他們被困在自己親手打造的系統裡，迷茫著、徘徊著，想尋找出路。
劉昊已經三個月沒休過周末了。
他是某網際網路大廠的後端高級工程師，三個月前還只是個普通開發者，牽頭做的工具鏈項目半路被其他團隊接手，最後被發派去研究成功希望渺茫的內部效率最佳化系統。但春節期間的一次偶然嘗試，讓他發現了另一種工作方式——用一句話讓AI在2小時內完成了原本需要7天的開發任務，兩周的需求兩天就能交付。那種感覺像小時候第一次拿到遊戲機時的顫慄：世界突然變得無限大，而自己是唯一手握遙控器的人。
春節之後的一個月裡，他瘋狂地給自己的Agent塞了600多個平行任務，覆蓋了工作和生活的20多個垂直場景，積累了超100個skills。
每天站在電腦前的時間超過16小時，每月消耗的token費用超過1萬元人民幣，而且這個數字還在飛速增長。
一位大廠技術VP百般周折聯絡上了劉昊，想讓他帶團隊做內部AI轉型，最後連見一面都沒能見上——劉昊的日程表已經被自己的Agent塞滿了，每一個小時都被切割成十五分鐘的片段。
過去幾個月，這種狂熱好像多米諾骨牌一樣，從圈內大神、核心崗位的工程師，傳導到更廣泛的普通程式設計師身上。他們或主動或被動，或亢奮或焦慮地跟進AI coding的變化，追蹤不斷湧現的爆款項目。不少人夜不能寐，但卻停不下來。
但就在同一棟寫字樓裡，另一批人正以同樣堅定的姿態，走向完全相反的方向。
一位已在公司供職了十幾年的老程式設計師稱，自己對於AI非常牴觸，甚至嚴格禁止他的小組使用AI Coding。在他眼裡，優秀的程式設計師會把程式碼當成自己的作品，可以在程式碼裡看到這個人的思考、認知和風格。但現在，AI寫的程式碼像極了東拼西湊的一篇文章，可能同時有5種風格，就像一個拼接怪。
而事實上，橫亙在程式設計師面前的巨大裂隙還遠不止於此。
2026年的春天，大廠程式設計師們患上了嚴重的“分裂症”。他們一面堅信著AI是通往神權的階梯，一面抱怨著AI是一座不斷堆積的屎山；一面被公司要求著追逐最新的技術浪潮，一面被領導限制著使用最優的開發工具；他們被困在自己親手打造的系統裡，迷茫著、徘徊著，想尋找出路。但他們不知道，那些看起來的出路只是另一個循環的開始。
01. 走出洞穴的人
春節過後，很多程式設計師發現，不用自己親自寫程式碼了。
這種轉變帶來了一種奇異的矛盾感。以前能做什麼，取決於會什麼，而現在，則取決於手裡能買token的預算。
最初的幾天，劉昊會把80%的精力用在教育AI上。但很快，他要做的事情只剩下：提需求、看結果、點頭或搖頭。
但效率的暴漲帶給人的並不全是輕鬆。
“我現在只想要給它塞進更多新任務、新場景。我想知道它到底能做到那一步？它的上限在那？邊界在那？程式設計沒有在縮小，它在爆炸。”
這種狂熱並非孤例。以劉昊為代表的一批率先覺醒的程式設計師，都沉浸在這波AI帶來的興奮和躁動之中，拼了命地想站到潮頭，看清巨浪的方向。
28歲的周默是某短影片大廠的技術骨幹，帶領著一個三人小組，負責工具鏈的開發和最佳化。春節後，他也在OpenClaw的影響下覺醒了自己的“Agent軍團”。第一周，每天的工作時間就從10小時飆升到16小時，他長期開著10個以上的對話方塊，工作內容就是Prompt調優和人工複測。到了第三周，工作產出達到了巔峰，但睡眠時間被嚴重壓縮到每天只有4個小時。極度亢奮的精神狀態讓他茶飯不思，連和我們見面時都必須要靠一杯全糖奶茶，才能止住微微發抖的手。
“睡覺太浪費時間了，吃飯也是。”佈滿血絲、微微突出的眼球，讓人對他的身體捏一把汗。但在他看來，人類的生理極限已經限制了AI進化的速度，AI們都在等他，他就是它們最大的瓶頸。
他們是一群率先“走出洞穴”的人，是一群被突然賦予火種的原始人。他們憑藉的不是深思熟慮的戰略，而是一腔魯莽的熱血——一種“如果不跟上，就會被拋下”的原始恐懼。
這種被AI點燃的狀態，在極客圈中並不罕見。OpenAI聯合創始人安德烈·卡帕西是公認的大神，“vibe coding”這個詞就出自他口。他在參加No Priors播客錄製時描述了一種“AI精神病”——去年起就感覺自己一直處在錯亂狀態中。有了AI和Agent加持後，能實現的事情突然變得多了很多，但出現的新事物也倍增，再加上工作方式的徹底改變，人就開始變得疲於奔命，愈發混亂。以前生成程式碼還是手寫與AI八二分，去年12月起逆轉成二八分，甚至逐漸不再親手寫程式碼。
這種焦慮從圈內大神、核心崗位的工程師，一層層傳導到更廣泛的普通程式設計師身上。
丁洋是新加坡一家跨國科技企業的資深架構師，在極客圈小有名氣的他，有一個剛剛兩歲的孩子。但AI的浪潮對他的生活產生了巨大的衝擊。
2025年5月，Anthropic正式開放了AI程式設計工具Claude Code。自那時起，丁洋就成了重度使用者，而在生產力指數級增長的同時，他開始頻繁熬夜，甚至跟Claude Code交流的時間比妻子、孩子多得多。
一年下來，Claude Code越來越強，skill越來越多，種種新玩意兒不斷湧現，丁洋覺得“自己的新鮮勁兒和興奮勁兒過不去了”，但妻子則覺得“日子也快過不下去了”。
在國內一家SaaS公司做技術的Mars自詡佛系，但實際上一輪輪AI“上新”都沒怎麼錯過。OpenClaw剛火了不久，他就把幾年前購入、暫時閒置的老款MacBook Pro拿出來“養蝦”。但很快，老電腦的電池被跑廢了。最終，他還是入手了Mac mini。
但其實，他的龍蝦大多數時候只是聊天而已。Mars覺得自己離極客的世界很遠，沒有那種用工程、技術思維理解和解決各類問題的習慣和特質，對被AI替代的擔憂也並不特別強烈。但在自己所處的環境中，無論是工作中還是私下裡，“跟不上形勢”的焦慮還是給他帶來了不小的壓力，也催促著他不斷花費金錢和精力來追逐新的AI動態。
這群人像是被某種無形的力量驅趕著。他們不一定知道自己要什麼，但非常清楚自己不能不要什麼——不能不要AI，不能不要站在最前沿，不能不要那種“言出法隨”的掌控感。
但洞穴外的世界，真的如他們所想嗎？
02. 麻木與牴觸
劉昊的第一次挫敗，發生在3月。
他被領導安排在公司內部做一次分享，滿懷熱情地精心準備了眾多案例，想帶著大家一睹AI是如何為他打開新世界的大門。
但分享結束，評論區除了應付了事的大拇指，更多的聲音是嘲諷。“龍蝦教主”、“卷王”、“癲佬”、“去辦個班割韭菜吧”……這些標籤像一盆冷水，澆在了一個剛剛被點燃的人頭上。
他簡直不敢相信，這讓想起了《理想國》裡洞穴寓言——那個第一個走出洞穴，看到光的人，回到洞穴之後，想把自己看到的一切告訴大家，卻沒有一個人相信，甚至將他處死。原來人類幾千年來，也沒怎麼變過。“眼看海嘯就要來了，同事們居然還是這種狀態”。但失望之後，他也想通了——沒有義務帶著所有人一起跑。
同一批最先覺醒的人，正在經歷相似的遭遇。
30歲的田明和劉昊供職於同一家大廠，負責的類股是公司內部的工具開發。同為資深程式設計師，但對待AI這件事上的態度，他們卻截然不同。
田明很排斥AI寫的程式碼——只需要一個簡單功能的話，AI確實可以實現。但在他看來，AI不會考慮結構性、擴展性，這給後續bug糾錯、功能迭代、產品擴展都埋下了巨大的隱患。“一般叫這種程式碼‘屎山’。如果想要用AI寫出結構完善、邏輯清晰的程式碼，耗費的精力和token，還不如自己弄”。
事實上，程式設計師牴觸AI已不是什麼新鮮事。很多程式設計師都會在各種開發者論壇上討論，用上AI的自己已經不是一個程式設計師，而更像一個質檢員。
這種牴觸背後，是一種更深層的恐懼：如果AI可以寫程式碼，那程式設計師還是程式設計師嗎？
Anthropic今年1月發佈的一篇論文中披露，在一項“學習新程式設計庫”任務的隨機對照試驗中，使用AI輔助工具的程式設計師拿到的成績，比“純手搓”程式設計師平均低了17%。其中，最依賴AI、當甩手掌櫃、用AI盲目試錯的參與者成績最低。
這被視作一種“能力退化”，論文以“認知解除安裝”定義了這種退化——程式設計師把理解、偵錯等核心任務交給AI，失去了通過報錯和摩擦建設認知、能力和習慣的機會，導致程式設計肌肉萎縮。
人類想用AI提交更多的思考和方案，但現實是，AI能做到的可能並不僅僅只是一些增量——人類“用腦子”的方式和習慣，可能已經發生了變化。
丁洋稱，無論出於工作還是興趣，自己生成的程式碼量都在大爆發，但隨著AI完成的部分越來越多，好像也愈發變得只想提要求，不想“親自動手”了。
一些聲音認為這會導致“AI依賴症”。有程式設計師憂心依賴性越強，自己越容易被AI替代。也有人僅從自我認知和能力建設角度出發，感覺“只想讀程式碼，放棄寫程式碼的自己不完整了”，好像“有一部分自我已經流失了”。
對於那些還願意“留在洞穴”裡的人來說，失業的焦慮確實如影隨形，但卻未必是AI造成的——“即使沒有AI，公司也有一萬種理由幹掉你。誰也沒有幻想過在大廠幹一輩子，自己因其他原因被最佳化的機率，要比被AI替代的機率大得多”，田明說。
一時間，竟分不出他們到底是麻木還是睿智。
排斥AI的人，還有另一層更隱蔽的恐懼——AI是否會吞噬掉人原本的時間，以及認知。
在丁洋看來，自己既要構思好想法，又要給Claude Code下達指令，還要多次溝通和審查、偵錯程式碼，時間遠遠不夠。
這是否重塑了生活？丁洋認為是的，甚至認為自己需要在新的狀態下重新適應生活。他和妻子設定了一些規則，比如孩子睡前是親子時間不能分配給AI，出行聚餐時不要盯著家裡的AI，提前計畫溝通睡眠時間等等。
這種被AI操控的狀態，在程式設計師群體中並不罕見。Greptile今年1月發佈的AI程式設計年度報告顯示，開發者月程式碼提交量在過去一年增長了76%。而弔詭的是，科技公司往往比員工更早意識到並規劃了AI coding場景下的“合理工作量”。而這個工作量，不僅遠超以往水平，甚至對很多程式設計師來說，也大幅超過了效率提升速度。
行業程式設計的效率確實在大幅提升。綜合Google、Anthropic、Opsera等公司披露的資料，在過去的一年裡，AI至少將開發者提交PR（Pull Request，程式碼審查、合併請求）的平均時間縮短了30%。但省下來的時間最終還要“還回去”。
卡帕西在播客中還描述了一種有關訂閱額的“強迫症”。他稱，自己現在跑完Codex就切Claude，力爭最大化各平台吞吐量，而一看到AI coding的token訂閱額度有剩餘，就會感到十分焦慮。他還透露稱，這種情況在矽谷已成“新常態”，工程師會把token使用率當成KPI，將用不完額度視為能力不足。
隨著AI coding大行其道，無論作為職場上的“程式設計師”，還是作為個人的“開發者”，都經歷著對自身角色的重新定位。“嘗鮮”的興奮之餘，對職業前景的迷惘和個人認知的危機，也漸漸浮出水面。
丁洋發現，自己激動之餘做出的東西，現在回看很多沒什麼價值也沒什麼意思，甚至不像是自己想要做的東西，而更像是突然被賦予了某種能力後，不得不發揮一通。
年初Seedance 2.0大火之後，一位影視從業者對我們稱，大意是“玩票者”只會無腦為新工具拍案叫絕，而真正知道自己想要什麼的人，永遠會感到不滿足，但他們才是AI最核心的使用者和高品質內容的產出者，也會是AI再次進化的推動者。
03. 大廠的態度
而在大廠內部，這種分裂正在被放大。
從公開資訊上看，所有科技大廠對AI的擁抱態度都是相當堅定的。內部幾乎都有一套針對程式設計師使用AI的激勵機制。
其中最為激進的要屬崑崙萬維。今年2月，方漢發了一封內部信，強制要求所有技術研發人員（含CTO）必須使用OpenAI Codex或Claude Code，並將研發人員每日的token使用量納入H1績效考核。未能滿足開發要求的員工，將面臨5%—20%比例的末位淘汰。
相比之下，其他科技大廠的激勵機制顯得相對委婉。騰訊、阿里、百度、字節等大廠紛紛通過內部培訓、評選AI先進典型、token補貼等方式，鼓勵員工多用AI。同時，大廠們也爭先恐後地在各種場合秀出自己內部AI改革的成績。
2025年5月，阿里雲對外宣稱其內部AI輔助程式碼生成比例已接近40%。一個月後，百度披露其內部AI生成程式碼比例提升至43%。2026年2月，騰訊也在媒體採訪中表示，當前全公司已有50%的開發人員使用AI輔助coding，50%的新增程式碼由AI生成。
另一個能夠直接體現大廠對AI態度的節點就是招聘。幾乎所有大廠正積極在把AI Coding能力寫入技術崗的招聘標準。2026年，螞蟻集團的春招筆試裡，已經出現了強制要求使用AI Coding的考題；字節和百度的面試考題裡，也出現了關於Copilot或Claude使用經驗的分享。
僅從以上這些證據看起來，科技大廠們確實在AI化的道路上旗幟鮮明、一往無前。但實際上呢，落實到具體的操作層面，可能又是另一番平靜景象。
一位就職於曾公開表示要擁抱AI的大廠員工稱，“我們從頭到尾沒有接到過任何指令要加大AI工具使用，不光我們部門，很多平行部門的兄弟們也沒什麼動靜。“他解釋到，是有組織培訓和評選，但是這些都是內部開發者社區營運的例行公事而已，我們平時也不怎麼參與。”
事實上，在很多特定情況下，大廠的管理者們，依舊還停留在“洞穴中”。上述員工發現，上層的態度經常是謹慎的，一邊重視AI，一邊又反對使用AI，“幾乎是強制性的不讓用，尤其是三方的coding工具，怕程式碼洩露，為了這件事還發過文。”
AI之於大廠，可能依舊還是產品技術團隊的自發探索。
多位程式設計師都表達了類似的感受——公司並未真正對他們使用AI工具的行為有過激勵和引導。這與科技大廠們所展現出的堅定AI化的態度，形成了強烈的反差。
“公關上的動作，更多是為了保持公司品牌的前沿科技屬性吧”，這是一位程式設計師的猜測。
這種割裂，指向了一個更深層的問題：大廠到底需要什麼樣的程式設計師？
全球知名程式碼質量平台Sonar最新發佈的《2026年開發者調查報告》顯示：72%的開發者每日使用AI程式設計工具，AI生成或輔助程式碼佔比已達42%，較2023年的6%大幅躍升。在企業層面，AI程式設計助手的採用率到2025年底已達約90%，使用AI輔助工作流的團隊拉取請求時間縮短了48%至58%。
但Anthropic在2026年2月發佈的趨勢報告中給出了一個更冷靜的數字：開發者在大約60%的工作中使用AI，但他們能“完全委託“給AI的任務只有0-20%。
這意味著什麼？大概是AI目前仍然是輔助工具，而非替代者。但大廠們展現出的姿態，卻像是在為“AI替代程式設計師“做輿論準備。
這裡有一個歷史參照。
19世紀初的英國，紡織業是最早經歷工業革命衝擊的行業。珍妮紡紗機和水力紡紗機的出現，讓手工紡織女工的生產效率提升了數十倍。但工廠主們並沒有因此減少工人的工作時間或提高工資——相反，他們要求工人操作更多的機器，產出更多的紗線。最終，紡織女工的工作強度不降反升，而她們的技能也在機器的標準化操作中逐漸退化，從需要技藝的工匠變成了只需要重複動作的“機器附庸”。
今天的程式設計師，會不會成為新的紡織女工？
但更令人不安的是另一個數字。
根據前瞻經濟學人的資料，2024年中國電腦類專業畢業生近70萬，而當年全國高校畢業生總數為1179萬，相當於每16個畢業生中，就有一名是電腦類專業出身。全國開設電腦科學與技術專業的院校數量已經達到995所，數量在所有專業中排名第一，遙遙領先。
但就業市場的反應卻截然不同。某教育研究院統計顯示，電腦類年畢業生超50萬人，但市場對口崗位僅30萬個左右，供需失衡導致半數學生被迫轉行。2025年8月，山東、河南等9省發佈178個本科專業預警名單，電腦科學與技術、資料科學與巨量資料技術等專業頻繁上榜。某省教育廳資料顯示，電腦專業畢業生去向落實率連續兩年低於70%。
高校這台機器，正在以每年60萬人的速度，向市場輸送著越來越多的電腦專業畢業生。而與此同時，AI正在以每年縮短30%以上開發效率的速度，壓縮著市場對基礎程式設計師的需求。
另一方面，根據我們瞭解到的資料，基礎開發崗的競爭比已經高達5000:1，部分大廠錄取率不足1%。
大廠們一邊在招聘中瘋狂要求AI Coding能力，一邊又在內部對AI工具的使用設定重重限制；高校一邊在擴招電腦專業，一邊又在用滯後的課程培養著與市場脫節的學生。夾在中間的，是一代正在經歷身份危機的程式設計師。
04. 出走
2026年3月，劉洋帶著他的類“Claw”行銷Agent項目，離開了工作三年的大廠，並迅速獲得了一家個人天使機構的近千萬元的種子輪投資。
這或許是這個時代最大的機會了。一群人會走得很遠，而現在，速度則顯得更為重要。
和劉洋有著類似想法，並作出一樣選擇的，還有Jason。在北京某視訊大廠工作近8年的他，也在3月毅然離職，並憑藉其獨立開發的短影片Agent獲得了一筆百萬等級的投資。
他現在需要盡快補齊垂直場景的反饋，“只要足夠快，以AI現在的開發效率，應該沒有人追得上”。
據一家投資機構的內部監測統計，2026年春節前後，僅北京、上海、杭州三地，從大廠核心技術崗離職的Agent創業者數量，接近200個。他們中的大多數人都在經歷一段類似的覺醒過程：被OpenClaw喚醒，對大廠內部的“麻木”和“保守”生態感到窒息——認定自己獨立出來就會獲得絕對自由的研發環境和先發優勢。
風險投資們的推波助瀾讓這種選擇看起來更加充滿誘惑。業內普遍感知，2026年AI Agent項目融資速度極快，“一周工作量超往年一個季度”。媒體上也充斥著“一人獨角獸”的敘事，幾乎每周都有數個新的Agent項目拿到融資。這些大廠核心技術崗出身的創業者，更是這波資本重點關注的對象。
他們出走的原因，表面上是追求技術自由，實際上是一種更深層的恐懼：如果自己未來註定是被AI操控的人，那麼不如自己先做那個制定規則的人。
這種想法在覺醒者中非常普遍。劉昊雖然沒有離職創業，但他對我們表達過類似的焦慮：如果只是給AI下指令的人，那和操作工有什麼區別？但如果能做出一個更好的AI，那至少還是規則的制定者。
這種心態，驅動著一批又一批大廠程式設計師走出圍牆。他們帶著程式碼能力和工程自信出走，以為跳脫了大廠就能擺脫那雙“既要又要”的手。
但外面是更快的碾壓。
劉洋的Agent產品上線一周，使用者就漲到兩千人。而正當他計畫著下個版本如何開啟訂閱時，他的投資人打來了電話，讓他考慮新的方向。原因是，某大廠剛剛發佈了內嵌在其生態中的智能助手2.0——功能上完全覆蓋了劉洋的Agent，而且基座模型用的是自家的最新版本，token成本也遠低於前者。
可怕的是大廠的背書。在產品功能和實際效果沒有拉開實質性差別的情況下，使用者對於大廠產品的安全性和穩定性更加信賴。
Jason也很快遇到了同樣的困境。Seedance 2.0的發佈，直接碾壓式地超越了其精心設計的視訊最佳化Agent。“實在是沒想到基模的迭代速度這麼快。當看到Seedance 2.0的演示時，真的是眼前一黑”。
華創資本的管理合夥人吳海燕認為，基模還在以極快的速度迭代，現在所有應用層的創新，如果缺乏深度場景資料和認知，是大機率會被基模覆蓋掉的。
而創世夥伴的創始合夥人周煒很早就發現了這個問題。在他看來，OpenClaw的熱潮好像創造了很多新的Agent創業機會，但實際上卻是大大提升了AI創業的門檻。在整個網際網路時代，創業者們都在講一個故事，那就是lead time（先發優勢）。而在今天，這個優勢被AI的開發效率給抹掉了。
所以他很少會看新的Agent項目，除非它建立在深度的垂直場景裡，並擁有非常複雜的工作流程。
劉洋沒有放棄，他已經開啟了一個全新Agent產品的開發進度。而當我們再次聯絡Jason時，他已經脫離創業，入職了另一家大廠。
雖沒有相關資料統計，但有投資人對我們表示，很多由大廠離職程式設計師創立的Agent項目，在大廠同類產品發佈後迅速陷入停滯。
這不是一個簡單的“創業失敗”的故事。一些程式設計師終於發現，自己不是在被AI取代，而是在一套無法自洽的系統裡，戰勝不了，也逃離不開。
2026年的春天最殘酷的地方在於，程式設計師們比任何人都先看到AI的能力，又比任何人都清楚組織的慣性。
未來該去那裡？這個問題，可能並沒有一個光明的結尾，也沒有人能告訴他們，這些裂隙最終會把行業帶向何方。但所有人都隱約感覺到，有些東西，已經回不去了。（文中人名均為化名）（鈦媒體AGI）