夜雨聆风过去两年，每到科技公司裁员季，评论区总会出现同一条高赞回复——"都是 AI 搞的"。
ChatGPT 能写代码了，Claude 能重构项目了，Cursor 能自动生成整个功能了。程序员是不是该失业了？
普林斯顿大学教授 Arvind Narayanan 和数据科学家 Sayash Kapoor 最近写了一篇长文，标题很直接：Why AI hasn't replaced software engineers, and won't。知名开发者 Simon Willison 看完后说，这是他见过最扎实的分析。
他们翻了一个很少人注意的数据：纽约州从 2025 年 3 月开始在裁员备案系统里加了一个"AI 相关"勾选框。整整一年过去，超过 160 家公司提交了裁员通知，没有一家勾了这个框。
写代码从来不是程序员的全部工作
先说一个可能颠覆认知的数据。
2019 年微软做了一项覆盖 6000 名开发者的研究，结论是：程序员真正花在"写代码"上的时间，只有 9% 到 61%——取决于你怎么定义"编码"。其余时间去了哪里？开会、调试、理解需求、跟产品经理吵架、改别人写的屎山代码。
这篇文章提出了一个叫"决策-执行-交付三明治"的框架来解释这件事。
三明治的中间一层是"执行"——把代码敲进计算机里。这一层，AI 已经开始大幅压缩。NBER 的一项研究追踪了 GitHub 上 10 万名开发者，发现使用 AI 代理后，代码行数增加了 8 倍。
但发布量只多了 30%。
← 上下两层抗拒自动化，且不会因 AI 能力提升而克服 →
这个落差就是三明治上下两层造成的。决定要做什么（决策层），以及对交付的东西负责（交付层），这两端目前几乎无法自动化。
Narayanan 和 Kapoor 归纳了三样 AI 短期内无法替代的东西：
🔹 决定并明确要构建什么——需要理解用户、市场、公司战略
🔹 验证并对交付物负责——出了 bug 谁来修？出了事故谁扛？
🔹 深度的人类理解——对代码库、业务逻辑、运行环境的直觉
Simon Willison 补充了一句很实在的话：就算给他全世界最强的 AI 辅助，他产出的价值仍然取决于他对问题和方案的理解深度。
"AI 裁员"大多是甩锅
既然 AI 没有真的取代工程师，那裁员怎么解释？
文章逐一拆解了三个被广泛引用的"AI 裁员"案例：
Block（Cash App 母公司）CEO Jack Dorsey 在裁员 4000 人时引用了 AI，说"AI 开启了新的工作方式"。实际上，Block 在疫情期间员工数膨胀了 3 倍，正面临巨大财务压力。一位离职的数据科学家公开说：公司"把 AI 强塞给每个人"，但"生产力提升非常有限"。
Snap CEO 在裁员 1000 人的备忘录里重点提到 AI，说"AI 生成了 65% 的新代码"。但裁员实际集中在增强现实部门的 150 个岗位，跟 AI 没什么关系，背后是激进投资者逼着降本。
Intuit 的 3000 人裁员被媒体包装成"AI 驱动重组"。CEO 本人不得不出来辟谣："跟 AI 完全无关"。
21%
因"预期 AI"裁员
2%
因实际 AI 落地裁员
哈佛商业评论 · 超 1000 名全球高管调查 · 2026 年 1 月
Forrester 的首席分析师说了句大实话：在那些声称 AI 驱动裁员的公司里，"当我们问他们是否有成熟的、经过验证的 AI 应用来填补这些岗位时，十分之九的答案是否定的——他们甚至还没开始"。
还有一组更直白的数据：59% 的美国招聘经理承认，在解释裁员时会强调 AI，因为"比引用财务约束更能取悦利益相关者"。
翻译成大白话就是：裁员归裁员，但打"AI"这张牌更好听。
真正在发生的是结构性洗牌
这不意味着 AI 对程序员毫无影响。恰恰相反，影响很大，只是方向跟大多数人想的不一样。
文章引用了斯坦福和 ADP 的数据：自 2022 年底以来，22-25 岁的软件开发者就业下降了近 20%。大型科技公司的入门级招聘在过去三年中下降超过 50%。英国初级开发岗位较 2022 年降了近三分之一。
但 30 岁以上的资深工程师呢？高 AI 暴露度的岗位上，反而增长了 6%-12%。
↓ 20%
22-25 岁初级开发者
↑ 6-12%
30 岁以上资深工程师
Stanford / ADP 数据 · 2022 年底至今
IBM 在美国的入门级招聘扩大到了原来的 3 倍，前提是这些新人会用 AI。Intuit 也在招更多初级开发者，理由是"他们伴随 AI 成长，可能比中期职业工作者更了解 AI"。
两个看似矛盾的事实同时存在：低端岗位在收缩，高端岗位在扩张。AI 不是在消灭工程师，而是在抬高入行门槛。
+11%
Indeed 职位发布年增长
+15%
BLS 预测 2034 年增长
+43%
多项 AI 技能薪资溢价
这不是一个正在消亡的职业，而是一个正在急剧升级的职业。
Vibe Coding 和 Agentic Engineering 是两码事
这篇文章还做了一个重要的区分：Vibe Coding 和 Agentic Engineering。
arxiv 上一篇基于真实开发者数据集的研究发现：在 Vibe Coding 模式下，AI 代理生成的代码只有 44% 能进入最终提交，漏洞率是纯人类代码的 9 倍。
"
因为要时刻监督 AI 代理的输出，他到上午 11 点就精神疲惫了。
—— Simon Willison
这恰好印证了三明治模型的判断：执行层被压缩后，决策层和交付层的工作量实际上增加了。你不用写那么多代码了，但你要做更多判断、承担更多责任。
程序员的未来，像起重机操作员
文章给了一个有趣的类比：软件工程师的未来角色，可能越来越像起重机操作员。
机器做大部分体力活，人负责操作、监督、确保安全。这个角色依然有价值，因为机器需要有人懂全局、有人担责任、有人在关键时刻做出判断。
1950 年美国人口普查列出了 270 个 职业。到今天，只有一个职业被完全自动化取代——
电梯操作员
二十多年前，美国劳工统计局开始把"程序员"和"软件工程师"分开追踪。程序员只负责执行层，软件工程师管三明治的全局。结果程序员岗位一直在萎缩，薪资也低得多。
AI 只是加速了这个早已存在的趋势。纯写代码的技能在贬值，但定义问题、设计方案、保证质量的综合能力，从来没有这么值钱过。
华盛顿大学计算机学院院长 Magdalena Balazinska 给 2000 多名焦虑的本科生发了一封邮件，核心只有一句话：
"AI 没有扼杀你们的工作机会，而是在扩展它们。"
下次再看到"AI 淘汰程序员"的新闻标题，可以先想想纽约州那一整年、160 家公司、零个勾选框的数据。