很多人已经默认AI替代工程师正在发生，争论的只是速度和方式。
我自己的心态，这两年变化也挺大。
GPT刚出来那会，写代码还经常编不存在的方法，大家一直把它当个玩具。过了没多久，它写出来的东西已经像那么回事了，我当时觉得，码农大概还能安稳干五年。
后来新模型一出来，身边开始不断出现这样的例子 - 以前一个团队干半年的活，现在一个人一两周就做完了。
那时候很多人开始慌了，觉得也许只剩一年。结果裁员来得比预想得还快。
很多公司本来就战略失误、亏了钱，需要止血，AI 更像一个顺势出现的理由。但只要有一家大厂开了头，其他公司大概率都会跟进。无论原因是什么，行业规则确实已经开始变了。
AI到底是不是替罪羊，这件事一直没想明白。
一方面，十年前没有AI，工程师照样能做出复杂系统架构。很多时候效率低，不是因为技术，而是管理太臃肿、流程太长。相信很多人见过一份设计文档要十个人轮流过，光扯皮花掉的时间，AI都能把活干完。
但另一方面，我们也没法把一切都归咎于管理。熟悉古法编程的人，应该都知道那种效率差距。
听说过若干个类似的真实case，就在身边。
一个用了十几年的老代码库，大家一直觉得离不开几个资历老的sde。后来几个熟悉业务的senior配合AI，硬是把整个系统几十万行代码重写了。
这让人们开始怀疑，很多所谓离了谁都不行的说法，到底是真有技术门槛，还是有人有意把门槛维持在那里。
当然，也不是所有公司都会这么激进。
只要增长和股价还能撑住，管理层其实没有太大动力大规模裁员，毕竟裁员只是维持财务指标的一种办法。
这次裁员最激进的那家公司，我想也有自己的特殊背景。创始人本身就是大股东，更有动力压缩成本；再加上 AI基础设施投入太大，最后只能靠裁员回血。
真正让人觉得有点唏嘘的是，就算所有人都开始用AI，留下来的工程师也未必会更轻松。
更大的可能是，同样的人干更多的活，竞争更激烈，burnout更普遍。
八小时工作制和双休，从来都不是技术进步自动送来的。工具升级了，不代表工作就会变轻松。
有时候看到团队越来越小，活却一点没少，会觉得脊背发凉；转念又会怀疑，这是不是资本借着AI的名义完成了一轮本来就想做的调整。
现在唯一比较确定的是，「经验越多越值钱 越老越吃香」这套逻辑，已经完全松动了。
至于最后会走到哪一步，谁也说不好。。