AngelList联创纳瓦尔：AI生产力被过度神话，软件工程师永不消亡 | BlockWeeks

作者：Naval Ravikant

编译：Felix, PANews

在当前 AI 大模型疯狂迭代的背景下，全球市场充斥着一种深重的悲观和焦虑情绪。前有 OpenAI CEO Sam Altman 预测“AI 将接管 95% 程序员的工作”；后有 Anthropic CEO 预测“AI 全面将在 6-12 个月内全面接管软件工程师岗位”。“程序员职业已死”的言论似乎已成为全球共识，其正面临自互联网诞生以来最严峻的”生存危机“。

但这种对岗位消失的恐惧源于对技术底层逻辑的误解。AngelList 联创 Naval Ravikant（早期投资过 Uber、Twitter）认为，近期关于 AI 对生产力的提升或许被过度神话，无论 AI 如何进化到何种程度，它总是会犯错，而软件工程师仍是不可或缺的职业之一。

无论你身处何种领域，哪怕是最小的细分领域，只要做精、做专，成为顶尖人才，就不必担忧被 AI 取代。

以下为 Naval Ravikant 的最新观点。

“AI 是否意味着传统软件工程已经消亡？“当然不是。软件工程师——即使是那些不一定负责调优或训练 AI 模型的工程师——如今也是全球最受重视的人群之一。当然，那些负责训练和调优模型的工程师更加受重视，因为他们构建了软件工程师使用的工具集。

但软件工程师仍拥有两大优势。首先，他们用代码思考，所以他们真正了解底层运行机制。而所有抽象都是有漏洞的。所以，当计算机为你编写程序时（比如用 Claude Code 或其他类似的程序），它总会犯错。

它会产生 Bug，会有不完美的架构，总之不会完全正确。而了解底层逻辑的人，能够在漏洞出现时及时堵住。

因此，如果你想构建一个架构精良的应用，如果你想具备定义一个好架构的能力，如果你想让程序高性能运行、发挥出最佳水平、尽早捕捉 Bug，那么你仍然需要软件工程背景。

传统软件工程师能更好地利用这些 AI 工具。 而且，目前软件工程中仍有许多问题是 AI 程序无法解决的。最简单的理解方式是：这些问题超出了它们的数据分布范围。

例如，如果需要进行二进制排序或反转链表，AI 已经看过无数案例，所以它们非常擅长。但当你开始脱离它们的熟悉领域，比如编写极高性能的代码、在全新的架构上运行、或者创造全新的事物以及解决新问题时，你仍然需要亲自下场手动编写代码。

这种情况会一直持续，直到有足够多的案例可供新模型训练，或者直到这些模型能够在更高维度的抽象层上进行充分推理，并独立破解难题。

请记住：市场对‘平庸’没有需求。 只要某个细分领域已经存在更优秀的应用，就没人想要那些平庸的应用。更好的应用基本上会赢得 100% 的市场份额。或许会有很小一部分份额流向排名第二的应用，仅仅是因为它在某个小众功能上做得比主流应用好，或者价格更便宜，诸如此类。

但总的来说，人们只想要最好的。所以坏消息是，争夺第二或第三名毫无意义——就像电影《拜金一族》（Glengarry Glen Ross）中 Alec Baldwin 那段著名的台词：‘第一名奖励凯迪拉克，第二名奖励一套牛排刀，第三名卷铺盖走人。’

在如今这种赢家通吃的市场中，这绝对是真理。坏消息是：如果你想赢，就必须在某个领域做到最好。

然而，你能做到最好的领域是无穷尽的。你总能找到一个适合自己的细分领域，并成为其中的佼佼者。这让我想起了我以前发的一条推文：“努力成为你所在领域顶尖的人才。不断重新定义你所做的事情，直到梦想成真。”

我认为，在 AI 时代，这一准则依然适用。

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