标题：AI 颠覆的第一个职业是程序员？

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当 AI 大模型飞速进化，最先受到影响的可能是程序员。从 GitHub Copilot 到 Cursor、Codeium、Claude Code 等工具，AI 正逐步进入代码世界，不仅写代码、补代码，还试图理解工程、构建系统，甚至在无人指令下完成自动迭代。这场技术革新正在重塑软件开发范式，“AI 是否将程序员作为第一个被颠覆的职业”成为无法回避的问题。

AI Coding 打开了两条路径：对存量程序员来说，它是效率提升的工具；对非程序员来说，它是一种“去编程化”的自由工具，可以用自然语言实现软件需求。然而，在真正理解软件工程的人看来，AI Coding 仍处于“工程幼儿园”阶段，离复杂的协作、架构设计和严肃生产环境仍有距离。

7 月 19 日，AI 科技评论组织了一场围绕“AI Coding”的线上圆桌，邀请到三位专家：峰瑞资本的投资合伙人陈石、Auto Coder 创始人宿文与 ClackyAI 创始人李亚飞，他们分别从资本、模型与产品角度分享了见解。

从辅助工具到工程变革
陈石认为，AI Coding 目前更多停留在生成或补全代码的阶段，远未达到真正的软件工程范式。但未来，AI 将参与整个开发流程，从需求拆解到持续集成部署（CICD），最终具备构建大规模复杂系统的能力。不过，目前的 AI Coding 还处于早期原型阶段。

宿文补充道，AI Coding 的用户可分为两类：一类是存量程序员，通过 IDE 工具提升效率；另一类是非程序员，用自然语言描述需求生成原型产品。然而，AI 在后端逻辑、数据库设计等深水区尚未突破，未来的目标是让更多人无需编程能力即可实现软件想法。

李亚飞提出，软件项目可按复杂度分为五个等级，从简单的小工具（C1）到操作系统级项目（C5）。目前 AI Coding 主要停留在 C1-C3 阶段，仅能胜任原型开发，距离严肃工程（C4 及以上）还有差距。

终局清晰，路径仍模糊
李亚飞指出，AI Coding 正从“辅助补全”迈向“AI 原生编程”，再到“Agentic”阶段，即 AI 作为工程师参与到项目建设中。然而，当前行业尚未收敛，分工细化导致大量公司涌现。李亚飞预测，未来会形成几个垂类场景的稳定阵地，而非一家独大。

陈石则认为，AI Coding 是当前 AI 应用落地最有潜力的方向之一，用户规模大、模型能力接近可用、已有初步产品验证。但关键问题仍未解决，例如 Copilot 和 Agent 的路线之争，以及模型能力边界和业务边界的定义。

幻觉仍是模型最大短板
宿文提到，Transformer 架构难以处理长链条业务逻辑，幻觉问题是其根源之一。要解决这些问题，需从网络结构层面动刀，让模型在预训练阶段更可靠。陈石补充，上下文窗口限制和长期记忆缺失也是瓶颈，未来可能通过动态参数调整或安全存储上下文来改进。

原型做得快，生产还得慢慢来
宿文强调，AI Coding 的核心在于数据飞轮和用户表达能力。产品设计需帮助用户清晰表达需求，同时模型需不断提升智能性。李亚飞认为，AI 在生成代码时会产生“垃圾代码”，但可通过版本管理和约束机制解决。

倒车式创新
Claude Code 因其命令行界面（CLI）形式爆火，激发了模型智能能力，但 CLI 并非未来方向。陈石指出，Agent 作为研发流程的核心 Controller 或 Planner 仍不成熟，需通过人类监督和反馈优化。

先提效，再提质
AI Coding 提升效率的同时也带来了代码质量下降的风险，但通过 lint 工具、单元测试等方式可以筛选出高质量代码。陈石认为，最终解决方案在于提炼优质产品规范，而非单纯依赖代码本身。

好的技术，是需求的释放
宿文认为，AI Coding 第一阶段服务于现有程序员，提升效率；第二阶段则赋能非技术人员，降低开发门槛，释放增量市场需求。李亚飞总结，未来的程序员不再是“代码工匠”，而是“业务逻辑师”，核心能力将是结构化表达与逻辑构建。

至于“AI 颠覆的第一个职业是否是程序员”，答案并非简单的“替代”，而是角色转变。