文 | 影子備忘錄

2026年剛過半，硅谷的裁員數字已經足夠寫出一部科技行業的血淚史。1月，亞馬遜確認裁員約1.6萬人；2月，金融科技公司Block裁掉近一半員工；3月，Meta被曝***裁員1.6萬人。

2026年第一季度，科技行業裁員約81700人，創下兩年來單季最高紀錄。

而就在同一個季度，四大超大規模云服務商投入了7250億美元用于AI基礎設施，同比增長77%。

錢沒有消失，它只是換了一個去處——從工資單流向了GPU集群。

在這場人類歷史上最迅猛的資本遷移中，第一批倒下的，恰恰是那些親手教會AI寫代碼的人。

當資本從工資單流向GPU

2021年支撐工程師招聘的資本，如今已化作GPU集群。這句話概括了過去兩年科技行業最殘酷的結構性變遷。

2024年全球科技行業裁員規模達15.3萬人，2025年僅前三個月已突破11.4萬人。2025年上半年，全球有77799個科技崗位被標記為“因AI驅動裁員”直接消失。

全球大廠公開用AI替代人力而裁員的，預計達23萬人。

這些數字背后，是企業IT預算分配的根本性轉變：傳統軟件開發投入占比從2020年的67%驟降至2025年的38%，而AI基礎設施支出占比攀升至41%。

這并非互聯網泡沫破裂時期那種市場周期性回調。Salesforce的CEO明確告訴投資者，他不需要那么多人。

Meta將裁員定性為將薪酬預算重新投向AI；甲骨文裁撤了30000個傳統崗位以資助數據中心建設。職場話語體系已從“財務紀律”轉向了“技術替代”。

甲骨文在去年裁員1萬之后，今年3月起***再裁2到3萬人，裁員比例約18%。

其中47名數據庫管理員被AI取代，僅保留3名高級工程師監督。一邊是凈利潤同比大漲95%，一邊是“無差別裁員”，不看績效，不看職級。

“人不如AI”的殘酷現實下，科技公司認為，人類不再是創造企業營收的核心資產，而是急需甩掉的歷史包袱。

穆迪分析發布的報告揭示了兩條可能的路徑：要么AI讓生產率狂飆，失業率降至3.8%；要么泡沫破裂，460萬人失去飯碗。

技術專家認為AI年化生產率貢獻3%-30%并引發大規模失業，而經濟學家認為僅0.07%-0.9%且就業市場能平穩過渡，二者預測相差40倍。

但無論哪條路徑成真，程序員都站在風暴的最前端。

科技巨頭的“代碼自動化”，從15%到75%只用了兩年

2026年4月，谷歌CEO桑達爾·皮查伊在Google Cloud Next大會上公布了一個令軟件工程界震動的數字，谷歌內部近75%的新增代碼由AI生成，由人類工程師審核通過。

兩年之前，這一數字僅為15%。2024年10月，它剛邁過25%的門檻；到2025年秋季攀升至50%。如今，距上一次公布才過去半年，指針已朝四分之三的方向猛然轉動。

行業分析此前普遍認為AI代碼生成率到2026年底可能達到30%到40%，谷歌的執行速度直接將預期值擊穿。

Alphabet不再將AI定位為疊加在工程工作之上的輔助工具，而是將其定位為大多數新代碼創作背后的默認引擎。

谷歌并非孤例。

騰訊在今年6月的AI產業應用大會上宣布，大部分代碼已由AI生成，工程師花更多時間做架構設計，把寫代碼的工作交給AI。

數據顯示，騰訊超過90%的工程師正在使用AI編程助手CodeBuddy輔助寫代碼，2025年有50%的新增代碼由AI輔助生成。在代碼評審環節，AI參與度高達94%。

Meta制定了更激進的路線圖：預計2026年上半年，65%的工程師將使用AI編寫超過75%的代碼。

扎克伯格直言：“過去需要大型團隊完成的項目，如今僅需一名有才華的人，加上AI就能實現”。他要求全員強制AI考核，不會用AI就意味著離離開不遠了。

Snap則宣布，至少65%的新代碼由AI生成。消息發出當天，Snap股價跳漲近8%。

如果把視角從硅谷巨頭拉向整個行業，數據體量更令人咋舌。全球知名代碼質量平臺Sonar發布的《2026年開發者調查報告》顯示，72%的開發者每日使用AI編程工具，AI生成或輔助代碼占比已達42%，較2023年的6%大幅躍升。

全球開發者使用AI工具的比例從2024年的76%攀升至84%。GitHub Copilot的累計用戶已突破2000萬。

科技巨頭們正在以超過“三個季度翻倍、兩年翻五倍”的速度將鍵盤交給AI。程序員這個職業的身份定義，正在被徹底改寫，大廠程序員的職能正在迅速從“代碼編寫者”轉變為“代碼審核者”。

Token經濟學，程序員成了AI的燃料

如果說代碼自動化是AI替代程序員的“明線”，那么Token消耗則是一條更加隱蔽卻更具殺傷力的“暗線”。

今年AI行情源于Token的大爆發，量價齊升。Anthropic的年化收入已從去年的140億美元飆升至470億美元。

Token不再只是模型調用的計量單位，它已經成為企業給員工的“第二薪酬”。

英偉達CEO黃仁勛在2026年3月的播客中提出了一個冷酷的邏輯：如果一個工程師能把相當于年薪一半的Token預算花出去，說明他在高效驅動AI為自己工作。

于是，大廠開始將Token消耗量與員工績效掛鉤，程序員之間出現了新的階層分化，“Token中產”和“Token貧困戶”。

誰用得少就要被談話，甚至出現了程序員月Token費用遠超薪水的荒誕現象。

一位在西雅圖做后端工程師的程序員描述了這種畸形的生態：“我們內部現在的績效機制，在往AI傾斜，最直接的是代碼量，我們有一個排行榜圖表，每天刷新，所有人發了多少行代碼一目了然?？冃е苯雍瓦@個掛鉤”。

“如果你不用AI，你根本不可能競爭得過別人”?！拔覀兘M有兩個‘卷王’，他們一年發的代碼量是一般人的十倍。他們完全依賴AI，三個月能發500個PR，把整個部門都‘卷’起來了”。

然而，Token狂歡很快遭遇了現實的鐵拳。

據開發者生產力平臺Entelligence.AI發布的調研數據，企業每在AI Token上投入1美元，往往伴隨著0.44美元的Bug修復成本和0.27美元的代碼重寫成本，另有0.11美元消耗于審查與合并延遲。

這意味著，近80%的支出化作了無形的隱性損耗。

更殘酷的是，模型評估與風險研究機構METR的對照試驗顯示，使用AI編程工具的開發者，實際工作效率反而下降了19%。

工程效率與開發者生產力分析平臺DX對450余家企業、12萬余名開發者的調研也顯示，即便93%的開發者都在使用AI編程工具，實際工作效率提升僅停留在10%。

微軟悄悄取消了大部分Claude Code授權，亞馬遜關閉了內部Token消耗排行榜。硅谷大廠從年初的“全員All in AI”到內部悄然踩下剎車，短短數月內上演了一場關于AI使用量的極限拉扯。

但為時已晚，程序員已經成為Token經濟體系中最先被犧牲的環節。

人被異化的程序員，從創造者到監工

AI來了，程序員的工作量減少了嗎？

答案恰恰相反。

一位開源項目維護者感嘆：“以前我每周只需要處理20到25個代碼PR，現在這個數字暴漲到上百個，其中絕大部分都是AI生成的，可每一個請求我都必須仔細審查”。

有人把現在的AI革命比作工業革命初期的血汗工廠：“蒸汽機的發明讓生產力暴增，卻并未帶來工人解放，反而出現了更極致的壓榨，機器不停，工人便要連軸轉，工作時間反而更長”?！拔覀儸F在就像守著機器的工人，機器不能停，人就無法休息”。

AI讓代碼生成效率提升數倍，但審核與驗證環節的效率卻未同步跟進?！斑@就像一家工廠，更換了一臺沖壓速度快十倍的零件生產機器，可流水線末端的質檢員依舊只有一個。產能大幅提升后，質檢員的工作量翻倍，次品率卻沒有任何變化，最終崩潰的只會是這個承擔全部審核壓力的人”。

AI帶來的生產力提升，并未轉化為員工的自由時間，反而被企業轉化為了更高的工作期望值。

AI出現之前，一名軟件工程師一周提交20個代碼拉取請求就是正常標準；有了AI輔助后，理論產出能力提升到50個，企業便把50個定為新的標準。

更糟糕的是，AI正在掏空初級開發者的培養渠道。微軟Azure首席技術官Mark Russinovich與開發社區副總裁Scott Hanselman在一篇經同行評議的文章中指出，具有自主決策能力的AI編碼工具正在給軟件工程行業帶來結構性危機。

AI雖然能大幅提升資深工程師的效率，但剛踏入行業的初級開發者缺乏判斷力來引導、驗證和整合AI輸出結果。

其結果是：企業聘用資深工程師，同時將初級工程師的工作自動化，而培養下一代資深工程師的人才梯隊卻在悄然崩塌。

數據令人警醒。自2022年以來，初級開發者的招聘量下降了67%。哈佛大學的研究發現，在GPT-4發布后，22至25歲人群在軟件開發等AI相關崗位的就業率下降了約13%。

斯坦福經濟學家2025年的研究也顯示，22-25歲軟件開發者的就業人數自2022年以來下降了近20%。過去三年，大型科技公司招聘的應屆畢業生減少了50%。

麻省理工學院2025年初的一項研究發現，將編碼任務外包給ChatGPT的成年人腦部活動減少，記憶力變差，研究人員將這種現象稱為“認知債務”。

“編程不等于軟件工程”。識別AI生成代碼缺陷所需的判斷力，正是初級開發者應當通過實際生產工作逐步培養的能力。

當AI消除了初級開發者賴以學習的入門級工作時，金字塔的底座便不復存在了。

而金字塔頂端的人，也在失去方向。Django聯合創始人、寫了25年代碼的Simon Willison公開承認，自己完全失去了估算項目時間的能力。

程序員正在從“寫代碼的人”異化為“AI的監工”，不停地審核、修正、再審核、再修正，被困在生成、審核、再生成、再審核的循環里。工作量是以往的10倍，職業成就感卻趨近于零。

泡沫破裂之后，誰為過度買單？

AI泡沫的本質是什么？

五大AI巨頭2026年承諾的資本開支已高達6800億美元。十大科技公司2025年發債1200億美元，同比暴增167%。

但錢花在哪里？模型訓練、數據中心、搶占光刻機產能。錢從哪來？借的。能不能還上？高度不確定。

更危險的是資金在圈子里空轉。NVIDIA投資Oracle，Oracle轉手用這筆錢買NVIDIA的芯片；微軟注資OpenAI 130億美元，OpenAI轉身把錢付給Azure云服務。

一旦某個中間環節斷裂，這種循環融資就會瞬間崩塌。

過去一年，當散戶還在瘋狂買入時，七巨頭高管凈拋售了84億美元股票。扎克伯格在賣，貝索斯在賣，黃仁勛也在賣。當前股市市盈率已飆升至20倍，距離2000年互聯網泡沫破裂時的24倍峰值，只差4個點。

穆迪預測了一個泡沫破裂劇本：2026年某季度，AI收入增速一旦不及預期，恐慌性拋售將導致股市暴跌25%，蒸發20萬億美元。

泡沫破裂是未來的風險，但失業是當下的痛楚。

2026年1月，美國單月裁員10.8萬人，打破了2009年金融危機以來的最高紀錄。被AI精準狙擊的，恰恰是工資位于60%-80%分位的中產階級，會計、程序員、初級分析師。

Gartner甚至預測，到2027年，一半因AI裁員的公司會重新招聘同類崗位員工。這種“裁了又招”的現象被行業稱為“回旋鏢”。但被裁掉的人，有多少能回來？

Anthropic的報告明確指出，程序員這一職業并不會消失，但那些“只會寫代碼”的程序員將逐漸被市場淘汰。

AI正在重寫軟件開發的游戲規則，將原本耗時數月的項目壓縮至兩周完成。但這兩個月里，不再需要一支完整的開發團隊。

硅谷一家創業公司的創始人在社交媒體上宣布：“我解雇了整個開發團隊，用o1、Lovable和Cursor取而代之?，F在，我以100倍的速度交付產品，并且代碼簡潔10倍”。

這就是程序員面臨的現實，你教會了AI寫代碼，然后AI取代了你。

寫在最后

程序員曾經是數字時代的建造者，是互聯網奇跡的創造者。他們用代碼構筑了Google的搜索框、Meta的社交圖譜、騰訊的即時通訊。

而現在，他們正在用同樣的代碼，訓練出取代自己的AI。

這不是危言聳聽。

從谷歌的75%到騰訊的“大部分代碼由AI生成”，從Meta的65%工程師用AI寫75%代碼到Snap的65%新代碼由AI生成，數字不會說謊。

AI泡沫的第一批受害者，恰恰是那些最先擁抱AI的人。

他們以為AI是工具，結果發現自己才是工具，被用來訓練AI、審核AI、為AI的Token賬單買單，最后被AI替代。

當資本從工資單流向GPU，當程序員從創造者淪為監工，當22歲的畢業生發現學了四年的編程技能已經過時。

我們正在見證的，不只是一場技術變革，而是一個職業群體的集體迷失。

2026年的這場AI泡沫，終將褪去。但被泡沫卷走的人，未必都能回來。返回搜狐，查看更多