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　　原標(biāo)題：萬(wàn)萬(wàn)沒(méi)想到！月入幾萬(wàn)的程序員要被AI取代了？ 

　　程序員創(chuàng)造的AI，最先替代的是程序員。

　　“大模型的編碼能力，現(xiàn)在已經(jīng)具備高階程序員（月薪幾萬(wàn)元）的水平了。”阿里云云原生應(yīng)用平臺(tái)負(fù)責(zé)人、通義靈碼負(fù)責(zé)人丁宇對(duì)光錐智能說(shuō)道。

　　事實(shí)上，AI代碼工具并不是新生事物，早在上一波人工智能浪潮中就已經(jīng)開(kāi)始落地應(yīng)用。

　　但此前，“AI代碼產(chǎn)品原本只是輔助工具，現(xiàn)如今可執(zhí)行復(fù)雜項(xiàng)目、長(zhǎng)上下文本編輯，及獨(dú)立做簡(jiǎn)單代碼任務(wù)等。”商湯科技旗下AI代碼產(chǎn)品小浣熊家族的技術(shù)負(fù)責(zé)人張濤對(duì)光錐智能說(shuō)道。

　　從輔助到獨(dú)立寫(xiě)代碼，AI代碼已經(jīng)進(jìn)化為一個(gè)工程級(jí)“協(xié)同”編碼工具。

　　基于此，不僅有越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始通過(guò)AI代碼工具來(lái)實(shí)現(xiàn)程序開(kāi)發(fā)的降本增效，2025年之后，AI甚至有可能將取代中級(jí)程序員。

　　Meta創(chuàng)始人扎克伯格日前表示：“2025年，AI將達(dá)到中級(jí)軟件工程師的編程水平。”Meta將在2025年開(kāi)始實(shí)現(xiàn)中級(jí)軟件工程師工作自動(dòng)化，最終會(huì)將其應(yīng)用程序所有編程工作外包給AI。

　　這并不是危言聳聽(tīng)，當(dāng)前AI生成的代碼在企業(yè)中的滲透率已經(jīng)達(dá)到了一個(gè)驚人的水平。

　　如谷歌有超過(guò)25%的新代碼是由人工智能生成；科大訊飛內(nèi)部AI生成代碼采納率已從2023年10月份的30%，至2024年6月份漲到了52%，單元測(cè)試行覆蓋率從30%提到50%。

　　AI編碼賽道之所以成為大模型應(yīng)用最火熱的賽道之一，是因?yàn)?ldquo;AI Coding（人工智能編程）是大模型應(yīng)用落地中最高頻剛需、最具確定性的場(chǎng)景，是經(jīng)過(guò)PMF（產(chǎn)品市場(chǎng)匹配度）驗(yàn)證的領(lǐng)域。”丁宇如此對(duì)光錐智能說(shuō)道。

　　也正因此，越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始布局AI編碼賽道，領(lǐng)先的科技公司如微軟、谷歌、AWS、阿里、百度等走在前列。但如此多同類(lèi)型產(chǎn)品，卻也造成了同質(zhì)化的競(jìng)爭(zhēng)，未來(lái)該如何成功突圍？如何實(shí)現(xiàn)真正的大規(guī)模地商業(yè)化落地？

　　從打輔助到協(xié)同作戰(zhàn)，AI真成了你的程序員同事

　　2024年8月，美國(guó)知名企業(yè)Cloudflare副總裁Ricky Robinett的女兒，一個(gè)僅8歲小女孩，用時(shí)45分鐘就開(kāi)發(fā)了一款聊天機(jī)器人，引發(fā)180萬(wàn)網(wǎng)友在線關(guān)注。

　　她使用的AI代碼編輯器Cursor，也一夜爆火。這也讓AI編碼賽道再次成為行業(yè)關(guān)注的焦點(diǎn)。

　　在全球范圍內(nèi)，據(jù)PitchBook數(shù)據(jù)顯示，大約有250家初創(chuàng)公司推出了AI編碼助手。在國(guó)內(nèi)，包括阿里巴巴、百度、騰訊、字節(jié)跳動(dòng)等互聯(lián)網(wǎng)大廠，科大訊飛、商湯科技等獨(dú)角獸企業(yè)，甚至AI大模型創(chuàng)業(yè)公司智譜AI等都紛紛推出相關(guān)產(chǎn)品。

　　AI代碼產(chǎn)品如雨后春筍般露出，是大模型給AI代碼工具能力帶來(lái)實(shí)質(zhì)性的進(jìn)化。

　　早期AI代碼工具主要能夠執(zhí)行簡(jiǎn)單任務(wù)，比如根據(jù)程序員的注釋?zhuān)詣?dòng)補(bǔ)全代碼，在程序員寫(xiě)代碼過(guò)程中，提供代碼錯(cuò)誤提示等。

　　隨著大模型能力的升級(jí)，AI代碼工具能夠解決的問(wèn)題越來(lái)越多，比如能夠基于存量工程進(jìn)行維護(hù)升級(jí)工作，“已經(jīng)能夠自主實(shí)現(xiàn)某些研發(fā)任務(wù)了。”丁宇說(shuō)道。

　　比如，大語(yǔ)言模型能夠以自然語(yǔ)言理解人類(lèi)指令，并根據(jù)工程上下文，自動(dòng)完成復(fù)雜編碼任務(wù)，包括同時(shí)修改前后端多個(gè)文件，執(zhí)行腳本、編寫(xiě)測(cè)試、部署代碼等。

　　“最開(kāi)始通義靈碼是以編碼助手的形態(tài)出現(xiàn)，主要是給程序員打輔助，根據(jù)代碼上下文，幫助程序員在研發(fā)時(shí)自動(dòng)補(bǔ)全代碼。”丁宇說(shuō)道，“2024年年底通義靈碼升級(jí)到2.0的AI程序員形態(tài)，成為協(xié)同編碼助手，能夠和人類(lèi)程序員協(xié)同工作，感知整個(gè)工程，根據(jù)場(chǎng)景任務(wù)做批量文件修改，實(shí)現(xiàn)能力的躍遷。”

　　而從AI代碼工具助手升級(jí)為AI程序員，前者代碼生成的主力還是人，而后者則逐漸轉(zhuǎn)向以AI為主，人類(lèi)在其中主要起到監(jiān)測(cè)和確認(rèn)的作用。

　　“此前主要是由人寫(xiě)代碼，AI輔助做一些簡(jiǎn)單的、可預(yù)測(cè)性強(qiáng)的、重復(fù)性的工作，而現(xiàn)在則可以通過(guò)需求描述，讓AI來(lái)理解和幫助程序員完成一些中等難度的代碼開(kāi)發(fā)工作。”張濤也如此說(shuō)道。

　　另外，隨著多模態(tài)大模型、深度推理大模型的進(jìn)化，AI代碼工具的能力也在不斷完善。

　　商湯小浣熊家族的“辦公小浣熊”產(chǎn)品，除了可以進(jìn)行基于大模型的數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析和文檔創(chuàng)作外，還能夠支持生成數(shù)據(jù)圖片和PPT文件，這是一個(gè)多模態(tài)能力輸出的綜合體現(xiàn)。

　　多模態(tài)輸入同樣重要，“很多工具類(lèi)產(chǎn)品，如果僅通過(guò)語(yǔ)言描述來(lái)交互，很難準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)需求，因?yàn)楫?dāng)我們把內(nèi)容描述成文本時(shí)，存在語(yǔ)言表達(dá)上的信息損失。同時(shí)，大模型當(dāng)前自身存在的語(yǔ)義理解能力上的欠缺，幻覺(jué)問(wèn)題等，也限制了AI代碼工具的能力邊界。直接以圖像或視頻等視覺(jué)方式輸入至大模型，則能夠更高效地完成任務(wù)。”張濤說(shuō)道。

　　同時(shí)，多模態(tài)大模型能夠讓AI代碼工具實(shí)現(xiàn)從文生圖，到生代碼的端到端全棧功能的實(shí)現(xiàn)。

　　以網(wǎng)站設(shè)計(jì)為例，設(shè)計(jì)師可以通過(guò)文生圖的方式設(shè)計(jì)出前端視覺(jué)稿之后，可以直接給到Coding大模型，把視覺(jué)稿翻譯成前端界面，再根據(jù)前端界面功能大模型自動(dòng)生成后端代碼。

　　“目前，AI編碼已經(jīng)可以完成復(fù)雜任務(wù)，消除知識(shí)技能的不對(duì)稱(chēng)，比如從前端到后端可以一體化生成，打破了以前前端、后端人員和能力的分離協(xié)作模式，大幅提效。”丁宇說(shuō)道，“并且在生成之后，AI編碼還可以幫助程序員自動(dòng)生成測(cè)試，最終返回測(cè)試修改好的結(jié)果。”

　　不過(guò)，雖說(shuō)AI已經(jīng)能夠自主生成一些代碼，但在實(shí)際過(guò)程中，AI所生成的代碼并不能夠一次性運(yùn)行起來(lái)，其中也存在著諸多bug。

　　一位浙江大學(xué)AI方向在讀博士生陳榮（化名）對(duì)光錐智能表示：“復(fù)雜點(diǎn)的代碼都會(huì)有Bug，基本上很難一遍過(guò)，從技術(shù)邏輯上來(lái)說(shuō)，可以理解為模型其實(shí)把coding當(dāng)作翻譯任務(wù)一樣來(lái)做，輸出的是一串代碼序列，可能沒(méi)考慮好代碼的運(yùn)行環(huán)境等。”

　　這背后的原因主要有兩方面，一方面是大多數(shù)人類(lèi)很難準(zhǔn)確地描述出自己的實(shí)際需求，甚至很多資深程序員在寫(xiě)代碼過(guò)程中也是需要反復(fù)修改。

　　另一方面，則在于大模型當(dāng)前自身理解語(yǔ)義能力上的欠缺，包括存在的幻覺(jué)問(wèn)題，也限制了AI代碼工具的能力邊界。因此，雖然“在模型上下文窗口允許的范圍，大模型可達(dá)到萬(wàn)行級(jí)代碼的理解，但AI代碼的能力邊界仍然較難界定。”張濤如此說(shuō)道。

　　就像人類(lèi)程序員需要反復(fù)修改測(cè)試代碼一樣，在AI生成代碼過(guò)程中，也可以通過(guò)與其多輪交互，來(lái)減少代碼bug的存在。

　　丁宇表示：“AI編碼并不是一次性生成最終結(jié)果，而是跟大模型有多輪交互迭代完成，在跟大模型聯(lián)合編碼過(guò)程中，有持續(xù)思考和推理探索的過(guò)程，在多輪交互修改結(jié)果正確后，還可以自主進(jìn)行測(cè)試驗(yàn)證，并對(duì)代碼進(jìn)行部署使用，全生命周期完成任務(wù)。”

　　盡管當(dāng)前AI代碼工具產(chǎn)品仍存在一些問(wèn)題，但有越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始引入AI代碼類(lèi)工具，“便宜活兒好”的AI代碼工具不僅提高了程序員的編程效率，也實(shí)現(xiàn)了企業(yè)的降本增效。

　　大型項(xiàng)目中的“螺絲釘”，AI為程序員提效超10%

　　大模型給AI代碼工具帶來(lái)的進(jìn)化，讓編程的門(mén)檻變得更低。

　　目前，AI能夠獨(dú)立實(shí)現(xiàn)自主編程的場(chǎng)景主要有三類(lèi)：

　　一類(lèi)是小產(chǎn)品，比如個(gè)人生活類(lèi)的APP助手；

　　一類(lèi)是以內(nèi)容為主的網(wǎng)站，其代碼量和難度適中，AI能夠自主實(shí)現(xiàn)；

　　一類(lèi)是辦公產(chǎn)品，比如Excel表格編輯、數(shù)據(jù)匯總等。

　　從實(shí)際應(yīng)用來(lái)看，這些場(chǎng)景整體的代碼量并不高，且實(shí)際開(kāi)發(fā)難度并不大，對(duì)于開(kāi)發(fā)者的編程知識(shí)要求也不高。

　　可以說(shuō)，AI代碼工具確實(shí)降低了編程的門(mén)檻，讓更多無(wú)代碼能力的人能夠接觸到代碼編程，并可以自主開(kāi)發(fā)一些產(chǎn)品功能。

　　但是，盡管AI代碼工具降低了編程的門(mén)檻，卻需要程序員提升自身編程能力的上限，尤其是在更加復(fù)雜的軟件開(kāi)發(fā)以及大型企業(yè)級(jí)系統(tǒng)軟件開(kāi)發(fā)中。

　　一位金融科技行業(yè)的程序員肖肖（化名）對(duì)光錐智能表示：“對(duì)于一個(gè)公司的工程化項(xiàng)目，還是很難直接全盤(pán)交給AI，工程化項(xiàng)目要求的流程多，也需要多部門(mén)協(xié)作，而AI沒(méi)辦法看到全局。”

　　可以明顯看到，在企業(yè)中大模型做的更多地還是臟活累活，全局性及創(chuàng)新的活兒還是需要人類(lèi)程序員來(lái)做。

　　“程序員的工作并不僅僅只是生成一個(gè)小型項(xiàng)目，其面對(duì)的生產(chǎn)代碼，整個(gè)項(xiàng)目文件上下文非常復(fù)雜，代碼關(guān)系也很繁雜，而程序員也對(duì)代碼質(zhì)量有自己的要求。”張濤說(shuō)道。

　　這也就意味著，于企業(yè)中的程序員而言，AI代碼工具更多還是輔助性角色，但也間接地拉高了程序員工作能力的下限，畢竟簡(jiǎn)單重復(fù)性的工作，AI基本已經(jīng)能夠搞定。

　　“如果讓AI直接生成一家銀行所有業(yè)務(wù)的10萬(wàn)個(gè)代碼文件，它目前肯定是做不到的。”丁宇坦言，“目前在企業(yè)大型項(xiàng)目中，AI編碼肯定是從小任務(wù)開(kāi)始，找到一個(gè)切面，如實(shí)現(xiàn)一個(gè)功能模塊，或者在一個(gè)百萬(wàn)工程代碼中找安全漏洞，AI能夠做得非常準(zhǔn)確且快速。”

　　另外，業(yè)內(nèi)皆知，對(duì)于大型企業(yè)項(xiàng)目來(lái)說(shuō)，最怕存在的問(wèn)題就是系統(tǒng)的不確定性，如果出現(xiàn)系統(tǒng)bug，就可能會(huì)帶來(lái)資源和經(jīng)濟(jì)上的巨額損失。

　　因此，在丁宇看來(lái)：“大型工程仍需要人類(lèi)程序員來(lái)掌握軟件開(kāi)發(fā)過(guò)程中的不確定性，比如架構(gòu)設(shè)計(jì)、領(lǐng)域建模等，把已經(jīng)確定性的內(nèi)容拆解開(kāi)來(lái)，比如模塊開(kāi)發(fā)、找安全漏洞、補(bǔ)充測(cè)試用例等，并交付給AI，讓其根據(jù)人類(lèi)的指令做這些確定性的工作。”

　　盡管只是打輔助，AI代碼工具卻也給開(kāi)發(fā)者和企業(yè)帶來(lái)了實(shí)打?qū)嵉男侍嵘?/p>

　　以阿里云為例，目前所有技術(shù)全員都在使用通義靈碼，月活占比超82%，每天AI生成的代碼占總提交代碼量30%以上?；谶@個(gè)數(shù)據(jù)大致能夠算出來(lái)，AI對(duì)開(kāi)發(fā)者提升效率大概是17.5%，打個(gè)折扣也會(huì)在10%-15%之間。

　　“因此，我每次見(jiàn)企業(yè)的負(fù)責(zé)人都會(huì)講通義靈碼能夠給工程師團(tuán)隊(duì)提效10%以上。”丁宇說(shuō)道，“也就是說(shuō)，如果一家企業(yè)有100個(gè)工程師在使用通義靈碼，就能額外產(chǎn)出10個(gè)工程師的產(chǎn)能。”

　　另外，人類(lèi)程序員都是有細(xì)分分類(lèi)的，比如前端、后端等，如果想要讓一個(gè)后端去做前端，那可能就需要給后端工程師做大量的培訓(xùn)學(xué)習(xí)，其并不能立馬就接手前端程序員的工作。

　　但有了AI代碼工具后，程序員只需要問(wèn)問(wèn)AI，就可以輕松學(xué)習(xí)各種語(yǔ)言平臺(tái)的研發(fā)知識(shí)，快速上手。“以前做一個(gè)項(xiàng)目可能花兩三周預(yù)研，現(xiàn)在兩三天就能完成任務(wù)，讓員工實(shí)現(xiàn)1-N的能力增長(zhǎng)。”丁宇說(shuō)道。

　　當(dāng)然，對(duì)于AI來(lái)說(shuō)，還可以幫助人類(lèi)程序員做更多重復(fù)性的工作，比如很多開(kāi)發(fā)者都不愿意寫(xiě)測(cè)試代碼，這些在程序員角度來(lái)看屬于沒(méi)有創(chuàng)造性的工作，但卻又不得不做。

　　而AI代碼工具可以根據(jù)程序員的代碼作為提示詞，自動(dòng)生成單元測(cè)試，真正地解放了開(kāi)發(fā)者，讓開(kāi)發(fā)者把精力花在更具有創(chuàng)造性的工作上。

　　此外，對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，除顯性價(jià)值提升外，存在的隱性價(jià)值在于，AI代碼工具能夠讓企業(yè)更容易保持軟件系統(tǒng)的高質(zhì)量且長(zhǎng)期穩(wěn)定，其不僅能夠做單元測(cè)試的補(bǔ)全，還能夠自主發(fā)現(xiàn)安全漏洞并給出修復(fù)建議，提升質(zhì)量的同時(shí)，還能縮短項(xiàng)目交付周期。

　　更為有趣的是，現(xiàn)階段AI的編碼能力，借助外部工具使用，已經(jīng)逐漸趕超中級(jí)程序員，商湯小浣熊底層模型特點(diǎn)之一，就是在代碼解釋器能力上做了加強(qiáng)，讓模型能夠?qū)崿F(xiàn)自主代碼調(diào)試迭代。

　　“在復(fù)雜項(xiàng)目中，單純依靠大模型推理生成代碼，一次性通過(guò)率不高，一般不超過(guò)20%。”張濤說(shuō)道，“而辦公小浣熊基于代碼解釋器方案，在日常圖表等能力上，代碼通過(guò)率已經(jīng)接近80%。”

　　AI編碼賽道開(kāi)始分化，細(xì)化場(chǎng)景的創(chuàng)新決定成敗

　　AI編碼已經(jīng)是一個(gè)通過(guò)PMF驗(yàn)證的落地方向，這也導(dǎo)致眾多玩家切入這一賽道，出現(xiàn)眾多同質(zhì)化類(lèi)型的產(chǎn)品。

　　目前，在中國(guó)市場(chǎng)中眾多企業(yè)，包括互聯(lián)網(wǎng)大廠、中小企業(yè)，及大模型創(chuàng)業(yè)公司，都紛紛推出了AI代碼產(chǎn)品，比如阿里云的通義靈碼、百度的文心快碼、字節(jié)跳動(dòng)的豆包MarsCode、騰訊云AI代碼助手、智譜AI的CodeGeeX等等。

　　盡管AI代碼產(chǎn)品眾多，但各家在提供的功能能力上差別并不是很大，“目前市場(chǎng)中同質(zhì)化比較嚴(yán)重，功能實(shí)際上差不多，畢竟編程產(chǎn)品希望能夠解決用戶的問(wèn)題是一樣的。”張濤說(shuō)道。

　　不過(guò)，隨著大模型技術(shù)的迭代升級(jí)，AI編碼賽道也邁入了“分化”的中期階段。“從當(dāng)前AI代碼賽道來(lái)講，已經(jīng)開(kāi)始分化出不同的實(shí)現(xiàn)方式。”張濤說(shuō)道。

　　像Cursor這樣的產(chǎn)品，能夠基于自己改造的開(kāi)源IDE，做完整的任務(wù)編程；也有像Bolt.new這樣的產(chǎn)品，以線上工具的形式使用，用戶描述需求，AI完成網(wǎng)頁(yè)開(kāi)發(fā)，但它只能實(shí)現(xiàn)前端技術(shù)棧相關(guān)內(nèi)容等。

　　現(xiàn)階段可以明顯看到，各個(gè)產(chǎn)品已經(jīng)開(kāi)始找到不同的細(xì)分場(chǎng)景并構(gòu)建自己的產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)差異化發(fā)展——有的更擅長(zhǎng)做網(wǎng)頁(yè)開(kāi)發(fā)，有的則更擅長(zhǎng)做已有項(xiàng)目的一些代碼修改任務(wù)，還有的可以做一些小工具的開(kāi)發(fā)，或低代碼工作等。

　　丁宇也認(rèn)為：“軟件研發(fā)存在非常多場(chǎng)景，有很多細(xì)分領(lǐng)域，企業(yè)可以從不同的切入點(diǎn)切入，做細(xì)分場(chǎng)景的創(chuàng)新或產(chǎn)品形態(tài)的創(chuàng)新。”

　　而各家AI代碼工具產(chǎn)品在功能場(chǎng)景上的細(xì)分，也會(huì)給各家產(chǎn)品帶來(lái)商業(yè)上的差異，不同企業(yè)的商業(yè)化側(cè)重點(diǎn)也并不完全相同。

　　比如商湯科技小浣熊家族中辦公小浣熊產(chǎn)品主要聚焦在辦公工具類(lèi)賽道，在實(shí)際的商業(yè)化落地中，則是C端和B端同步進(jìn)行。

　　其中C端主要以付費(fèi)訂閱為主，B端以企業(yè)進(jìn)行私有化部署為主，“目前私有化部署客戶接近40家，包含體量比較大的互聯(lián)網(wǎng)廠商等。”

　　不過(guò)，張濤同樣看好C端賽道的市場(chǎng)潛力，現(xiàn)階段C端產(chǎn)品的推廣超預(yù)期。

　　從場(chǎng)景功能，到商業(yè)化落地方向，AI編碼賽道都已經(jīng)開(kāi)始出現(xiàn)分化，但這并不是AI代碼行業(yè)發(fā)展的終局形態(tài)。

　　隨著大模型技術(shù)能力的持續(xù)迭代，下一步AI代碼將實(shí)現(xiàn)“自主編程”，即不僅僅輔助程序員開(kāi)發(fā)項(xiàng)目，而是能夠自主接受獨(dú)立的需求，完成完整的項(xiàng)目任務(wù)。

　　“未來(lái)一定會(huì)走向AI自主編程，這也意味著將為企業(yè)和開(kāi)發(fā)者帶來(lái)10倍的IT生產(chǎn)力提升。”丁宇說(shuō)道。