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编程杂谈

AI 编程与杰文斯悖论:当软件便宜到不再需要程序员

作者:零点命运
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AI 编程与杰文斯悖论:当软件便宜到不再需要程序员

1.什么是杰文斯悖论

1865 年,英国经济学家威廉·斯坦利·杰文斯(William Stanley Jevons)在其《煤炭问题》一书中提出其发现的一个现象:
科技的发展大大提高了煤炭使用效率,但英国的煤炭消费总量反而大幅上升。
在当时,许多英国人担心煤炭储量会迅速枯竭,但一些专家认为技术进步将减少煤炭消费。杰文斯反驳说,这种看法是错误的,因为效率的进一步提高往往会增加煤炭的使用量。因此,技术进步非但不能解决问题,反而会加速英国煤炭储量的消耗。
瓦特蒸汽机的创新使煤炭成为更具成本效益的动力来源,从而推动了蒸汽机在各行业的广泛应用,最终导致煤炭总消费量增加,尽管单位产出所需的煤炭量下降了。
正如他所写:
“认为燃料的经济使用等同于减少消耗,这是一种概念混淆。事实恰恰相反。”——杰文斯悖论

2.由杰文斯悖论延伸到AI编程

而随着AI编程能力突飞猛进的发展,一个系统的开发效率越来越高,那我们目前所担心的,在需求一定的情况下,效率越来越高,那所需要的原料——开发者就越来越少。
如果带入杰文斯悖论来推演,开发效率的提高不仅减少了项目开发所需求的开发人数,还降低了开发的相对成本,从而增加了需求量,让开发岗位变得更多。
但事实上怎么样呢?

3.实际在发生的

下面是SQ Magazine 汇总,部分原始数据来自斯坦福数字经济实验室、Indeed Hiring Lab(经济研究机构)、BLS(美国劳工统计局) 等。
指标
数据
2023 年全球科技行业裁员
42.9万+
2024 年全球科技行业裁员
15.2万+
2025 年全球科技行业裁员
12.2万+
22~25 岁软件开发者就业人数
较 2022 年峰值下降约 20%
初级及普通技术岗位招聘量
较 5 年前下降 34%
高级技术岗位招聘量
较 5 年前下降 19%
软件开发岗位招聘信息数量
较 2020 年基准水平下降 36.4%
30 岁以上、工作内容容易受到 AI 影响的软件岗位
就业人数反而增长 6%~12%
美国软件开发、QA 与测试岗位
2024~2034 年预计增长 15%
可以发现2023 年科技裁员是一个非常异常的高峰,2024、2025 年已经明显下降,但把这一现象归结于AI 把程序员干掉了也不对,因为里面有大量HR、招聘、市场、客服、管理层、产品、工程、其他企业职能等等,而且很多公司是在修正 2020~2022 年疫情造成数字化需求暴涨,疯狂扩招留下的人员冗余。
而且虽然22~25 岁软件开发者就业人数,相比 2022 年末高峰下降了接近 20%。但同时30 岁以上、AI 暴露程度较高的岗位,就业反而增长了 6%~12%。
那AI 到底有没有导致裁员?
有,但不是全部。
这个现象是由疫情期间过度招聘、经济环境恶化、公司削减成本、管理层级过多、业务线关闭、AI 提高生产率、AI 直接替代部分工作造成的。

4.回味与分析

这么看,AI 编程似乎并没有完全复现经典的杰文斯悖论
这是因为杰文斯悖论成立的关键,并不是“效率提高之后需求会增加”,而是:
效率提升所带来的需求增长,必须超过单位资源消耗下降的幅度。
放到软件开发中,就是:
AI 提高开发效率→开发一个软件的成本下降→更多人能够开发软件→软件需求增加→开发市场扩大
如果最后市场需求增长得足够快,超过了 AI 带来的生产率提升,那么即使开发一个软件所需要的人力下降,整个行业对开发者的需求仍然可能增加。
这才是软件行业版本的杰文斯悖论
但目前的数据似乎还没有明确证明这一点。
一方面,AI 确实大幅降低了部分软件开发工作的成本。过去需要几个开发者花费数天甚至数周完成的工作,现在借助 AI Coding、代码生成和 Agent,可能只需要很少的人力就能完成。
另一方面,软件开发岗位的部分需求确实出现了明显收缩,尤其是初级开发者受到的冲击更加明显。22~25 岁软件开发者的就业人数相比 2022 年峰值下降约 20%,初级及普通技术岗位招聘量也明显低于几年前。
这意味着至少在目前这个阶段,AI 带来的效率提升,暂时超过了新增的软件需求所带来的就业增长。
但事情可能还没有结束。
因为软件和煤炭存在一个非常重要的区别。
煤炭是一种有限的物理资源,而软件本身几乎不存在传统意义上的“资源消耗上限”。当开发成本不断下降之后,过去因为成本太高而不会被开发的软件、工具、网站、自动化系统,甚至个人项目,都可能逐渐变得值得开发。
过去一个企业可能会认为,为了节省一个部门每年几十个小时的工作,专门开发一个系统不值得。
但如果 AI 能够让这个系统的开发成本从几万元降低到几千元,那么这个项目就可能突然变得有价值。
于是新的需求会被释放出来。
而真正的问题就变成了:
AI 降低软件开发成本之后,人类究竟会创造多少新的软件需求?
如果新增需求不足以吸收 AI 带来的生产率提升,那么程序员数量可能会长期下降。
如果新增需求最终超过生产率提升,那么杰文斯悖论可能会在软件行业真正出现。
所以现在下结论还太早。
AI 究竟是在减少程序员,还是在让“软件”变得足够便宜,从而创造一个远比今天庞大的软件世界?
这个问题,可能要再过几年才能看到答案。

5.胡思乱享

煤炭从二百年前到二十一世纪初,由于科技的发展,产量及利用效率的提升,其价格是越来越低。后来二十年随着环保成本增加、地缘政治扰动以及开采难度上升,价格又出现上涨。
而一个项目的开发成本可以低到需求提出人自己就可以解决的地步。
所以我设想未来将没有专门的开发人员,当一个人有需求了,只需要:提出→审核→实现。
届时,网络上的所有项目都将受一种 AI 的统一管理。在经过授权与审核的前提下,AI 可以根据用户的具体需求,随时打通并调用另一个项目的 API 接口。
为了在不浪费资源的前提下满足每个人的个性化需求,系统不再为单一需求专门新建项目。每个需求只需保留最简的前端界面与 API 绑定,其余所有的计算与逻辑全部托管在一个由 AI 管理的巨型矩阵服务器中,从而真正实现万物互联。

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