实验室自动化、数据处理以及各类软件系统建设。

但一算成本，你发现自己根本无法和科技公司竞争，招不到足够多的工程师。

于是你只能降低目标，量力而行。每一个软件项目都需要一支固定规模的团队作为投入成本，而你的预算、人才获取能力以及各种权衡，都限制了你能做的事情。

现在，AI （coding）出现了。

突然之间，你拥有了和全球顶级科技公司同样级别的“产出能力”。

你的工程师用的是同样的 AI 模型，这意味着你的工程团队能力被显著放大，同时你与科技公司的差距被大幅缩小。

看到有人说过，200美金/月的订阅费，就是人类史上最大的智力平权运动。（因为Claude和ChatGPT的顶级套餐，都是200/月的费用）

这时，你会继续维持过去那种“缩减版”的策略，还是会开始招聘更多工程师，因为现在每个工程师的能力都变成了过去的 2 倍甚至 5 倍？

几乎所有公司，选择的都是后者。（没人想错过这波浪潮；你需要的只是一名中等水平的软件工程师，加上一套最顶级的AI coding工具）

把这个逻辑进一步放大：不仅仅是某一家生命科学公司，而是所有银行、制造企业、工业公司、零售商……再扩展到这些产业链上的中小企业。同时，也不仅仅局限于工程师岗位，还包括市场、法务、财务、设计等各种原本资源紧张的职能领域。

如果你在思考，为什么 AI 反而会催生出新的岗位，这就是原因。

任何忽视这一点的观点，都低估了整个经济体系中那些尚未被满足的巨大需求。

总结一下：

所以很多企业的问题，从来不是“有没有需求”，而是“有没有能力把需求变成现实”。AI 改变的，恰恰是这个约束条件。

当工程师开始用上同一代 AI 模型，本质上你不再是用“人力规模”在竞争，而是用“人 × AI”的复合能力在竞争。

一个工程师可以同时推进多个模块，可以更快试错，可以把原来需要多人协作的任务压缩成更小的执行单元。

很多过去因为成本过高而被放弃的项目，突然之间变得“可以试一试”。

曾几何时，团队内部做一个小功能都要被“质问”你为什么要做这个？（没错，boss担心你没想清楚就开动，浪费了“人天”）

现在我们的答复就是，这个我们只花了半小时用AI工具整出来的，一句话就把boss的嘴给堵死了。

毕竟，这半小时，我自己简单加个班搞出来的，总不能不让我搞吧。哈哈！