SpaceX剛完成史上最大規模IPO，馬上把第一筆重注押向AI程式設計。 馬斯克搶下AI程式設計入口。 （圖片來源：X平台） 這筆600億美元全股票收購，買的不是一個程式碼編輯器，而是開發者入口、企業AI應用場景，以及補齊xAI短板的一塊關鍵拼圖。

260億美元，是資本市場給AI程式設計公司Cognition開出的最新價格。 去年9月，Cognition AI剛剛跨過百億美元估值門檻，那時它就已經足夠像一個矽谷神話。 三位年輕華人創始人，合計拿過5枚國際資訊學奧林匹克金牌，從一個短租房裡搭出了“全球首位AI軟體工程師”Devin的雛形，公司成立兩年多估值就衝到了百億美元。 華人、奧賽、哈佛、MIT、退學創業、AI Agent……每一個標籤都足夠抓人，Cognition絕對能算是AI程式設計賽道里最有故事感的公司之一。

【新智元導讀】Code Arena最新放榜，Qwen3.7-Max以1541分衝進全球第四，成為前五中唯一的非Claude模型。程式設計，中國模型第一次殺到這個位置。 就在今天，Code Arena最新榜單出爐！ Qwen3.7-Max以1541分闖入全球前四，一舉超越了GPT-5.5、Gemini 3.5 Flash等一眾頂尖模型。 排在它前面的，只剩Claude Opus 4.7和Opus 4.6。

【新智元導讀】3個人，100個AI agent，一個月燒掉130萬美元——OpenClaw之父把軟體開發變成了「AI流水線」，OpenAI替他買單。 別人曬工資條，他曬帳單——一個月130萬美元！ 也就是將近900萬人民幣/每月。直接把網友們看傻了。 剛剛，OpenClaw之父Peter Steinberger在X上輕描淡寫地甩出一張截圖。

Anthropic首席財務官Krishna Rao最新表示，人工智慧（AI）如今已經編寫了公司90%的程式碼，這項技術正在把白領員工的工作重心，從“親自執行”轉向“監督管理”。 Rao在周三播出的節目中描述了Anthropic內部正在發生的變化：AI系統正越來越多地承擔知識型工作的執行層任務——從軟體工程到財務報告——而人類員工則更多轉向監督、判斷和戰略決策。 “正因為如此，我們實際上招聘了更多員工，”Rao將Claude形容為一種提升生產力的“加速器”。 “這意味著我們能夠完成更多工作。而且即便團隊規模擴大，員工在學會如何在公司內部使用Claude之後，生產效率也會更高。我認為這種情況也正在很多公司出現。”

01 Google宣佈：75%的程式碼由AI寫，程式設計師去那兒了？4月23日，GoogleCEO桑達爾·皮查伊在拉斯維加斯的Google Cloud Next大會上，拋出了一顆炸彈。他說：Google內部新編寫的程式碼，75%由人工智慧生成，然後再交給人類工程師稽核。一年半前，這個比例是25%。也就是說，在18個月的時間裡，Google工程師的工作內容，發生了一次根本性的轉變。以前，他們寫程式碼。現在，他們審程式碼。這件事，表面上是一個技術公司的內部管理變化。但往深處看，它意味著整個軟體行業的用工邏輯，正在被重寫。02 Google的工程師去那兒了？先說清楚一件事：Google並沒有因為75%的程式碼由AI寫，就把75%的工程師裁掉。那工程師們在做什麼？皮查伊給出了一個詞：稽核員（reviewer）。以前的工程師，主要精力花在"寫"上——思考演算法、敲擊鍵盤、偵錯Bug。現在的工程師，主要精力花在"判斷"上——AI給出了三種方案，那一種在性能、可維護性、安全性上綜合最優？Google內部有一個真實案例。他們有一項複雜的程式碼遷移任務，過去完全依靠人工，費時費力。今年，用智能體和工程師協同完成，速度比一年前快了6倍。不是工程師變強了，是工程師開始"指揮"AI了。但這裡有一個更微妙的變化，很多人沒有注意到。Google內部最近允許DeepMind的部分員工使用Anthropic的Claude Code工具，而不僅限於自家的Gemini模型。這在內部引發了一定的緊張情緒——畢竟，用競爭對手的工具做自家的產品，在情感上很彆扭。但Google還是開了這個口子。原因很簡單：誰的工具好用，就用誰的。效率優先。03 一場正在發生的轉型，但沒人告訴你怎麼過關最近，我跟幾位在大廠的朋友聊過這個話題。一位在某網際網路公司做了7年Java開發的工程師說：他們組最近引入了AI程式設計工具，需求排期從以前的兩周壓縮到了3天。但問題來了——他發現自己越來越像個"程式碼檢查員"，而不是"程式碼創造者"。"我的核心競爭力還剩下什麼？"他問我。這是一個非常好的問題。根據GitHub Octoverse 2025的報告，使用AI輔助工具的開發者，程式碼產出量提升了55%。但與此同時，初級開發者的崗位需求下降了22%。資料很清晰：AI提升了效率，但淘汰了入門門檻低的崗位。IBM的做法或許更能說明趨勢——他們宣佈將入門級招聘規模擴大至3倍，但要求：必須會用AI工具。不是招更多基礎程式設計師，是招"會使用AI的程式設計師"。企業不再需要5個初級程式設計師，而是需要1個能指揮AI的高級程式設計師。問題不是"AI會不會取代程式設計師"，而是"不會用AI的程式設計師，會被會用AI的程式設計師取代"。04 新的考核標準，已經寫進績效表裡Google這次的動作，還有一個細節被很多人忽略了。他們把AI工具使用目標，寫進了工程師的年度績效評估裡。這不是"建議你用AI"，這是"你必須用，用了多少是考核指標"。這是一個訊號。當一家公司把某個工具的使用頻率寫進KPI，意味著什麼？意味著這家公司認為：不用這個工具的人，是在主動降低自己的價值。回顧歷史，類似的事情發生過。2000年代初，Excel和資料庫工具普及時，不會用電腦的會計被慢慢淘汰。2010年代，移動網際網路爆發時，只懂PC端的產品經理開始掉隊。2026年，AI工具全面滲透時，不會用AI協作的工程師，正在走向同樣的命運。這不是危言聳聽，這是一個規律。05 寫在最後：該怎麼做？我不打算給"AI會不會取代程式設計師"這個問題一個確定的答案。但有三件事，我認為是確定的。第一，AI正在改變"寫程式碼"這件事本身的價值權重。當75%的程式碼由AI生成，會寫程式碼已經不是稀缺能力。稀缺的是：能判斷程式碼好壞，能設計系統架構，能在AI給出的多個方案中做出正確選擇。第二，使用AI的能力，正在成為職場硬門檻。不是軟實力，不是加分項——是標配。Google、Meta、Snap的動作，已經說明了這一點。第三，變化已經在發生，但機會窗口還沒關上。Q1裁員78557人，有人被淘汰。但IBM逆勢擴招3倍，Cognizant宣佈不裁反而大規模培訓AI工具使用。被淘汰的是不願改變的人，被擴招的是主動擁抱變化的人。皮查伊說，Google正在轉向"真正以智能體為核心的工作流程"。這個方向，不會因為某個工程師不接受而停下來。問題只有一個：在這個轉變完成之前，你打算站在那一邊？ (碼農菜菜)

不是，這才加入OpenAI幾天啊，龍蝦之父Peter Steinberger這波發言屬實猛了些啊！在OpenAI的最新訪談中，他聊創業、聊OpenClaw、聊龍蝦濫用和安全問題，那叫一個「實誠」。實誠到什麼程度呢？人家Peter可摸著良心說了說實在的啊，我平時連程式碼都很少看……大多數程式碼都挺無！聊！的！（Big膽）而整場對話聽下來，有幾個判斷尤其值得玩味，我幫大家梳理了一下——Peter創業13年後精力耗盡退隱，結果被Claude Code一小時原型直接「打臉」重燃。Peter直言沒法兒阻止大家濫用OpenClaw，只能儘可能讓大家別自毀前程。OpenClaw已經有2000個PR，有些PR更像是prompt request，程式碼靠後，意圖靠前。程式碼不必百分百符合審美，關鍵是方向對，如果真出現性能問題，再專門去最佳化。下面這位網友看完這個採訪憋不住了，直言：Peter太親民兒了啊，這到了OpenAI咋適應啊..（doge以下為本場訪談重點內容實錄，圍繞核心觀點做了摘選整理，部分文字在不改變原意的基礎上做了適度刪改～從13年老創業人，到龍蝦時刻上頭龍蝦之父第一次被AI程式設計“打臉”Q:你做PSPDFKit連續拼了13年，後來停了一段時間，是啥原因讓你又回來創業了？Peter Steinberger：是的，確實是連續13年高強度運轉。第一次創業，我也不懂怎麼給自己降壓，只能停下來放鬆一下，那段時間我會關注AI的進展，早期看到GPT Engineer覺得挺酷，但沒真正被打動。直到狀態恢復了些，我開始親手試，真正震住我的是我把一個做了一半就丟下的項目打包成一個大Markdown檔案，讓模型先寫規格，再交給Claude Code去建構。那時候比現在粗糙很多，它還跟我說“我已經100%量產可用”，我一試就崩了。於是我接了自動化測試工具，讓它把登錄那套做出來、一路驗收，大概一小時後，居然真的跑通了。雖然程式碼質量一般吧，成品程式碼很爛，但對我來說，流程層面的衝擊太大了——可能性一下子鋪開，我起了「雞皮疙瘩」。從那天起我幾乎睡不著， 因為腦子裡全是：以前想做卻做不了的東西，現在都能做了，然後我就徹底鑽進去了。一條語音，讓OpenClaw真正活了Q：過去9到10個月，我看你的GitHub有四十多個項目，能講講這些想法是怎麼一路匯到OpenClaw裡的嗎？Peter Steinberger：說實話，我也希望當初有一個宏大的藍圖，但真實情況更像一路試出來的。最初我只是想做一個能讀我聊天記錄、替我處理事情的工具，原型做出來了，域名也買了，但我以為大實驗室很快會做，我就等一等，把注意力放去別的方向。那段時間我做了很多實驗，目標很簡單——玩得開心，也激勵別人。到了十一月，我做了幾個版本，沒有一個讓我真正滿意，我開始疑惑：為什麼那些大實驗室還沒做出來？他們到底在幹嘛？於是我做了後來變成OpenClaw的第一個版本，到現在名字已經換到第五個。當時產品還沒完全成熟，只是覺得很酷，第一個原型大概一小時就做出來了，因為很多東西現在可以直接催出來。真正讓我徹底上頭的，是在馬拉喀什的一次周末旅行。當時網路不穩定，但聊天軟體在那都能用，我用它翻譯圖片、找餐廳、查電腦裡的東西，我給朋友演示，讓它替我發消息，朋友立刻說想要。後來有個更離譜的瞬間，我發了一條語音，居然出現了「正在輸入」，這本來不該能跑通，結果它真的回覆了，我問它怎麼做到的，它說：你發的是個沒後綴的檔案，我看了檔案頭，是Opus編碼，用電腦裡的工具轉換，想轉寫卻發現本地沒裝工具，於是找到環境裡的金鑰，用命令列把音訊發出去，再把文字拿回來。我當時人都傻了，這就是當你把工具和電腦存取權交給智能體之後的力量，流程沒寫死，它也能自己走通。那年十一月和十二月我完全上癮了，雖然網上反響冷淡，但每次給朋友演示，他們都想要，我卻總說還沒準備好。於是我做了件更瘋狂的事：建了個Discord，把機器人直接丟進去，那時沒有沙盒，也沒安全措施，我基本是用OpenClaw建構OpenClaw，再用它偵錯自己。我問模型：你看到這個工具了嗎？它說沒有。我說那你去看你自己的原始碼，它真的去做了，大家看到這個過程後，才真正明白它在幹什麼。我沒有給它全部內容，但給了不少記憶類資訊，我盯得很緊，因為提示注入問題還沒完全解決，新一代模型確實更穩。我放了一個金絲雀檔案，定義價值觀和對齊原則，檔案不公開，但很多人想拿到，有人試圖通過提示注入獲取它，貼上大段程式碼，模型直接拒絕，有時還會嘲諷對方，儘管如此，我仍然不完全放心。第一晚熱度很高，我關掉它去睡，醒來發現800條消息，它全都回覆了，原來系統有自動重啟服務，我以為關掉了，它五秒後又自己啟動，後來我加了沙盒，把它關進更小的容器裡，它甚至把自己的Mac Studio起名叫城堡。怎麼說呢，感覺這些模型真的很會找方法！PR變了味：程式碼靠後，意圖靠前Q:我很好奇，你那兒來的這麼多的好點子？Peter Steinberger：我覺得關鍵在於，現在把想法變成現實的門檻低了很多。那怕我找到一個開源工具，只能解決70%的問題，我也會直接把剩下的30%自己補上，這放一年前都不現實， 現在我只要給提示，它就在電腦螢幕上跑起來。Q：你對程式碼價值的看法，也改變了你處理開放原始碼的方式，OpenClaw已經有2000個PR（Pull Request），你說過有些PR更像是prompt request，是否意味著意圖比程式碼本身更重要？Peter Steinberger：現在審PR和以前不一樣了，有時候認真看完一個PR，比我自己重寫還費時間。我對陌生貢獻者會更謹慎，因為不確定他們是否理解整個系統，相反，我默認模型沒有惡意，只是理解可能偏了。所以我審PR的第一步，不是逐行看程式碼，而是先搞清楚：它想解決什麼問題？所以對我來說，意圖比寫法重要，很多人給的是局部解法，但真正難的是，這個功能放進現有架構後會產生什麼影響。我會和模型討論十幾分鐘，判斷這是架構問題、實現細節問題，還是隻影響某個平台，甚至要不要做成通用能力，方向確定後，我才處理程式碼、分支和合併。即使花的時間更多，我也會保留貢獻者署名，因為他們帶來的往往是好想法。OpenClaw的下一道門檻：安全性Q：你現在對OpenClaw的願景是什麼？你也會把自己看作「個人AI智能體形態」的開拓者嗎？Peter Steinberger：我想找到一個平衡：既能讓我媽也裝得起來，又要足夠有趣、能折騰，這其實很難。很長一段時間，我的默認安裝方式就是克隆、建構、運行，原始碼直接在你硬碟上，Agent在原始碼裡工作，也理解原始碼。如果你不喜歡某塊邏輯，直接對它說後它甚至能自我最佳化，這也讓很多從沒提過PR的人開始參與，他們缺的往往不是想法，而是長期維護軟體的經驗，所以他們更多是把意圖遞過來。同時，OpenClaw「安全性」的問題也讓人很頭疼，比如我有個網頁服務，最初只是偵錯工具，默認只在可信網路裡用。我留了配置選項，是為了應對複雜網路環境，結果有人直接把它暴露到公網，我在文件裡反覆強調不要這麼做，但還是有人這麼做。安全研究者會指出它缺少公網等級的限制，我只能說它原本就不是按公網設計的，但既然能被這樣配置，風險評級自然會上升。我確實糾結過這件事，後來我拉了一位安全專家進來，這是現在的重點，我無法阻止別人用它去做原本沒計畫支援的事，所以更現實的做法是儘量相容這些用法，同時幫大家避開明顯的坑。這就是開放原始碼的魅力，人們會拿它做出你完全沒想到的東西，既美妙，也有點瘋狂。程式碼時代正在退場，生產力正在暴走Q:我今天早上又看了你的GitHub，過去一年你在120多個項目裡貢獻了很多，活躍圖一開始很淺，十月、十一月變得很深，發生了什麼？Peter Steinberger：是因為我後來換到了Codex。變化不只是模型更聰明，整套工具也更順手了，我自己也更懂怎麼把它塞進日常工作流。很多人說試過AI不好用，我更傾向於覺得方法沒跟上，這玩意兒真的是門手藝，需要練，我現在大概能判斷什麼提示會有效、多久能出結果。如果拖太久，我會想是不是架構有問題、拆解不對，或者方向偏了，那種感覺跟寫程式碼卡殼時很像。至於配置，我也踩過坑，我把那個階段叫“智能體陷阱”——各種折騰配置，看起來很高級吧，但其實效率沒變，現在我反而很簡單，把它當成一個能交流的搭子，直接說我要什麼，然後問一句：你有沒有問題？模型會自己腦補前提，讓它先提問能少走很多彎路。每次新會話它幾乎都是白紙，你得自己有全域，再帶著它去看重點，我的做法一直很樸素：別搞太多花活，專注問題本身，項目越大，越能拆成互不干擾的模組平行推進，反而更好做。Q：你說過你現在幾乎都不讀程式碼，能否談談這個問題？Peter Steinberger：說實話，大多數程式碼本來就挺無聊的。很多隻是資料結構轉換、把結果展示給使用者，我對它生成的內容有足夠的理解就夠了，我腦子裡的心理模型大致能對上它寫出來的東西。以前我帶團隊，也要接受工程師寫的程式碼不可能完全像我想的那樣，現在也是一樣。我會調整程式碼庫，讓Agent更好發揮，這和為人類工程師最佳化不完全一樣，程式碼不必百分百符合我的審美，關鍵是方向對，如果真出現性能問題，再專門去最佳化。Q:你覺得當下做東西最有趣的點是什麼？Peter Steinberger：有意思的是，整個工具鏈都在變，開發者這件事本身的定義也在變。理論上，任何人都能把想法做出來，我剛開始用這些新工具時，真的有種多巴胺飆升的感覺。我最早用Claude Code，那時它成功率可能只有三四成，但對我來說已經足夠震撼了，因為我突然意識到，我可以去做任何東西。軟體依然複雜，但你的速度快太多了。Q很多舊金山以外的開發者還沒真正擁抱Code和Agent工具。你會給他們什麼建議？Peter Steinberger：最大的建議就是，用玩的心態去接近它，去做那個你一直想做卻沒做的項目。如果你是那種有行動力、願意動手、腦子轉得快的人，現在是非常好的時代。真正拉開差距的，是誰更會用這些工具，對那些願意擁抱新工具、保持好奇心、把想法快速變成現實的建造者來說，機會比以前大得多。我覺得接下來一年會變化很快，2026會特別有意思。 (量子位)

馬斯克表示，AI將直接編寫二進制程式碼，且AI生成的二進制程式碼將比任何編譯器生成的都要高效。“到今年年底，我們甚至不再需要程式設計。”日前，馬斯克在一段發佈的視訊中如是說，AI將直接編寫二進制程式碼，且AI生成的二進制程式碼將比任何編譯器生成的都要高效。他預測，隨著AI技術的持續發展，人類對程式語言的依賴將會逐漸減弱。AI 系統可能自行完成從需求到可執行程序的整個工作流程，因此，程式設計將作為過時的中間步驟被時代拋棄，這將顯著縮短“從提出創意到執行落地”的距離。未來，程式設計這種職業或將不復存在。雖說馬斯克這番話引發了業內不少爭議，畢竟更多人更傾向於將AI看作“輔助”而不是“取代者”，但這番言論無疑為本就火熱的AI程式設計賽道又添了一把火。無獨有偶，近幾日國產AI的“春節檔”上新潮中，不少都瞄準了AI程式設計。例如字節2月14日更新的豆包2.0系列中，便包含Code模型，專為程式設計場景打造，強化程式碼庫解讀能力、提升應用生成能力、增強模型在Agent工作流中的糾錯能力；MiniMax 2月12日上線最新旗艦程式設計模型MiniMax M2.5，是全球首個為Agent場景原生設計的生產級模型，支援PC、App、跨端應用的全端程式設計開發；智譜在2月11日推出新一代旗艦模型GLM-5，內部評估顯示，其在前端、後端等程式設計開發場景中平均性能較上一代提升超20%；至於有望在春節期間亮相的DeepSeek V4，據媒體消息和機構報告顯示，程式設計能力或是其“王牌”。值得注意的是，Anthropic也在《2026年智能體編碼趨勢報告》中指出，傳統軟體開發的遊戲規則正在被徹底改寫。一個曾預計需要4到8個月的項目，使用Claude大模型後僅用兩周就完成。《報告》明確指出，程式設計師這一職業並不會消失，但那些“只會寫程式碼”的程式設計師將逐漸被市場淘汰。Anthropoic的Claude可以說是海外AI程式設計的龍頭。而在AI 賦能軟體開發各環節帶來效率提升較為明顯的情況下，以Claude 為代表的大模型和以Cursor為代表的IDE 工具營收快速增長，已體現出較好的商業化效果。廣發證券指出，與海外AI 輔助程式設計工具相比，國產AI 程式碼輔助工具產品具有兩個特點：一是呼叫國產AI 大模型的比例較高；二是儘管國產AI輔助程式設計工具在功能性上與Cursor 等海外產品有一定差距，但其使用價格相對更低、性價比更高。Grand View Horizon資料顯示，2024年全球AI 程式碼工具市場價值61億美元，預計到2030 年將達到260億美元，2024-2030年復合年增長率為27.1%。由於AI 程式設計直接作用於核心的開發環節，券商認為其有望成為最具價值的AI 應用之一。國聯民生證券認為，國內頭部開源大模型持續發力AI 程式設計，國內IDE 以及各類低程式碼平台有望明顯受益，依託頭部開源模型，IDE 及低程式碼平台的產品力有望持續提升，並加速在各個垂直細分領域的滲透以及企業級應用的落地，建議重點關注卓易資訊、普元資訊、金現代等公司。 (科創板日報)