现在是 2026 年，相信这几年绝大多数的程序员都和我一样笼罩在 AI 的阴影之下，好像整个行业都处在比较焦虑、悲观的状态之下。
- 很多人正在经历裁员、降薪，工作越来越不好找，00后叫喊着工作不好找；80、90后则是上有老下有小，很多人还背着房贷，日子过得也很艰难。
- 像是十年前很多人说当时新学 iOS 的人是 49 年加入国民党，现在很多人说大学学计算机专业是 49 年加入国民党。
- 很多正在学习 or 正在从业的人都觉得学习新技术失去了意义，辛辛苦苦学的技术，AI 可以直接生成。
- 这个行业仿佛没有了未来
我也一样，迷茫、焦虑，没有可以支撑我生存下去的副业，也不知道除了写代码还能干点啥。但我想站在另一个角度，说一下在未来几年程序员的价值在哪里，这个行业的未来在哪里，希望可以消除大家的一点焦虑！
首先声明一下：因本人的水平实在有限、格局也不高，工作十几年也只是一个基层码农。所以本文内容只是个人观点，可能完全是错误的，所以如果阁下有不同的观点，欢迎在评论区中不吝赐教。
软件开发的岗位会一直存在（甚至变多）
- 软件行业肯定还是有前途的。我在二十年前读高中的时候就听到过计算机专业已经饱和了这样的说法，有这种想法的人会一直存在。但是现代科技的发展是和计算机/软件密不可分的，科技越发展，计算机软件方面的岗位需求就会越大。
- 不可能出现所有代码都由 AI 生成的情况。用反证法证明，如果所有的代码都由 AI 生成，那么各种开发语言、框架，甚至操作系统将很难推广新版本，因为 AI 模型都是用旧版训练的，不会生成新版本的代码，而一直停留在某个旧版肯定也是不现实的，所以还是需要人类来编写大量的新代码。届时，开源使用新版本的项目代码，可能会带来一些源自模型商的收入。
- 开发门槛的降低无法否定程序员的价值。现在任何人都可以指挥 AI 来写代码，但并不代表程序员的价值就不存在了。举个其他行业的例子，任何人都可以做饭，想做什么菜都可以在网上找到很详细的菜谱和步骤。虽然任何人都可以泡好泡面，但是厨师这个岗位并没有消失。程序员也一样。
AI 如何重塑软件开发行业
大家最近一定也看到过一些比较激进的新闻，比如把同事炼化成 Agent 数字人。假如为公司每个岗位都创建对应的 Agent，各 Agent 之间相互协作，老板只需要发布任务，众 Agent 就会自动完成。理想很丰满，但细想一下，如果公司真成那样，真实场景可能是 Agent 员工排队等待老板指示下一步任务，老板成了整个流程的短板……
当前的 AI 从本质上讲依然还是概率模型，这种本质决定了 AI 在工作中无法成为主导角色，所以不管在哪个行业，未来做主导工作的还是人类，而 AI 只能作为辅助。AI 会对各行各业的现有工作模式进行重塑，岗位不会凭空消失，但岗位的工作内容会被简化，或者岗位的工作内容会被另一个岗位合并。
以软件开发行业为例，瀑布模型是一种经典的软件开发流程，在这个流程中，软件开发过程分为项目规划、需求分析、系统设计、程序编码、软件测试、运行维护等几个阶段。AI 可以帮助我们简化每个阶段的工作，有些阶段可能会被并入其他阶段，或者说在 AI 的帮助下，人类会发明更能适应 AI 的新的软件开发流程。
AI 时代程序员的发展方向
这里有一个认知误区，就是很多人都会低估其他岗位的重要性而做出错误的决策。比如有外行人说：“万事俱备，只差一个程序员”；比如产品经理会觉得：“我懂产品，AI 能写代码还不会偷懒，我完全可以靠自己开发一个自己的产品。”；程序员会认为：“我懂技术，不会设计，但设计可以交给 AI 来做”。
现在这种现象是不是非常普遍？都觉得在 AI 时代自己是万能的。这样想没有错，问题就在于对其他岗位的重要性太过低估了，不同方向的能力，像是同一个木桶上不同方向的木板，被低估的能力就是你未来产品的短板。对于程序员来说，AI 时代更应该关注一下其他岗位的能力，比如产品设计、系统设计、测试、运维等。只有把这些短板补齐了，你才能在 AI 时代保持竞争力。
其实大部分程序员在日常的工作中，不做系统设计，拿到需求后，直接开始写代码。不写单元测试、没有 Code Review，甚至不写注释，公司没有硬性要求，也没人管，得过且过。时间长了之后，我们的大脑会倾向于这样欺骗自己：公司没有给我足够的时间，我现在这样的工作效率是最高的。如果你也是这样的程序员，你一定要注意了，你的能力很单一，就是编码实现，而这种能力是最容易被 AI 替代的。
个人估计，在未来相当长的一段时间之内，人类和 AI 在协作模式上不会有一个固定的最佳实践。因为 AI 的能力一直在增强，也就是可以被 AI 接管的工作会越来越多，人类的工作内容也会被简化、合并，而且这一切都是在动态变化的。人类需要根据 AI 的能力，不断把原本属于自己的工作交由 AI 来做。在这个过程中，人类从事的工作会越来越复杂，比如以前是程序员，以后就需要慢慢成为架构师。
系统设计能力能让我们把工作重心放在更核心的系统设计上，而不是写代码；产品设计能力能让我们的产品与众不同，更容易脱颖而出；而 Code Review 和单元测试可以确保 AI 生成的代码更可靠，更易于维护。
我现在似乎有一种错觉，除了写代码，别的工作都变得好重要了。
一些可以学习的知识
Talk is cheap, show me the code。我们的迷茫、焦虑很大一部分原因是来自对未知未来的恐惧。持续学习、持续扩展自己的技能领域将是在 AI 时代保持竞争力的重要途径：
- 如果你是单纯的前端、App、后端，是时候学习一下其他端的技能了
- ISO/IEC/IEEE 90003:2018，ISO 9000 软件工程标准指南，可能可以为如何与 AI 进行软件工程协作提供灵感
- IEEE 1016-2009，软件设计描述标准，都知道 AI 的提示工程很重要，这个标准可能可以给你在如何把软件设计描述成符合 AI 能力的格式提供灵感