AI的观点跟你们的有差异。随便贴点：
1、软件需求几乎没有上限。
现在大量事情没有软件化，不是因为没价值，而是因为：开发成本太高。
AI带来的变化更极端：代码生产成本接近 0。这意味着：世界会开始用软件解决一切问题。对软件的需求会爆炸。
结果会发生什么？答案是：软件将渗透到几乎所有行业。例如：每个公司都会有软件团队以前写不起的软件，现在能写了。
“杰文斯悖论 (Jevons Paradox)”： 经济学中有一个规律，当一项资源的使用效率变高、成本降低时，人们对它的需求反而会激增。AI 让写代码变便宜了，结果不是公司不需要程序员了，而是公司会做更多的软件功能。以前因为研发成本太高而被砍掉的需求，现在都可以去实现了。高级工程师的需求可能会变多，只是“低级码农”被淘汰了。
2、有一点是毋庸置疑的：AI 正在重塑程序员的工作范式。
但AI写代码最大的冲击可能不是程序员，而是软件公司的商业模式。
它破坏了软件公司原来的一些护城河，软件公司需要寻找新的护城河。
3、AI生成代码非常需要人类修。
主要原因：AI不理解系统上下文，AI不会真正 Debug，AI代码质量不稳定。
AI生成代码
↓
人类工程师
- 修逻辑
- 修架构
- 修性能
- 修安全
有点像：
AI = 初级程序员
人类 = Tech Lead
AI 生成代码确实快，但目前（以及可见的未来）AI 缺乏对复杂系统架构的全局观、对历史技术债的理解，以及对特定商业业务逻辑的深度共情。
“修代码”才是未来的常态： 现实情况恰恰相反，纯靠 AI 生成的代码如果不加人工干预，很快就会变成无法维护的“屎山”（Spaghetti code）。未来的程序员，其核心工作恰恰是**“代码审查员（Reviewer）”和“系统架构师（Architect）”**。你需要看得懂 AI 写的代码，找出其中的安全漏洞、逻辑幻觉（Hallucinations），并将其严丝合缝地整合到现有的庞大系统中。
“修了也白修”违背工程常识： 哪怕是 AI 时代，代码也需要版本控制、灰度发布、监控回滚。完全盲目信任 AI 输出是不可能在企业级生产环境中落地的。
4、转产品（PM）是个伪命题：
如果 AI 的逻辑推理和代码生成能力已经强到可以完全取代程序员，那么写 PRD（产品需求文档）、画原型、做竞品分析的产品经理，难道不会被替代得更快吗？事实上，大语言模型处理文本和需求梳理的能力，同样在猛烈冲击产品经理的岗位。在这场 AI 浪潮中，没有哪个互联网岗位是绝对安全的避风港。
5、未来的技术人员不需要“转行去干产品”，而是要让自己进化：
向上走（懂业务）： 成为能把模糊的商业需求转化为清晰逻辑的人（这是 AI 目前最不擅长的）。
向下走（懂底层）： 成为能看懂 AI 生成的底层代码，知道如何调优、排错、设计系统架构的人。
成为“AI 包工头”： 把 AI 当作手底下的初级程序员，你的任务是写好 Prompt（分配任务）、Review 代码（验收质量）、合并进主干。
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