摘要：
AI 写了 90% 的代码，却没有消灭疲劳。人也成了"无法休息"的监工。
凤凰网科技 出品
作者｜梁键强、尚志芳
编辑｜赵子坤、董雨晴
凌晨 6 点，一封邮件，裁掉三万人。
"没有任何沟通和征兆，一睁眼工作没了。"不少员工从睡梦中醒来，只等到了一封冰冷的遣散通知。
这是上季度净利润同比大涨 95% 的科技巨头甲骨文。一边疯狂扩建 AI 数据中心，试图为 OpenAI 等公司提供算力基础，一边为节省上千万投入资金而进行"无差别裁员"——不看绩效，不看职级。"人不如 AI "的残酷现实下，科技公司认为，人类不再是创造企业营收的核心资产，而是急需甩掉的历史包袱。
在难踩刹车的历史换挡期，首当其冲的就是受 AI coding 冲击的程序员们。
过去，程序员的价值在于写出能运行的代码，从 0 到 1 的构建过程，充满了探索、试错。
现在，只要有想法，交给 AI 就可以直接进入验收环节。程序员只需向 AI 发送指令，做 Review（审核）、验证，就可以完成交付。
快是 AI 的本能，但结果到来的速度太快，过程被一键压缩。原本用来写代码的时间，被更多讨论、修改与确认占据，大脑一直在做判断，在给 AI 下指令和审查 AI 结果中不停切换。
AI 提效下，人反而越来越累，越来越忙。
图｜来源于电影源代码
程序员陈凯向我们打了一个比喻，现在的 AI 革命，像极了工业革命初期的血汗工厂。蒸汽机的发明让生产力暴增，却并未带来工人解放，反而出现了更极致的压榨——机器不停，工人便要连轴转，工作时间反而更长。
"我们现在就像守着机器的工人。"他说，"机器不能停，人就无法休息。"
也有受访者忙着学习 AI 提效。"如果不主动学习、表明拥抱 AI 的态度，很可能会被第一批裁员。"
AI 能力越强，第一波被冲击到的程序员群体就越焦虑，越疲惫，也越身不由己。
我们和中美两地不同工龄和职位的程序员们，聊了聊他们近期遭遇的变化和感受，以下是他们的自述。
公司开始"卷" Token 用量，用不够，就淘汰
Kitty，30 岁，工龄 6 年
我在西雅图做后端工程师，一共 6 年经验，前几年在 Oracle，后面在一个著名的 SaaS 卷王公司。
如果是两年前，你问我在美国互联网公司工作是什么感觉，我可能会说节奏还可以，至少不像外界想的那么拼。但现在，这种状态已经完全不存在了。
AI 进来之后，一切都变了。
像我们以及 Meta 之类的公司，现在都在非常激进地推进 AI。节奏一下子被拉高，压力也跟着上来了。
我现在这个组，日常就是 996。晚上 10 点、11 点、12 点，甚至凌晨一两点，都能看到有人在发代码；早上 8 点，又有人开始发。周末也经常临时加班、开会。
现在大家都是 Cursor 的深度用户，基本所有代码都用 AI 写。以前一个功能两周做完是正常的，现在你用 AI，一两天就要有结果。哪怕没有完整交付，一周也必须给出阶段性反馈。
这些代码不是说用 AI 写完就结束了，你还要去看、去理解，甚至去跑代码，才能确保没有问题。所以，虽然用 AI 写，但往往还得需要用更多的时间去理解和维护代码。
管理层觉得 AI 可以极大提升效率，但这个效率的实现，是要靠人去"补"的。你必须不断配合 AI，才能达到他们想象的产出速度。结果就是工作量没有减少，反而更多了。
我们内部现在的绩效机制，也在往 AI 倾斜。
最直接的是代码量。我们有一个排行榜图表，每天刷新，所有人发了多少行代码一目了然。绩效是直接和这个挂钩的。
如果你不用 AI，你根本不可能竞争得过别人。
我们组有两个"卷王"，他们一年发的代码量，是一般人的十倍。他们完全依赖 AI，三个月能发 500 个 PR（Pull Request，合并请求），把整个部门都"卷"起来了。现在大家会被要求向他们看齐。
甚至开始"卷" Token 的使用量后，有人宁可用大量的 Token 去改一行代码，也不会自己手改。因为老板会看 Token 量。
虽然不明文写进绩效，但实际上已经成为核心评判标准了。末尾淘汰制下，每三个月评一次绩效。之前是连续两次拿差绩效才会裁，现在这种情况下，一旦你第一次拿到差绩效，基本确定就会被裁了。所以大家一点也不敢松懈。
最近，公司内部还发了一封邮件，说 AI 时代，以后必须只能用 AI 写代码，不允许手写，要缩短人类审核的周期。这封邮件还强调了好几次，必须要快速迭代。邮件中还承认，我们这个行业就是腥风血雨的。
我们公司有 9000 多个人，就在两三周前，整个公司裁掉约 70 个员工，就是把 technical writer 一整个职位一口气全端了——这些人以前负责写技术文档，要和工程师、产品经理沟通，把功能解释清楚给客户看。
但有了 AI 之后，公司会觉得不需要这些人了，只需要把代码给 AI，它就会给你输出对应的文档。他们现在一天到晚都都泡在领英上找工作。
我自己上个季度已经拿到 Warning（警告）了，估计大概率也会被裁。所以在考虑转行，因为还年轻，还有机会换别的赛道，可能去做医药行业。
其实不只是我焦虑，我身边几乎所有的人都在焦虑，包括我换组前的一位领导。我们都在想，不知道一年后还会不会有工作。
我有和我现在的同事聊过职业规划。在这个行业待了十年以上的，他们已经攒够退休的钱了。被裁了也无所谓，做一天和尚撞一天钟。
最焦虑的应该是有孩子的人群，他们非常依赖这份工作，还得继续卷。和我相近年龄的，都在学习 AI，想去做 AI 相关基础设施的开发，希望别被时代淘汰。
我们公司最近在做一个 AI Week，要专门花一周的时间，让所有人来研究怎么用 AI 提升自己的效率。但我有同事看到了内部的文档，实际作用是，根据 AI Week 的产出结果与对效率的提升程度，来决定裁员人数。
在美国，被裁也没有太多保障。我们这边大概是两个月遣散金，劳动法保护很弱。你如果是绩效不好被裁，对找工作影响更大。
我前司甲骨文已经在进行大规模裁员了。在 Oracle 的微信群里，每天都能听到他们说哪个组有多少人没了，至少一万多人。我同事组里的经理，和领导都被裁员了，大家都很焦虑。
整个市场也在变差，现在几乎找不到那种每天只用工作四、五个小时的岗位了。我 2025 年还在找这样的工作，但现在肯定是没有了。
公司默认你至少是一个每天工作 8 小时的人，实际上更远远不止。再加上现在大家都不敢跳槽，因为外面的市场更差。市场上流动出来的岗位，大多都是强度很高的岗位。
之前有说法是，AI 正在杀死 SaaS 公司。我们业务层面还没有明显冲击，因为有底层技术壁垒，也在做 AI 功能。但资本市场已经给出反应了——对 SaaS 整体是悲观的，股价跌得很厉害。
AI 更像是在放大资本的能力。它就像是一条鞭子，让公司抽着程序员前进。如果你不能跟上 AI 的速度，就只能被淘汰。
AI 写完代码后，我还是得每天工作 18 个小时
吴奇，24 岁，工龄 1 年
我在 TikTok 做算法，是和业务直接相关的算法岗，要背业绩指标。
很多人对美国互联网职场的想象，还是那种"不打卡、节奏松、工作生活平衡"的样子——这是在没有 AI 的时候。
表面上看，我们作息确实很"自由"，一般是早 11 晚 6，吃完饭就走。Google、Meta 这些公司，大多也是早 9 晚 5 点。
但这些只是明面上的工时。AI 进入工作流后，这种"自由"基本只剩下了形式。你人可以不在公司，但你的工作不会停。
我们这种岗位要对结果负责。比如一个季度，目标是把某个模型上线，或者把核心指标做上去。AI 出现之前，这个过程是有节奏的：写代码、调试、验证，一步一步推进。
2025 年中，Cursor 这一类 AI 编程工具大规模普及后，现在身边几乎没人再手写代码，都是用 AI。
效率确实被大幅度提高了。但同时，公司对我们的工作预期也上升了。
老板会觉得，既然 AI 能写代码，那么代码就不再是问题。
以前，一个功能推进慢一点，被视为正常，毕竟手敲代码很耗时间。但现在，在管理层眼里，我给你一个任务，你有 AI，那明天就应该有反馈；哪怕没有完整结果，一周至少也应该给出一个说法。
以前，不会特别明确有上线节点。但 AI 普及之后，大家逐渐形成了一种共识：每个季度都必须要有产出。即便不会写在 KPI 里，但也能明显感受到。项目如果一段时间没进展，领导催得更紧。
在组里待了三年的老同事，告诉我，最近半年明显氛围变了。晚上 10 点不回消息，领导会直接打电话问项目进度，因为领导也在开会，需要实时汇报。这种超越工作时间边界的事，在 AI 进入工作流之前，基本不会在硅谷发生。
而且，同事之间的零和竞争更激烈了。
所有人提速，其实等于没有人提速。毕竟，绩效还是按相对排名来打的。一个组那么多人，总有人要拿差绩效。
当周围的所有人都在用 AI 往前冲的时候，你根本不敢停下来。这种压力会慢慢变成一种离线焦虑。
表面上已经下班了，但并没有真正离开工作。哪怕回到家，脑子还在反复转：这个模型还能不能再快一点，这个方案还能不能再好一点，这个效果是不是还有优化空间。
你不是被谁明确要求必须工作到几点，而是会被结果追着走，被周围人的速度推着走。
现在我早上 9 点醒来，第一件事就是打开电脑看代码。AI 已经帮你把很多事情提前做完了，人类必须尽快跟上它的进度。晚上 6 点回家后，十一二点躺在床上，脑子里还在反复想：这个模型还能不能再优化，这段代码还能不能再提速。
AI 并没减轻工作量，反而让人更难停下来。
过去，TikTok 海外团队一般比较松弛，很多时候等国内产品先上线，我们再跟进。但现在，时间差正在被强制压缩。以前可能国内先发，我们再慢慢追；现在，管理层会希望海外业务同步推进，甚至希望你比国内更快。这几乎是不可能轻松完成的事。
千问、DeepSeek 这些模型一有新动态，相关团队都要立刻跟进测试。
从功能上，TikTok 相当于抖音的一个子集。抖音已经把很多功能做到很完善了，丰富的内容形态，长视频入口这些，Tiktok 很多都还没有。一方面是技术能力的问题，另一方面也有版权和合规限制。
还有就是，国内字节有几万人，清北什么背景的人才都能招到。但在美国，团队只有几千人，还面临着招人难、留人难的问题。能过面试的人，往往更愿意去 Meta、Google，薪资和股票等待遇更好。即使招进来，很多人也会因为强度太高离开，这就决定了你很难像国内那样快速迭代产品。
所以很多人会觉得，为什么 TikTok 不直接把抖音的功能全部复制过来。其实不是不想，而是很难做到。也因此，管理层想尽快借助 AI 能力缩短 TikTok 和抖音的差距。
当下，公司也不会花钱养太多可替代的人了，开发岗招聘在显著收缩。受冲击最大的肯定是应届生和初级岗位。今年亚马逊、Meta 以及其他一些大厂，应届生招聘都比去年更少。去年本来就不乐观，今年只会更难。
旧的岗位在减少，但新的工作方式又要求你跑得更快、做得更多。
很多人以为，AI 编程后，程序员可以不用那么累了。代码确实是写得更快了，但真正消失的不是工作量，而是工作的边界。
在"永不休息"的 AI 帮助下，你很难说清，什么时候算做完，什么时候可以停下来。
一句代码也不用手敲，AI 会"预判"我的需求
李锵，38 岁，工龄 15 年
我在一家广州外企工作，写了整整 15 年代码。今年 3 月，被公司优化了。
给出的理由是战略调整、岗位不再保留，但我心里清楚，年纪不小加上薪水不低，自然成了第一批被优化的对象。
但最核心的理由，显然还是因为 AI。
一年前，AI 编程工具刚起来那会儿，生成的代码可用率不足 5%。不到半年，适配编程场景的 AI 插件陆续上线，在代码编辑器里写一行中文注释，AI 就能自动补全完整的功能代码，这时候代码可用率已经能到 30%-50% 了。
直到去年八九月份，随着大模型迭代，可用率突破到 70%。2025 年底，AI 生成的代码可用率基本稳定在 90% 以上。
2026 年开年，我基本一句代码都不写了，纯粹就像客服一样，只给 AI 下达指令。
再到后来，我连字都懒得打，在家直接用语音给 AI 派活。我会同时开两三个 AI 窗口，一个写需求文档，一个用三个不同的开源框架写 Demo，还有一个做竞品分析。人去冲个咖啡、炒个菜的功夫，十几分钟回来，所有工作都做完了。
放在以前，只是这三个框架的 Demo，我自己手写至少要半个月。
AI 直接将程序员职业的门槛降到了底。只要你会打字、能说清楚需求，哪怕完全没学过编程，也能让 AI 写出能跑的代码。
我用 15 年时间堆起来的职业护城河，一夜之间就被 AI 填平了。
我们总说 AI 是生产力工具，是来解放人的。可最后你会发现，它解放的是公司的人力成本，从来不是打工人的时间。
没有 AI 的时代，我们做程序员其实很简单，把功能写稳、跑通、不出错，能按时、按质交付，就已经足够了。那时候的工作有明确的边界，做完就是做完，心里踏实。
可现在不一样了，AI 早已不是那个只会被动执行指令的工具。它会主动预判我的需求，一个需求刚做完，它会接着问，要不要优化代码性能？要不要补充安全校验？甚至会主动告诉我，现有方案里，还有哪些风险点可以提前规避、哪些细节可以做得更完善。
既然它五分钟就能做到 80 分，我为什么不能让它做到更好？我总会忍不住继续优化。
它永远在告诉我，我还能做得更好。
随之失去的，还有我写代码的乐趣。我大学专业是游戏程序设计，最开始写代码，纯粹是因为喜欢。写代码像玩游戏搭积木，需要一点点琢磨，遇到一个难搞的 bug，熬通宵想办法解决，最后跑通的那一刻，是前所未有的成就感。
AI 来了之后，不需要我再处理过程，只需要说一句话，十秒钟给你成品，哪怕我改了想法，AI 也能马上给我一个新版本。
我当年刚入行时，一位广州华南理工大学计算机专业的大四实习生，转正薪资就能拿到 13000，这个数字在当时是其他行业普通毕业生的两三倍。那时候，计算机专业是所有高考生眼里的香饽饽。培训机构遍地都是，哪怕零基础，培训三个月，入行就拿高薪。
可现在，AI 将一切都打碎了。一个刚毕业的计算机学生，学了四年的代码能力，AI 一秒钟就能超过。他拿什么和别人竞争？刚入行，就遇上了行业的崩塌。
被优化之后，我先不考虑急着找工作。我心里很清楚，即使再找一个程序员的岗位，也干不长久。我认为今年内，程序员这个岗位的数量，一定会出现断崖式下跌。
我打算先领几个月失业金，试试做自己的项目，看能不能找到新的方向。实在不行转行去做蓝领。电工、木工都可以。现在蓝领的工资越来越高，至少这些活，AI 还替代不了。
AI 让我效率翻了 10 倍，却比以前更忙了
陈凯，30 岁，工龄 7 年
我毕业后就在杭州阿里做程序员，工作七八年了。大学时计算机行业很火，我的专业本身也要写代码，毕业后顺理成章成了一名码农，现在在团队也算个小中层。
我可以说是国内最早一批接触 AI 编程的人，从 2022 年底 ChatGPT 刚推出时，便一直在关注。2025 年 AI Agent 全面爆发，到现在 Cloud Code、Copilot 这些工具遍地开花，这三五年 AI 的迭代，快得让人有点喘不过气。
很多人说，有了 AI，程序员就不用写代码了。其实也不是完全不用写，只是不用再一行行地手敲。
以前一个月手敲五六千行代码。现在一个月，我的代码提交量已突破 10 万行——但其中 90% 来自 AI。
省下的时间留给我做的，是将我的想法、架构设计、业务逻辑完完整整地告诉 AI。
以前程序员岗位分得特别细，前端、后端、算法、数据开发，各司其职。现在 AI 将门槛拉低，AI 负责一线的编码执行，人只需要将方案和想法喂给它。比起实操，架构能力、逻辑思维、把事情讲清楚的描述能力，现在更关键了。
为了让 AI 写出来的东西更靠谱，我们也会用 Skills，类似给 AI 看的说明书。例如先写测试用例，再写实现逻辑，写完自己跑测试，这样跑出来的代码 bug 会少很多。
我粗略算过，AI 让我的工作效率提高了至少有 10 倍。以前写一份代码要花上一天，现在 AI 10 分钟就能出初稿。开会的时候可以指挥 AI 来写，忙别的事的时候它也在写，根本不会被打断。
这个周末我纯靠 AI，写了一个小程序，功能对标市面上一款商业化软件的 80%，前后就花了一天时间。
人也不需要一直守在电脑前，在陪孩子玩的间隙，跟 AI 聊两句，它提个需求，15 分钟就能得到一个结果，等我验证完再提优化要求，就重复断断续续地做完了。放在以前，这活儿我至少要花上半个月。
AI 让效率翻了 10 倍，我却比以前更忙了，这种变化大概从最近半年开始。
很简单，AI 不是我一个人的独门武器。老板也懂 AI 能提效。以前一个需求评估要一周做完，现在领导会认为有了 AI 加持，两个小时就该搞定。但实际上，考虑到业务系统的复杂度、技术兼容，时间只会更长，这中间的差距，只能靠我们自己加班加点来补上。
领导和执行者的预期差，以前也有。只是 AI 来了之后，gap 被拉得更大了。
现在工作模式也不得不变，单线工作模式不存在了。以前是做完一件事，再接着做下一件，现在得多线程并行——我会一边听会一边跟 AI 聊需求，再同步想下一个方案，脑子根本闲不下来。
更累的可能是心理上。AI 发展得太快，我和其他同事多多少少都会有危机感，总觉得不学习，马上会被淘汰。
晚上下班到家，也会刷会儿推特，看看海外的同行们在聊什么，总要跟上这个时代的脚步。说起来有点心酸，我们现在不是卷不过年轻人了，而是卷不过 AI。
也有人问我，AI 的出现，对程序员来说到底是好事还是坏事？从我私心来讲，其实不太好。它确实解放了我的生产力，但也实实在在给我的职业带来危机。产出的确在翻倍，工资却停滞不前，毕竟我们不是流水线工人，不是按件计费。
我家孩子现在上幼儿园，我有时也在思考，我们的下一代，该学些什么呢？以前公认地那些重要能力，可现在再怎么学，也比不过 AI 了。
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