2026年4月，Snap启动一轮大规模裁员，裁去约1000人、占员工总数的16%，公司公开把账算到了AI写代码上。按其公开表态，如今公司约65%的新代码由AI生成，靠少量工程师加上AI工具，就能顶过去一大队人的活，一年下来大约能省5亿美元。
这股风并不只在Snap一家。谷歌公开表示自家新代码中约75%由AI生成，Meta也在内部定下了AI代码占比的目标。几家头部公司先后把”AI写代码”摆上台面，写代码这件事，正在被重新算账。
被裁掉的，主要落在初级岗
被裁掉的，主要落在刚入行的初级岗头上。过去那种招一批新人、从写第一行代码开始带的做法，在这一轮里明显收缩。公司不再像从前那样从零培养，而是把出活的希望更多押在AI工具上。
可留下来的资深工程师，日子并没有因此变轻松。在招聘市场上，”审查并验证AI生成代码”这一类岗位需求，一年间涨了近九成。原本一个人从头写到尾的活儿，现在变成了先让AI出草稿，再由人逐行挑错、兜底。
AI代码看着能跑，实则埋了一堆雷
AI生成的代码有个共同特点：主流程往往能跑通，可一旦走到边角情况，问题就藏不住了。据行业研究机构GitClear对2.11亿行代码的多年追踪，写后两周内就被修改或回退的代码占比，从2023—24年的约16%，升到了2025—26年的约19%。连续五行以上重复的代码片段，2023到2026年间增加了约八成。
看似当场成型，等真推到线上，隐患才一窝蜂冒出来，回头排查起来，往往比自己重写一遍还费劲。
从敲代码到审代码，用人模式在变
对还在这个行业里的程序员来说，单纯敲代码的活儿正在变得不那么值钱，能判断AI写得对不对、敢不敢上线的”审代码”能力，反倒更吃香。公司这一头也在慢慢回过味来：一味压人头、堆AI代码，短期看账面上好看，可代码库会越攒越乱，后续维护成本越堆越高。
AI能写代码，可它还不能为后果负责——线上出了故障，背锅的终究是人。工具再强，责任这一环还是得有人扛着。
原文来源：今日头条/全民新视野