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（來源：圖靈人工智能）

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最近，Box 的 CEO Aaron Levie 在 X 上發(fā)了一條引發(fā)大量討論的帖子。他引用了 Lenny Rachitsky 分享的一組數(shù)據(jù)：全球科技公司目前有超過 67000 個工程師崗位在招聘，僅美國就有 26000 個，這個數(shù)字達到了三年來的最高點。

很多人看到這個數(shù)據(jù)的第一反應可能是困惑。AI 不是要取代程序員嗎？怎么工程師的需求反而在漲？

Levie 給出的解釋只有兩個字：杰文斯悖論。

什么是杰文斯悖論

哪些領域在爆發(fā)新需求

Levie 具體描述了幾個正在發(fā)生變化的場景。

工程師不會消失，但角色在變

硬幣的另一面：初級工程師怎么辦

不過，評論區(qū)也有人潑了冷水，而且潑得很有道理。

一個更深層的問題：這些需求是真的「新」嗎

編程智能體會吃掉垂直智能體？

評論區(qū)還有一個有趣的預測：編程智能體（coding agents）在未來一年會打敗幾乎所有的垂直智能體（vertical agents）。

這個觀點的邏輯是這樣的：與其為每個行業(yè)、每個場景單獨做一個 AI 智能體，不如做一個強大的編程智能體，讓它根據(jù)需求現(xiàn)場寫代碼來解決問題。因為代碼本身就是最通用的「解決方案語言」，一個足夠強的編程智能體理論上可以覆蓋無數(shù)個垂直場景。

這跟之前林俊旸說的「從推理到智能體」的趨勢是一脈相承的。AI 的價值正在從「回答問題」轉向「解決問題」，而編程恰好是解決問題最強大的工具之一。如果 AI 能自己寫代碼、自己測試、自己部署，那很多以前需要專門開發(fā)的垂直應用，可能直接被一個通用的編程智能體給替代了。

Levie 這條帖子之所以引發(fā)這么大的討論，是因為它觸及了一個很多人都在焦慮的問題：AI 到底是在消滅工作，還是在創(chuàng)造工作？

杰文斯悖論給出的答案是：當一種資源的使用效率大幅提升時，對這種資源的總需求往往不減反增。蒸汽機時代的煤炭如此，AI 時代的軟件也如此。

但這個答案有一個重要的前提：你得是那個能駕馭新工具的人。蒸汽機讓馬車夫失業(yè)了，但讓火車司機成了新的熱門職業(yè)。AI 可能會讓一部分只會寫基礎代碼的程序員處境變難，但會讓那些能用 AI 來構建復雜系統(tǒng)、解決真實問題的人變得更加搶手。

世界上的軟件總量即將迎來一次爆發(fā)式增長。問題只在于，你是站在這波浪潮上面，還是被它卷走。

原文鏈接：https://x.com/levie/status/2036832183131033977