软件行业完蛋了吗?以下内容是根据不考究的历史和我的纯个人见解。没有任何严谨论证，仅为随笔记录。自从 AI 开始进入大众视野——这里具体说的是 ChatGPT 3.5——有一种声音就反复出现：AI 会不会取代软件行业？因为大家用了一段时间之后发现，AI 的幻觉很严重，而且好像也只能聊天。你让它写点东西、查点资料还行，真要让它干活，就不一定靠谱了。直到 Claude 3.7 上线，事情突然发生了变化。几乎是一夜之间，大家发现普通人也可以用 AI 写一些小程序。比如自动处理 Excel，写一个博客，或者做一个原本需要反复手动操作的小工具。有一点编程基础的人，则可以借助成熟的组件，直接搭建自己的业务系统。这时候，AI 才不只是一个聊天机器人了。它开始真正进入生产环节。几乎每家大模型企业发布新模型时，都会优先展示模型的编程能力。以前有一个很出名的小测试，叫“鹈鹕骑自行车”。有兴趣的可以在网上搜一下，不同代际模型做出来的效果，差距非常大。但不到两年，这个测试已经快看不出顶级模型之间的差距了。因为同一代模型早就不满足于这种能力。通过 loop（循环迭代）工作流，现在这些顶级模型甚至可以只靠一个提示词，完成整个迷你独立游戏的开发，而且是真的可以玩，不是只生成一张看起来像游戏的图片。有些声音甚至是大模型厂商主动提起的。毕竟“我们又消灭了多少程序员的工作”，本身就是非常有冲击力的宣传卖点。其实对于普通使用者来说，感触倒不一定有多深。大家还是一样用：专业者把它当参考和辅助，非专业者拿来娱乐，或者做一些以前做不了的小工具。但是软件公司的股价可就惨了，像心电图一样：大模型一发布，先跌为敬。模型能力，尤其是编程能力的增强，这是毋庸置疑的事实。新模型一代接一代，配套的工具和工作流也一直在进化。往上，有模型已经可以发现传统软件系统里藏了很多年的漏洞，甚至包括一些大家天天都在用的基础软件；往下，越来越多的人开始通过 Codex 或其他 AI 工具，解决工作和生活中那些依赖电脑完成的繁琐、重复任务，也开始实现一些过去必须找专业程序员才能落地的想法。这么看下来，软件公司的倒闭岂不是近在咫尺，而且无法阻挡？海外已经发生过不止一次类似的事。有 AI 工具在明确禁止修改的情况下，还是把生产数据库删了；也有软件公司的数据库和备份，在几秒钟内一起消失。当然，这不能只怪模型。正常情况下，一个 AI 根本不应该拿到这么大的权限，备份也不该和原数据一起被删。模型犯错是一回事，人把门钥匙和保险柜密码全塞给它，又是另一回事。恰恰相反，类似事故会越来越多，而且很容易产生连锁反应。以前一个人操作失误，影响的可能只是一小部分；现在一个自动化系统判断错误，可能瞬间把错误放大到整个集群。前一阵，很多公司都在裁程序员。最近，软件开发岗位又开始慢慢回暖，有些公司也开始偷偷摸摸地把人招回来。模型的能力明明一直在提升，为什么企业还是离不开程序员？在真正的 AGI 出现之前，幻觉不会凭空消失；模型的思考能力有明确边界；它也不能真正对一个商业系统进行长期、持续、自主的迭代，更不能为事故承担责任。当然，这不是说以后每一行代码都得让人盯着写。AI 可以写、可以测、也可以自己跑很多流程，但权限怎么给、结果怎么验、出了问题谁负责，最后还是得有人管。所以，只要代码涉及真实的商业业务，就一定且必须有人参与。而且需要的不再只是会把需求翻译成代码的人，而是更厉害、更有经验的人。他们要能理解业务、设计系统、判断风险、验证模型结果，也要知道什么时候可以让 AI 自动执行，什么时候必须把权限收回来。以前，一个普通程序员可能只需要完成分配下来的模块；以后，一个程序员可能需要同时理解产品、架构、模型能力、数据边界和业务风险。不是程序员不需要了，而是“只会写代码”越来越不够用了。前面提到，得益于模型能力的提升，越来越多的人开始通过 AI 实现自己的想法，或者减轻重复的办公工作。以前没有那么多软件，不是因为大家没有需求，而是因为实现需求太贵、太慢、太麻烦。一个小团队想做内部管理系统，需要找产品经理、设计师、前端、后端，还要部署和维护。一个普通人想做个小工具，可能刚听完开发报价就放弃了。很多过去因为“不值得专门开发”而被放弃的细小需求，第一次有机会被满足。一个只服务三个人的工具，一个只解决某个岗位每天半小时重复劳动的程序，一个非常垂直、非常个人化的系统，都可能被做出来。这不是软件需求变少了，而是大量过去被压住的需求开始浮出水面。还有一个细节更加反常识：软件公司，或者说一部分成熟的软件公司，其实非常欢迎大模型的接入。因为大模型对普通人来说，是从 0 到 1 的改变；对成熟的软件公司而言，则可能是从 10 到 100，甚至从 100 到 1000 的变化。普通人借助 AI，可能只是第一次做出一个能用的小工具。但成熟的软件公司本来就有产品、有客户、有数据、有开发流程，也有持续交付能力。AI 接入之后，它们可以更快理解需求、更快做原型、更快测试，也可以把过去需要大量人工完成的服务，直接嵌进产品里。模型模糊了产品到开发的距离，但它并没有让“理解需求”这件事变得不重要。当实现能力逐渐变得廉价，真正稀缺的就变成了另外几件事：谁能识别真实需求，谁真正了解业务，谁知道这个功能为什么要做，以及谁能够把一个看起来能运行的 Demo，变成一个长期稳定、有人愿意付钱的产品。以后，更多项目可能会死在“做出来了，但没人需要”。所以这不是软件行业的需求萎缩，而是全行业的需求升级，也可以理解成一次消费升级。我以前是摄影师，所以我觉得，可以用摄影行业的演变来理解这件事。这些年，摄影器材越来越先进，手机摄影能力也越来越强。重大的活动、赛事，还有人生大事，依旧少不了摄影师。以前一个活动可能只请一个，现在可能还得请好几个。写真、旅拍、街拍，一个都没少，反而越来越多。因为工具门槛降低之后，更多人进入了这个行业；工具能力提升之后，从业者也能交付更高质量、更丰富的作品。更重要的是，人对于记录、对于美的需求，并没有因为手机可以拍照而消失。相反，可能从来没有哪个时期，像今天这样旺盛，也从来没有哪个时期，被满足到这种程度。以前一个人一辈子可能只在结婚时认真拍一次照片。现在生日要拍、旅行要拍、毕业要拍、情侣要拍、宠物也要拍。拍照变得越方便，照片反而越多，摄影相关的需求也被进一步激活。这个软件刚出来的时候，很多修图师都在吐槽：完了，一个软件可以批量处理照片，还能很快完成以前需要人工慢慢修的工作，我们这些修图师是不是要失业了？现在可以说，几乎所有做人像写真的摄影师都知道、都用过像素蛋糕，其中相当一部分还在长期使用。它没有消灭摄影行业，而是变成了摄影行业的基础工具。原本需要花大量时间完成的重复修图被压缩了，摄影师和修图师可以把更多时间放在审美、沟通、拍摄和最终交付上。当然，一部分只会做机械修图的人，工作确实会受到影响。但这是“某种工作方式”被淘汰，不是“整个行业”被淘汰。软件行业现在经历的，和这个过程很像，只是速度更快，影响范围也更大。当下，大模型在视频、音乐、图像和编程上的能力，都还处在快速演变的过程中。AI 会像当年的数码相机、智能手机和自动修图软件一样，进入每一个行业，而且这一次的速度可能快得多。只要需求还在，软件就还在。只是未来的软件，未必还会以我们今天熟悉的形式存在；未来的软件公司，也未必还会按照今天的方式组织和开发。真正危险的不是软件行业，而是那些长期依赖信息差、重复劳动和高昂开发门槛生存的环节。
夜雨聆风