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作者说，前段时间开始强烈质疑自己的职业规划、兴趣爱好，甚至开始认真考虑转行。读了 DeepSeek 工程师刘胜与的《我不得不把才华埋葬在昨天》，更是感触良多。[citation:80.49]

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一、AI 毁掉了编码的乐趣

从大学开始，作者唯一的乐趣就是写代码。写代码就是在创造——驾驭一个代码仓库，跟艺术家创造一件艺术品没什么两样。每完成一个设计细节都会给大脑带来愉悦。

直到 AI 编码出现，打破了这一切。[citation:80.49]

一个需求自己手敲 → 十天半月

AI 写 → 十分钟，看起来没问题

仔细看 AI 写的代码，虽然有几处不满意，但总体过得去。于是放心交给它写。

十几个需求之后，发现已经看不懂它写的代码了——各种业务交织在一起，有必要没必要的抽象一大堆，甚至会有 AI 自己想象出来的业务逻辑。

那种开发的快感荡然无存了。剩下的只有满足需求、完成任务的机械劳动。[citation:80.49]

这个问题几乎无解——难道去一行一行读 AI 写的代码吗？AI 什么地方写得不好，再手动纠正吗？

只有 Zig 编程语言的老板 Andrew Kelley 会在意这些，你的老板可不会在意。一个产品，看起来像那个产品，用起来是那个产品，那么它就是那个产品（鸭子类型）。

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二、AI 抹平了老鸟和菜鸟的差距

一个技术专家的核心能力是什么？作者看来就两样：[citation:80.49]

驾驭复杂业务系统的能力

解决疑难技术问题的能力

AI 来了之后，这两样能力都显得没那么重要了。

现在很多 AI 都支持超长上下文，一轮会话就能让 AI 理解一个复杂业务系统的所有细节。业务代码写得再乱、不遵循设计模式又有什么问题呢？只要 AI 能看得懂、能改就行了。

刚入职的大学生，就能指挥着 AI 维护公司老掉牙的产品。

对于疑难技术问题来说，往往都是开发者没学过某方面的知识、不了解某个 API 造成的——这对 AI 来说，根本就不算什么。你甚至只用跟 AI 描述一下问题的现象，它就能给你分析出症结，并给出解决方案（甚至会提供上中下三策供你选择）。[citation:80.49]

老板为什么要花大价钱养一个技术专家呢？

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三、AI 即将导致裁员

今年 AI 编程大爆发。一年的时间，足够老板们尝到 AI 编程的甜头。但一年时间，还不足够老板们开辟新的战场。[citation:80.49]

同样规模的需求、同样规模的产品、同样规模的利润——完全不需要同样规模的人了。

全部裁掉肯定不行。但隔一个裁一个，估计是没啥大问题的。明年年初，裁员潮估计就来了。

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四、关于未来的一些思考

长期看：AI 肯定会统治世界，大部分人类都会变成坐吃等死的废物。

短期看：未来三五年，还是以人指挥 AI 做事为主。对于程序员来说还是有很多机会的——注册个一人公司，让 AI 把自己脑子里的想法实现成产品，赚点小钱。[citation:80.49]

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对的人，把对的话，写在了对的时间

就在昨天，刘胜与，那位写下《我不得不把才华埋葬在昨天》的 DeepSeek 算子工程师，在后续博文中写了一个看似矛盾的结论：

我当然希望自己不要被革命，但如果非被革命不可，我希望革我自己命的人是我自己。[citation:80.16]

关于"减速共识"——他旗帜鲜明地反对 Anthropic、OpenAI 那些"慢一点、安全第一"的论调：

减速对领跑者是保护，对追赶者是自杀。[citation:80.16]

他算的账很清楚。一年前，AI 在他的工作流里只配查查文档、读读代码、找找 bug；现在，AI 能独立读懂 CUDA、PTX、SASS（英伟达 GPU 编程栈从上到下三层），还能盯着每条指令的停顿时间做优化。他的判断是：再过半年到一年，AI 写的算子大概率和他写得一样好，甚至更好。[citation:80.6]

一个顶级工程师，亲眼看着自己造的东西追上自己。然后他选择继续加速。

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五、一文总结

AI 同时做了两件事：它让编码的乐趣消失了，也让编码的门槛消失了。 一份 3000 字的工程师随笔能引爆全网，不是因为它在谈技术，而是因为它说破了一个所有人都在回避的事实——不是 AI 抢了饭碗，而是 AI 让那个十年磨一剑的"剑"本身变得多余了。[/citation:80.49]