马斯克说 AI 已经超过 90% 的软件工程师:这话几分真,咱们该怎么接?

前两天，《经济学人》主编贝多斯在得州特斯拉超级工厂专访马斯克，整整 90 分钟。里面有一句话在技术圈炸了锅——"AI 编写软件的能力，已经超过至少 90% 的专业软件工程师，很快会超过 99%，最终达到人类完全无法与之竞争的程度。它会达到我所说的'Stockfish 水平'。"

视频号上这段被剪出来单发，播放量很高。但聪哥看完完整访谈，觉得只转这一句是在带节奏。今天把这次访谈的分析、影响和趋势给你拆透，你看完自己判断。

01 马斯克到底说了什么

这次访谈是 7 月 23 日在得州超级工厂录的，马斯克原话的上下文是这样的：

第一，时间线。他认为 AI 大约在5 年内智能会超过全人类总和，10 年后（2036）物质会极度丰盈，"钱变得不重要"。

第二，工作被替代的顺序。马斯克把经济拆成"数字智能 + 物理智能"两块：

数字工作先被冲击——任何用电脑或手机完成的活儿，软件开发走在最前面

物理工作滞后——要等人形机器人成熟，机器人是 AI 在物理世界的"末端执行器"

第三，那个 90% 的具体说法。他用的类比是Stockfish（国际象棋引擎）——在小电脑上就能击败世界冠军卡尔森。他的意思是：AI 写代码的能力上限会像 Stockfish 下棋一样，人类棋手依然可以比赛，但在纯粹棋力上已经无法竞争。

第四，工作最终变成"可选项"。马斯克的原话是：未来工作会像今天的园艺——商店里能买到更饱满的番茄，但人们仍会因为在乎过程、身份和人际连接而去种菜。

注意：马斯克说的是"编写软件的能力超过 90% 工程师"，不是"已经取代了 90% 的软件工程师岗位"。这是两个完全不同的命题。

02 90% 这个数字，能当真吗？

51CTO 技术栈翻译整理访谈时，做了一句很关键的提醒：马斯克没有说明这个 90% 来自哪款模型，也没有公布测试任务。

这话什么意思？咱们掰开看：

1）"写代码"和"做软件"是两回事。

让 AI 补全一个函数、修改一个文件，和让它负责一个运行多年的真实项目，难度差着数量级。真实开发里，问题可能同时涉及多个服务、数据库和旧版本；代码通过测试，上线后仍可能影响用户。

2）行业数据给的画像更精细。

斯坦福《2026 全球智能危机》报告里有一组反直觉的数据：

美国失业率稳定在4.28%

软件工程师招聘岗位同比增长 11%

AI 资本支出达美国 GDP 的 2%（约 6500 亿美元）

城堡证券的判断是：AI 目前是就业的"净创造者"，不是"净销毁者"。技术扩散遵循"S 型曲线"，不是线性加速。

3）但结构性的挤压是真实的。

另一份行业研究给出更细的切片：

初级开发者就业岗位自 2024 年来下降约 20%——这是第一个可测量的、持续的白领岗位收缩

GitHub Copilot 让开发者完成任务速度提升约 55%

但开源开发者用 AI 辅助后反而慢了 19%——因为复杂、模糊、强依赖上下文的任务，AI 生成的代码需要仔细审查

所以马斯克的话，聪哥的解读是：

90% 是能力上限的判断，不是岗位消灭的判词。AI 在"执行明确、结果可验证"的编码任务上，确实已经超过大多数工程师；但在需求澄清、架构判断、线上责任这些层面，距离"取代"还有相当长的路。

马斯克自己也说，这条路"会非常坎坷"。他没说错，但他说的"坎坷"指的是社会过渡的颠簸，不是技术落地的延缓。

03 该怎么办

把马斯克的话、行业数据和国内实际情况放在一起，聪哥给你三条判断：

1）程序员：初级岗位真的在塌，但"高级"的定义在变

25 岁以下程序员岗位大缩水，这是 2026 年已经发生的现实。AI 编程工具（Cursor、Claude Code、Copilot、Qoder）把"写 CRUD、改 bug、补测试、升依赖"这类任务的内包成本打到接近零。

但这不意味着程序员这个职业消失，意味着：

不会用 AI 的程序员会被会用 AI 的程序员替代

只会执行明确任务的初级岗会被 Agent 吃掉

能定义问题、验收 AI 输出、对系统负责的人反而更值钱

开发团队的稀缺技能正在从"我比模型写得快"转向"我能让模型在可控范围内把事情做完"。

2）数字化白领：下一波就是你了

马斯克点名的顺序很明确：软件工程先走，金融分析、设计、客服跟上。Anthropic 经济学家用"Observed Exposure"指标测过，暴露度最高的五个职业是：计算机程序员、客服、数据录入、医疗记录专员、市场研究分析师。

如果你在这些岗位，未来 12-18 个月是关键的转型窗口。不是转行，是学会和 Agent 协同——把 AI 当实习生用，你来当 reviewer 和 decision maker。

3）算力和能源，才是真正的瓶颈

马斯克在访谈里还透露了一个被很多人忽略的判断：AI 的约束基本就是电力和 AI 芯片。他认为中国发电量是美国的数倍，离攻克光刻机"比大多数人意识到的更近"；而美国本土的瓶颈是电力。

翻译成大白话：

数字 AI 的演进速度，最终卡在算力和能源，不是算法

中国的"算力+电力"组合，是未来全球 AI 格局的最大变量

普通人理解 AI 竞争，别只看模型排行榜，看谁有电、谁有卡、谁有芯片

这也是为什么聪哥在上一篇讲 LongCat-2.0 五万国产卡跑通万亿模型时，说那是"格局级事件"——它直接回应了马斯克说的"中国芯片瓶颈"。

04 总结

回到马斯克那句话。它是不是"吓唬人"？不全是。

💡 他的判断里，对时间线的激进预测（5 年超人类、10 年钱不重要）听听就好，这是他一贯的风格；但对"数字化工作先被冲击、软件开发首当其冲"的判断，是被 2026 年行业数据反复验证的。

对普通人来说，真正该做的不是焦虑"我是不是要被取代了"，而是想清楚一件事：

你的工作里，有多少是"执行明确、结果可验证"的任务？这部分迟早归 Agent。有多少是"定义问题、判断取舍、承担后果"的部分？这部分在可见的未来，还是人的主场。

把前者交给 AI，把自己升级到后者——这就是 2026 下半年，每一个数字化白领最该做的"职业对冲"。

马斯克说工作会变成"可选项"，那是 2036 年的事。在那天到来之前，你得先让自己成为那个不会被 90% 淘汰的人。

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