疫情过后的这几年，互联网大厂的日子明显没以前那么激进了。招聘放缓、HC 收缩，曾经那种靠烧钱扩张带来的盲目乐观，早已被务实和观望情绪所取代。对于刚出校门的计算机专业毕业生来说，现在的职场大门，沉重得让人有些窒息。

更要命的是，AI 正在悄无声息地重塑程序员的职业起点。

搁在以前，一个新人想要熬成技术大牛，总得经历一段“搬砖期”：改改陈年 Bug、写写增删改查、做做常规的系统维护。这些看似枯燥的脏活累活，恰恰是新人熟悉业务、踩坑交学费、建立代码直觉的垫脚石。

而现在，这些垫脚石正在被 AI 无情地粉碎。机器几秒钟就能搞定的事情，公司凭什么花钱招个实习生来练手？与此同时，那些原本应该带新人的老鸟们，自己也面临着饱和的 KPI 压力，要么无暇顾及，要么在组织架构调整中自身难保。

站在公司短期降本增效的角度看，这套逻辑简直无懈可击。但如果把眼光放远到十年后，一个让人脊梁骨发凉的问题就冒出来了：如果我们现在连给新人犯错的机会都剥夺了，那么这个行业的未来，还能指望谁？

为了看清 2035 年的科技版图，我们有必要先复盘一下，传统的大牛究竟是怎么被“喂”出来的；再来看看现在正在替代这套机制的 AI，到底能不能填补它亲手挖下的巨坑。

以前，我们是怎么硬生生熬成“高级工程师”的

在过去很长一段时间里，软件工程师的升级路线有一条心照不宣的公式。你作为初级程序员入行，坐在经验丰富的老大哥旁边，接一些难度适中的需求。公司给你发工资，不仅仅是让你来产出代码，更是默认在为你成长所需的“学费”买单。

新人的成长闭环其实很简单，但也极其残酷：你写代码，提交 Code Review（代码评审），被老鸟在系统里批得体无完肤，你回去查资料、改逻辑、重新提交，直到合入分支。在这个充满挫败感和反复拉锯的过程里，你学到的绝不只是几个 API 的用法，而是逐渐培养出了一种很难量化的底层能力——商业直觉与技术决策力（Judgment）。

正是这种在无数次线上故障、深夜排障中磨出来的直觉，把一个只会看需求写代码的码农，和一个能架构千亿级流量系统的高级工程师真正区分开来。 泰剧网

当然，圈子里也从来不缺野路子出身的绝世高手。计算机发展史上很多大牛，在学校甚至都没摸过正规键盘。他们完全凭着一股子热爱和好奇心，在家里拆机器、改系统、把代码搞崩再通宵修好。我自己当年也是这么跌跌撞跌走过来的，在破旧的家用电脑上用 HTML 倒腾静态网页，用 Visual Basic 试着写各种小工具，纯粹是为了好玩。

绞杀新人的绞肉机，正在从三个方向同时收紧

然而，现在这条行之有效的行业输送管道，正在从三个方向同时被截断。

第一是招聘市场的断崖。大厂 corrections 的余波还没散去，加上各家公司对“AI 到底能省多少人力”心里没底，导致初级岗位的 HC 被砍得最凶。年轻一代的程序员，现在面临的悲惨现实是：他们甚至连进入赛道、坐在牌桌上的机会都拿不到。

第二是降本逻辑的合围。那些率先把大模型引入开发流程的企业，正在加速研发团队的结构转型。自动化工具越厉害，初级岗位的生存空间就被压得越扁。原本应该承担导师角色的高工，现在一个人被摊派到好几个大项目里，自己都忙得像陀螺，哪有闲心去带一个什么都不会的新人？

第三是“新手村”的消失。那些曾经用来给新人练手、容错率极高的小需求、小 Bug，现在直接被智能助手的“一键生成”和“自动修复”包揽了。

商业逻辑在这里形成了完美的闭环：既然 AI 能干完大部分体力活，高级工程师只要站在高处把把关、做做 Review 就能管到更宽的边界，那我们为什么还要招初级程序员？

短期来看，账本确实很好看。但它刻意忽略了最致命的一点：那些被 AI 抢走的脏活累活，背后承载的恰恰是新手升级必经的经验值。

一个顶尖工程师的蜕变，必须建立在离细节足够近、离错误足够近的基础上。你必须亲手写过烂代码，亲身经历过因为一个配置错误导致线上崩溃的绝望，你才能真正懂得那些精妙的架构设计究竟是为了防范什么。

剧本一：技术人才大荒年

这个剧本其实在历史上演过。回想 2021 到 2022 年那场疯狂的互联网招聘潮，大厂的职位发布量直接翻倍，薪资包被炒到了离谱的高度。一个稍微优秀的候选人手里攥着五六个 Offer 是常态，各家公司互相挖墙脚，中小型企业根本招不到人。

现在我们顺着这个逻辑推演一下：

高级工程师从来不会从石头缝里凭空蹦出来。2035 年坐在首席架构师位置上的那批人，正是你 2025 年、2026 年招进去，给他们发着工资、容忍他们犯错并慢慢养大的新人。

如果你今天把这条根基给斩断了，短时间内公司不仅不会垮，反而会因为省了人力成本而报表好看。但恶果会在十年后集中爆发。当 2035 年的某个午夜，公司核心的古董系统突然瘫痪，你环顾四周，发现全公司竟然没有一个人能真正看懂底层逻辑，因为当年天天跟这段代码打交道的人早就退休了，而中间这一代人，全是靠 AI 喂出来的。

这时候，IT 行业就会步入很多传统行业（比如高级护工、资深蓝领技工）因为人才断层而导致的畸形高价与全面瘫痪。

剧本二：两极分化的“哑铃型”生态

另一个可能发生的剧本，不是缺人，而是行业生态的彻底撕裂。

天平的一端，是所谓的“氛围组程序员”（Vibe Coders）。他们脑子灵、跑得快，极其擅长利用 AI 工具组合各种现成的功能，交付速度拉满。他们是天生的产品落地专家，高效、务实，但他们对底层的编译原理、操作系统内存分配毫无概念，一旦脱离了 AI 助手，可能连一个基本的排序算法都写不利索。

天平的另一端，则是那些对计算机底层系统了如指掌的“数字手艺人”。他们懂架构、懂内核、懂高并发的极限调优。但由于缺少了中间层职位的缓冲，这类人会变得像大熊猫一样稀缺，身价被炒到天际。

中间层彻底消失了。

行业分析报告曾把这种现象描述为“被掏空的职业天梯”：顶层是极少数高工，底层是全自动化或者纯靠 AI 辅助的常规体力活，中间原本用来过渡和历练的段位空无一人。从初级到高级的传统晋升路线彻底失效。

这种 job polarization（职业极化）在经济学上并不新鲜。自动化总是率先吞噬掉那些中等技能、机械重复的岗位，让高技能和低技能的缺口越来越大。就像发达经济体中逐渐消失的中产阶层，或者零售业里奢.侈品和折扣店大行其道、中端品牌成片倒闭的“杠铃经济”一样。软件工程，正在宿命般地滑向这个深渊。

剧本三：古典黑客精神的文艺复兴

当然，科技史也给我们留出了一个相对乐观的观察视角。

我们要明白，正规的“计算机科学”高等教育其实是非常年轻的。剑桥大学在 1953 年才开设了文凭课程，而第一个真正的计算机系直到 1962 年才建立。普渡大学紧随其后，而真正的 CS 学士学位直到 1967 年才大范围出现。但在此之前的几十年里，计算机技术早就在以惊人的速度狂飙突进。

那段时期的技术火种，完全是由一群自学成才的“极客”续上的。他们通过翻阅厚厚的操作手册、在车库里不断组装折腾、纯粹靠着好奇心驱使完成了早期的技术积累。

回顾历史，技术层面的每一次“高级抽象”，在当年都被保守派视为“初级程序员的末日”。

在软件诞生之前，所谓的“Computer”指的是那些坐在办公室里用手算表格的活人；后来有了机器码，接着被汇编语言取代；再后来，达特茅斯学院为了让文科生也能用上电脑，开发了 BASIC 语言，并预装在早期的家用电脑里，结果这玩意儿直接启发了整整一代在卧室里长大的独立开发者。

浏览器的出现带来了 JavaScript，拉开了 Web 时代的大门；云计算的普及，让开发者再也不用去机房里亲自插网线、调服务器。每一次技术的迭代，不仅没有杀死初学者的入行通道，反而每一次都为行业开辟了更广阔的流量入口。今天，没有哪家公司的架构师会高喊着“为了纯粹，我们要用汇编语言重写所有业务”。

如果 AI 依然遵循这个历史规律，那么未来软件工程师的边界将会被彻底模糊。你可能既是工程师，又是产品经理，同时还兼任交互设计师。写代码本身的门槛无限降低，整个行业的商业瓶颈将会发生转移——移向流量分发、移向销售、移向如何在这个供过于求的时代找到愿意为你买单的真实客户。

当然，这个乐观的剧本里还藏着一个残酷的变体：每家公司需要的程序员数量可能会呈指数级缩水。以前需要 50 个人的研发团队，以后 5 个人配上顶配 AI 就能干完。公司会变得越来越小，能在未来活得滋润的，一定是那些能单枪匹马搞定一整款独立产品的全能型六边形战士。至于那些习惯了在大厂里拧螺丝、只负责某一个微小功能点的传统程序员，将陷入惨烈内卷的存量残杀。

这场技术海啸，究竟会怎么砸到你头上

上面这三个剧本最终会以什么样的比例缝合进现实，取决于此时此刻，行业里每一个生态参与者做出的决策。这里面，也包括坐在屏幕前的你。 极速影院

我们还有时间。这场变革需要数年的时间才能完全展露全貌，这意味着我们还有机会去驯服它，而不是顺流而下、被动地被它拍死在沙滩上。关键在于，你打算站在哪个生态位做出反击？

如果你是资深老鸟 / 高级工程师

你的行业经验和老辣的判断力，在未来只会越来越贵，而不是贬值。

你花很多年攒下来的直觉——对极端边界条件的敏感度、在完全陌生的古董系统里精准盲调排障的功力、以及只有经历过大风大浪才能建立的模式识别能力，这些是任何大模型都无法一键下载的。

在未来的十年里，老鸟有三件事必须提前布局：

• 带有目的性地去当导师：别再等着公司指派或者新人来求你。主动去团队里挑一两个底子扎实的新苗子，把他们带在身边。现在的带徒弟模式变了，你不仅仅是在传授经验，你更是拉着他们一起探索如何把 AI 工具的效率压榨到极.致。

• 把隐性知识“显性化”：善用 AI 工具把你脑子里的架构直觉、历史上的填坑决策、技术妥协的底层思考变成留得下来的文档。过去那种靠“师徒口耳相传”的部落式知识结构太脆弱了，当你的经验能更低成本地被团队检索时，你的不可替代性反而会呈指数级放大。

• 往更深的水区走：AI 确实给了你无与伦比的开发速度，但省下来的时间，你要把它砸进那些最不容易被自动化取代的地方——极端性能调优、分布式系统的容灾韧性、长周期的系统底层设计。去干那些能在时间长河里产生复利的事。

如果你是技术主管 / 团队 Manager

请在心底纠正一个观念：你培养的初级工程师从来不是团队的“人力成本”，他们是公司最核心的长期资产。

每一个你在内部喂出来、信任过的新人，都是你未来几年跟同行抢人时手里最大的底牌。一旦“人才荒年”的剧本上演，从外部空降大牛的猎头成本和溢价，会贵到让你的预算当场崩溃。

• 拿着风控报告去跟老板要 HC：把招募和培养新人包装成公司的“风险管理项目”，而不是做慈善。用实打实的数据告诉高层：如果过两年队里的核心高工跳槽了，由于下面没有第二梯队顶上，业务系统瘫痪的代价是多少，重新招人的成本又是多少。

• 彻底重构团队里的“升级机制”：既然以前那些用来练手的小活已经被 AI 干完了，那就主动给新人造新的试炼场。让他们直接结对结组跟着高工参与核心业务，让他们去复盘会、去线上故障的复盘会（Post-mortem）里听听真实的修罗场是怎么吵架的。新人的成长永远来自于真实战场的曝光度，而不是给他们安排无聊的边缘碎活。

• 鼓励团队整活，做内部效率工具：AI 已经把“一个想法变成代码原型”的成本拉到了地平线以下。别再按兵不动等着上面批预算去买现成的商业软件，鼓励队里的小年轻用 AI 帮团队写看板、搭自动化工作流工具、做知识库检索系统。

如果你才刚入行 / 处于职业早期

别气馁，虽然眼前的这条山路比你学长当年走的时候要陡峭得多，但它绝对没有断。

唯一改变的是，过去的温室系统不再主动给你喂经验了。你必须变成一只野狼，主动去丛林里抢夺经验。

• 专门去死磕那些“脏乱差”的硬核问题：哪里有陈年的老代码没人敢动，哪里有复杂的历史包袱系统，主动举手去接。当系统崩溃、全组一筹莫展的时候，别躲在后面，上去跟着老鸟一起熬夜看日志。一个程序员长本领最快的时候，永远是他不知道正确答案、只能硬着头皮往前拱的那几个小时。

• 永远不要把“思考”外包给大模型：AI 可以极快地吐出答案和代码片段，但它吐不出属于你大脑的结构性理解。当一串 AI 生成的代码跑通了，别高兴得太早，把手停在键盘上，多问一句：它为什么能跑通？底层的调用链路到底是什么？引入这个库会带来什么潜在的内存风险？我们的目标是把 AI 当作火箭的推进器，而不是让自己变成离了轮椅就不会走路的废人。

• 强迫自己看懂公司的账本：成长最快的程序员，往往是那些能第一个把“技术改动”跟“公司赚不赚钱”连起来的人。别只把自己当成一个接单写代码的工具人，多去问问业务方：我们的用户为什么用这个功能？这个需求的底层痛点到底是什么？

如果你是科技公司的核心决策者 / 顶层高管

如果你现在把所有筹码都押在 AI 上，而完全切断了对人才梯队的投入，那你其实是在赌国运。

你默认的前提是：AI 的进化速度，会永远快于你自家技术人才库坍塌的速度；你默认你今天把 junior 招聘直接归零，明天公司需要架构师的时候能直接从市场上白嫖。

这个假设在短期内确实能让财务报表变得极其性感。

但如果大模型的进化在未来几年碰到了物理瓶颈呢？如果你的核心高工突然被竞对成批挖走呢？到了 2035 年，当你的企业连一个能看懂核心底层业务的活人都没有的时候，你甚至连后悔的机会都没有。

• 重新审视你的长线人才假设：多问自己几个尖锐的问题。如果五年内 AI 技术的红利见顶了怎么办？如果没有了源源不断的人才梯队，2035 年你的组织架构靠什么去跟对手竞争？

• 测量你公司的“知识碎片风险”：去摸底一下，公司里那些涉及命脉的核心业务系统，到底有几个人真正吃得透、拿得稳？如果得到的答案是“就那么一两个老家伙”，那不管你的 AI 提效工具让员工的产出看起来有多漂亮，你的组织架构其实脆弱得像一张纸，随时面临单点崩溃。

所以，2035 年，到底谁会成为新一代的高级工程师？

现在全行业都没有标准答案，大家都在一个巨大的不确定性洪流里做着实验。这是一场默默颠覆经验如何积累、人才如何成长、科技生态如何自我循环的暗流。结果可能要等很多年后，才会以极其残酷的方式拍在我们每个人的脸上。

但有些底牌其实早已经亮出来了。

未来的科技走向，从来不是由某个大模型独自决定的。它是由我们每天做出的日常选择拼凑出来的——今天公司愿意把 HC 留给谁，老鸟愿意把时间花在谁身上，谁得到了去修罗场里摔打犯错的机会，谁又有足够的定力在失败中把底层逻辑彻底吃透。

高级工程师从来不是在顺风顺水的成功时刻被册封出来的。他们是在漫长、混乱、甚至充满羞辱感的“把事情搞砸再亲手修好”的泥潭里，一步一步走出来的。

而这个古老而伟大的闭环，在我们这代人手里，要么被小心翼翼地保护下来，要么正在被我们亲手杀掉。