元大期货

一名失业中的程序员，由于一次勇敢的求职之举登上了微博热搜。

向瑶函破费999元，在广州地铁珠江新城站购置了一个广告位5天的使用权，用来投放自己的简历二维码，扫码就可以领会这名程序员“漂荡的前半生”。

向瑶函是在2023年5月“自动失业”的。去年3月15日破晓GPT-4宣布，兴奋之余，他和许多其他程序员隐约感应不安——面临天生式AI手艺的发作，是当一名旁观者，照样自动拥抱新转变？

此时的向瑶函还在广州一家粮食企业当数据司理，热衷于AI竞赛的他总是自诩为“AI狂热分子”，业余在广州的互联网行业咨询圈子也干得有声有色。

2023年5月，举行了4场小局限AI讲座后，向瑶函显著感应大模子的热度已经不能简朴地用“蓦然上升”来形容。

来加入讲座或来咨询的广州老板们陷入了AI焦虑，岂论是哪行哪业，企业多大多小，都琢磨起了建大模子的主意。

但向瑶函那时的东家——一家把泰国的大米卖到中国的上市公司，似乎对做AI并不感兴趣。“AI是大偏向”“我要做AI”“指不定成为中国AI界一颗冉冉升起的新星”……抱着这样的想法，雄心壮志的他设计转型去当一名算法工程师。

大模子咆哮而至，互联网已经良久没有履历这样的手艺袭击了。互联网时代的手艺岗打工人，和前线大模子公司，这两块拼图要完全吻合，难度超乎想象。

01 消逝的产物司理

事情没有向瑶函想得顺遂，“门槛确实太高了，许多招聘要求是能开发底层大模子”。

向瑶函自认在写代码这件事上是有先天的，在AI竞赛上靠写中小模子也获过不少奖项，但对大模子履历寥寥。

更糟糕的是，结业于湘潭大学企业营销专业的他，曾经靠自学Python突入手艺圈，但“英雄不问出处”的规则在大模子行业失灵了，“学历上就卡死了”。

市场杀青了自己的共识，这个共识就是追求确定性，以实现不确定性。

要在大模子行业有一席之地，人才麋集和资金麋集与否，是唯二决议生死的焦点要素。

人人若干清晰现在大环境下投资人的郑重，至于人才，情形要令人疑心得多——从大厂高管、创业公司老板，再到投资人、猎头，没人领会偏向，都在从零试探起。

作为大模子初创公司共生团队认真人，张林最近做了一个决议，暂时弃捐招聘产物司理的事情。

开办共生团队几个月后，市场给忙于吸纳人才的张林上了最新一课——大模子公司很难在互联网系统内找到可以履历复用的产物司理。放弃招聘后，他和几位AI工程师身世的首创团队成员，兼起了公司产物司理的职责。

“我们筛选过许多产物司理的简历，做UI的、产物的等等，但他们的配合问题是，不领会大模子项目的底层机制，导致没有设施很快迁徙履历。”张林说道，“若是明白水平是‘画一个界面’，那最后基本一塌糊涂。”

国产大模子已经卷了一年半，但张林至今没有看到“对照高质量”的产物司理泛起。他发生了伟大的紧迫感。

他告诉36氪，开办公司几个月的时间里，团队加倍坚定了这样的认知：“我们实验从原子化角度来看，若是一个新手艺让单个个体角色发生基个性转变，那么由这样一个个体所组成的单元和系统，自然也逃不外转变。”

大模子猎头Louis则感受“所有人都在追逐统一拨人”，就是清华帮那十几个，“若是追求对底层大模子的认知，海内只有他们。”

“无论创业公司照样大厂都在问我同样的事情：唐杰先生（智谱AI首席科学家、清华大学盘算机系教授）的减一（直属下级）能不能挖来？岂凡超（深言科技首创人、清华大学人工智能研究院教授孙茂松的学生）的减一能不能挖来？”

短时间内，清华帮十余人成了海内大模子人才市场*简直定性，要招他们之外的人，人人险些连招聘要求怎么写都没有头绪。

资深猎头肖恩曾接过几个互联网大厂的大模子招聘需求，只不外对接的历程令他有些哑然失笑。

“某头部大厂基本不知道想要什么，还异想天开想从OpenAI、Meta什么的挖人。”“有些大厂大模子团队办公室都开到外洋了，然则也没做出什么水花，也不知道未来要干什么。”

投资人也在雾里看花。曾经有投资人问张林，是不是海内（大模子公司）已经泛滥了，这让张林感应无奈。“基本不能能，真正能做底层大模子的始终只有那一拨人，无非是几个团队间绕来绕去，这个手艺很难短期内扩散。”

眼下，优异的AI工程师就像上世纪九十年月的程序员，匮乏且抢手。手艺招聘平台CoderPad近期宣布的讲述显示，“AI专家”成为最难填补的职位第二名，而纵然在十年前的上一轮AI革命，AI专家的招聘难度都未曾进过前三。

去年Louis为一家大模子团队招聘一系列手艺岗位，包罗数据洗濯和SFT（有监视微调）等。和所有人一样，她最最先的蹊径是专找圈内“掐尖儿”的手艺职员，但很快这些候选人被验证“又贵又欠好用”。

很大一个缘故原由在于，大模子时代，手艺岗位界限在变得模糊。

张林的手艺团队不到10小我私人，除去一两位专做底层大模子的工程师，其他人绝大部门精神用来做系统设计和产物设计，写代码的比重越来越小。“落地时，谁写的代码谁就自己做项目司理。”

HiDream.ai的研发职员同样笼罩全流程，公司首创人兼 CEO梅涛博士告诉36氪：“工程师做完模子自己封装，才跟得上迭代的速率。”

36氪走访领会到，行业普遍的展望是，未来程序员和产物司理两个岗位将合体。

要找到相符这样要求的复合型人才是件难事。一方面，如张林的履历，现阶段市场里没有现成的人选，另一方面，需要跟时间赛跑的大模子公司们，也不被允许守候市场培育出成熟人才后再收割，大模子迭代，晚一天都是万亿参数训练的落伍。

经由一年试探后，Louis感受国产大模子人才需求进入阶段性稳固期，出现出一种“哑铃状”名目，要么追求头部手艺大咖，要么招应届或在读的学生。

“有些公司的心态是，大模子极大地降低了编程门槛，那对于一些非焦点手艺岗，行使开源大模子也可以迅速学会，应届生又廉价、手艺又新，Why not？”Louis说道。

张林在碰钉子后也发现，通过招聘的方式，已经很难找得手艺和产物的多面手，他选择另辟蹊径，从源头培育。

他告诉36氪，共生团队已经最先普遍跟高校互助，“我自己在带硕士和博士的科研项目，在这个历程中挖掘足够强的候选人，未来自然而然进入公司事情。”

张林的做法并不少见，学术和工程界限加速弥合，是大模子公司带来的新转变。以Midjourney为例，11人团队中，9人是研发职员，没有产物司理，且9位研发职员中，有4位都是尚未结业的本科生。

而“工业界与学术界融合”最为成熟的标杆，自然是OpenAI。

过往，新的手艺突破总是*降生在学术界，但ChatGPT成为一个节点——一个自力于大公司之外的研究型组织，引入一批“年轻甚至在读的*学者”，将科学和产物、商业连系，才最终降生了ChatGPT这样伟大的系统。

“已往把研究型组织安插在大公司，这样的AI Lab模式已经成为历史了。”月之暗面首创人杨植麟日前在接受腾讯新闻采访时示意，AGI的生产方式跟互联网纷歧样，科研或教育系统会转变职能，酿成培育人才为主。

这一轮手艺革掷中，履历的主要性被不停降级，取而代之的是“拥有足够新的知识”，越来越多科技领域学者，在学术生涯早期便介入工业界。

在此靠山下，大模子老板们自然也是下手多早都不为过。“本科生我们都不放过”，据张林考察，在大模子时代，本科生甚至比博士生更容易出器械，“没有（旧手艺的）肩负很主要”。

02 并非取代那么简朴

大模子或许是属于手艺追求者的*的时代，它更单纯、更聚焦、更耐久主义。产物是否受迎接，比拼的险些只有手艺。

这也造成了一种手艺焦虑——新一轮手艺袭击下，跟不上就会被甩掉吗？

地铁站求职广告宣布后，有50多家企业找到向瑶函，这本该令人喜悦，但30多次面试下来，靠谱的事情照样偏数据剖析。他不得不告诉自己，自己的“大模子梦”可能很难实现了。

“感受大模子出来后，之前学了三年python都白费了。”

在他身边，案例也逐渐变得南北极化，有人由于在高精尖行业做大模子如鱼得水，也有以“AI可以取代你”为名而被迫去职的案例。

向瑶函眼下的职业逆境，或许和大模子编程能力的完善有关，这听上去简直是个悖论。

编程是从盘算机降生起就存在的看法，是构建互联网最基础和底层的事情。与此同时，编程语言一直在进化，从最初的二进制，到厥后的机械代码、汇编语言，再到高级语言，诸如C语言、JAVA、Python等当下游行的编程语言都已有三四十年的历史。

Vision Pro入华，谁会分到第一杯羹？

2021年时，OpenAI就开发出了Codex系统，Codex可凭证程序员的自然语言输入举行简朴的代码编写支持，被看作是AI编程的劈头，这之后便最先有声音讨论“大模子取代程序员的可能性”。

直到最近，类似产物最先井喷，一批“码农大模子“麋集降生。好比初创公司Cognition宣布的*AI软件工程师Devin、蚂蚁团体CodeFuse平台推出的“图生代码”手艺、微软凭证OpenAI的Codex模子开发的代码建议工具GitHub Copilot……

今年年头，手艺招聘平台CoderPad的一份观察显示，跨越80%的开发者正在事情中使用ChatGPT或Copilot。CSDN的一份观察则显示，35%的开发者天天使用代码天生工具，其中36%的人以为开发效率获得极大提升。

相比于已往一段日子大模子学会画画、做视频和作曲，“学会编程”这件事之以是更具有推翻意味，在于互联网的生产方式围绕编程睁开。编程之外，另有需求剖析、测试运维、数据洞察等成系统的开发流程，改变了基础编程，就改变了互联网的生产方式。

用英伟达CEO黄仁勋的话说，“现在天下上每小我私人都是程序员”——已往需要编程语言完成的事情，现在使用自然语言就可以完成。

“从早期的COBOL语言到现在的Java、Rust、JavaScript，编程语言之父们发现晰数百种编程语言，只为闪开发更容易。”CSDN首创人兼董事长蒋涛说，现在大模子允许自然语言天生代码后，“我们预计在未来3年至5年，全球开发者会从现在的1亿增进至10亿规模。”

当个体开发者增进到一定规模后，蒋涛展望会泛起一批超级程序员个体，会像视频的up主一样，提供类似freelancer的软件开发服务。

固然，硬币永远有另一面。

“把编程能力看作是一个金字塔形状的话，大模子吃掉的是最下面一两层、门槛*的写代码能力，好比代码辅助和天生，市场对开发者的需求会向上层能力转移。”蒋涛说道，“这一调整历程中，一定会履历一个阶段，是程序员失业期。”

Motherboard和Blind此前睁开了一项有9388名工程师介入的观察，数据显示有66%的人以为找事情变得加倍难题了，而从岗位供应来看，Motherboard示意人工智能将导致程序员招聘人数削减。

作为前沿试验场，硅谷大模子公司的人才结构说明晰一切。Midjourney只有11名全职员工，Magnific AI只有2名全职员工，Sora只有13人。

36氪受访者中，共生团队同样只有十余人，HiDream.ai则只有不到30人。

与此对应的转变是，虽然大模子公司的全职开发团队在精简甚至缩编，但“零工”体量在变大。

CoderPad数据显示，去年近六成招聘方为了知足手艺需求，会招聘暂且工或实习生手艺岗。Midjourney同样是个典型的例子，在11人全职团队外，其外包职员达60余人。

拉长时间看，这样的转变和“取代”发生在一次又一次的手艺迭代之中。 

25年前，蒋涛开办CSDN的上世纪90年月，他们这群“海内*批互联网程序员”还曾需要自己“画窗口”。

蒋涛告诉36氪：“程序员的事情，险些天天都在履历自动化。已往几回自动化，是给程序员提供了‘框架’，若何使用框架，还需要程序员的能力，但现在这一能力被大模子掌握了。”

90后软件工程师苏奇试用了几回大模子后，并未引发他过多的职业焦虑。“可以取代一部门重复事情来提升效率，好比idl和一些POJO代码，但自己壁垒不深的手艺岗，好比测试、SRE、前端，可能会最早受到袭击。”

他的焦虑不来自于取代自己，而是来自于若何确定自己是否会被取代。

“假设大模子取代了简朴工种，原来的程序员只保留了头部的30%到50%，但我若何判断自己是否是前30%？”苏奇说，“好比一个应届生刚事情，没有履历，基本无法判断自己的身位。” 

03 开发者更好的时代？

手艺开发所需要的焦点职员越来越少，已往互联网时代堆人头的开发方式，在大模子时代不再奏效。

大模子是互联网之外的一个新底座，互联网旧系统很可能已经不再适用，大模子之上的生产方式与组织方式要被重构。

好比“螺丝钉”，这一降生在互联网时代的名词，张林以为会在手艺行业消逝。

“纵然未来共生团队扩张，营业增添，我们手艺团队的人数也不会暴增。不管哪个做大模子的公司或机构，若是哪天突然人数暴增，我以为都是不正常的。”

蒋涛抱有类似的看法。虽然互联网三十年，重大的软件程序是靠每一位程序员的每一行代码确立，但从另一个角度看，“‘程序员’同样是已往软件开发*的阻碍”。

“一个没有编程知识的人，纵然有想法，也无法落地成应用。以是纵然几十年已往，程序员数目仍然远远小于需求量。”蒋涛说道，“而对于公司而言，若是想开发任何软件，算一下挪用和雇佣程序员的ROI，大部门应用可能就被放弃了。”

杨植麟此前在腾讯新闻采访中被问及，若是Sam Altman是在微软内部向导微软旗下的人工智能团队，会和OpenAI有什么差异。他直言，要在旧文化里发生新组织，难度很大。

苏奇曾先后在中 美的三家互联网大厂做软件工程师，在应聘历程中，他发现海内各个阶段的互联网公司招聘，都很喜欢要“速赢人才”。

“一家公司要做A营业，就要把竞对大厂做A营业许多年的人直接挖过来，能带点PPT和代码就更好了。这导致什么？整个行业的手艺框架高度同质化。好比搜推都是百度的架子，订单、支付、对账都是阿里的。”

“速赢人才”能*水平促进扩张，这自然对追求规模效应的互联网公司至关主要。固然，算法利害也很要害，但仍然比不上在当地铺了若干地推、发了若干津贴、办了若干拉新流动主要。

不管是“速赢人才”照样“螺丝钉”，互联网公司的生产逻辑，是尽可能细得切割小我私人能力，然后将个体牢靠在某一环节举行生产。但36氪的多个受访者看来，大模子将不再推行这一逻辑。

梅涛的体会是，哪怕是跟上一代AI四小龙时期比，大模子为代表的AI手艺也更为手艺导向。“以前一小我私人脸识别票据下来，十几个供应商都在那里投标，这内里看的不是模子，而是公司的综合解决方案能力。”

他举例，小区闸门的人脸识别、工厂的人脸识别和关口的人脸识别本质都纷歧样，性能差异很大，无法基于统一个模子底座，最终就酿成传统企业的服务征象——需要大量的BD和交付，有N个项目就需要招N倍的人。

“今天的AI，它在任何时刻都不是一个商业模式，也不是一个行业，它是一个自己能闭环的手艺。”梅涛说。

张林同样遇到过类似的问题。经常有投资人一碰头就问他“你们是做哪个行业的”，但这是属于互联网时代的“问法”，“什么是行业”在大模子公司要重新界说。

他一遍遍注释，“和上一代手艺纷歧样，今天很难界说什么叫行业。好比不管是服装设计照样修建设计，对于大模子来说，它们二者是一样的，由于盘算方式一样。大模子有很强的牵引性。”

张林最近跟同伙聊起《人月神话》——这本书被视作软件开刊行业的圣经，履历了一段时间大模子创业后，他对这本书的明白更深了。

书中写道，当软件组织体量很大，开发的难度并不是线性增进的关系，而是指数级增进，最后导致主要的开发问题变得异常庞大，像一个“焦油坑”，让所有开发职员深陷其中。

“为什么会这样？很主要的一个缘故原由是，已往的软件开发绝大部门是体力劳动，就是敲代码，当公司越来越大，代码和职员越来越多时，一个组织中需要有1/4甚至更多的人去做治理，这个系统才气运转起来。”张林说道。

《人月神话》更详细地形貌了这种逆境：好比一个项目需要4个开发，可能需要配2个测试，1个项目治理，2个产物司理等，最终下来，团队中的研发比例只剩不到30%。这本书最终推论，一窝蜂的作业方式无助于软件生产，且会制造穷苦，发生出更差的软件。

在这样臃肿的“旧文化”里，手艺创新的空间便愈发逼仄。

苏奇对《人月神话》序章那句“success without applause，diligence without reward.”深有同感，“代码写得好欠好、有没有现实价值、是否发生新效益，全凭开发职员自动的自我要求。”

但现实是大部脱离发职员都是被动支持系统的“螺丝钉”。苏奇回忆供职的上一家大厂，时常发生的情形是，开发方案A改B提升了一波人，走之后，方案B改A又提升了一波人。

“有时为了争取资源，手艺职员不得不做点简朴问题庞大化但能汇报的器械。”苏奇说，“许多人自己做的产物自己都不用。”

《人月神话》已经是22年前出书的作品，现在软件工程生长了几十年，我们拥有了更快的硬件、更完善的框架、更利便的语言，然而这本书中形貌的几十年前的问题，至今都没有被解决，依旧困扰着每一个程序员——

他们依旧无法评估事情量，难以举行合理的进度放置；他们很少能自己控制事情环境和事情目的，而是他人来提供目的和资源；项目落伍时，只能被动延伸事情时间或者增添人力……

以是软件工程几十年来没有提高吗？缘故原由的源头自然不是手艺，而正是几十年未变的生产链条。

GPT4.0 宣布一年了，求职者向瑶函依旧百分百对AI保持热忱，“人”才是他不信托的环节。

谁人由于AI被裁员的同伙，没过几个月就发现是新人填补了他的空缺而不是大模子。“AI没有取代这个岗位”，向瑶函甚至嫌疑，这仅仅是一个堂而皇之的理由。

（应受访者要求，本文苏奇、肖恩为假名）