美国码农正被AI“大屠杀” 26届毕业生已无路可走

美国码农这个物种，正在逐渐灭绝。

这不是什么危言耸听的预言，而是正在发生的事实。

由AI导致的全球大裁员，在2025年达到了117万，这是自2020年以来的最高纪录。

2026年的计算机专业毕业生们，一毕业就得面对水深火热的局面——根本找不到工作！

而美国劳工统计局的数据显示，美国程序员的就业率，已经暴跌了27.5%。

也就是说，几乎被砍掉三分之一。

怎么办？“这场残暴的欢愉，终将以残暴终结。”

美国码农，已经快灭绝了？

如今在美国，程序员的就业率已经暴跌。

劳工局的数据，是跌了27.5%。

而斯坦福大学的研究发现，自从2022年底AI工具的普及，22至25岁的程序员就业率下降了近20%。

研究人员分析了美国最大薪酬公司ADP的工资记录，追踪了2021 年至2025年7月间数百万名在数万家公司工作的员工。

数据显示，年轻和年长开发者的就业情况直到2022年底是一致的。但从那时起，两者开始分化——年轻开发者开始失业，而年长开发者则没有。

根据一家美国咨询公司的统计，AI导致的裁员，对今年美国遭受的冲击程度仅次于疫情。

这家公司发布的报告显示，AI直接或间接导致了今年美国近55000人的失业！

一位程序员在自己的博客中写道：“为什么我认识的每一个人，都在被裁员？”

如今美国的科技行业，想要安稳地工作真的很难。裁员和AI的阴影，正在每一个程序员的头上笼罩着。

该怎样给这场灾难命名呢。互联网泡沫破裂？大衰退？独角兽大屠杀？或者CrashGPT。

这位程序员写道：Meta裁员数千人，Google招聘冻结，这是一个集体幻觉的缓慢崩塌，FAANG的梦想从内部开始腐烂。

AI裁员大灾变

AI不再是提升生产力的工具，而是直接替代程序员岗位的角色。

斯坦福、多伦多CS毕业生

求职陷入绝境

而且AI，也没有给年轻的CS毕业生们留下丝毫活路。

斯坦福的CS毕业生们一毕业，就发现面临的情况跟三年前完全不一样，这让他们很愤怒。

因为找不到工作，很多人只能选择自己多读一年研究生。而三年前，很多人没毕业，工作都已经找好了。

Azka Azmi今年春天从多伦多大学计算机系毕业，至今还没找到工作。

她越找工作，越觉得沮丧，因为这个过程中，她几乎没有机会和真人交谈！

到处都是AI，所有的公司都在用AI取代真人招聘，你能做的，就是适应这个机器互相交谈的世界。

曾经，CS是所有人眼里的香饽饽专业，动辄百万年薪，还有高福利和充满乐趣的工作环境。

但如今，由于AI、经济不确定性，以及大量CS毕业生进入职场，这些传说中的完美职位，啪地一下全消失了。

Azka Azmi说，很多学生依赖实习或co-ops的机会来找到工作，但现在可能只有百分之一的申请者，才能收到回复。

读个研，发现更难找工作了

2024年春季，Elliot Chen从多伦多大学获得CS学位，然后投递了几百份简历。

他沮丧地发现，给应届毕业生的机会少得可怜。很多职位都要求至少一年的非实习工作经验，可大多数应届毕业生都没有。

很多人，甚至都无法通过简历筛选这一关。

因为求职不顺，Elliot Chen决定继续攻读CS硕士，好让自己脱颖而出。

结果读研读到一半，他发现，自己收到的雇主回复，甚至比自己本科时还少！

一位CS博士发现，这个专业的本科生们，面对当前的就业市场感到极度恐慌，甚至出现了心理健康问题。

“竞争非常激烈，很多环境都变得非常不友好。这些孩子什么都做。他们超越了以往任何人的极限。这对每个人来说都是残酷的。”

Chrisee Zhu也感觉到，自己的同学们异常焦虑。

在小组课程中，他们常常心不在焉，无法做出贡献，而是专注于求职申请和编程练习，为技术面试做准备。

Karpathy

程序员，正在经历一场9级地震

感到AI恐惧的，不仅是小白，还有大佬。

就在刚刚，前特斯拉AI总监、OpenAI联创Karpathy表示，自己被强大的外星科技震撼到了！

他口中这个“被递到人类手中的强大外星武器”，就是AI。

而且他直言——

我从未觉得自己作为程序员，会如此落后。

他深深感觉到，随着程序员贡献的代码越来越稀疏和零散，这个职业正在经历剧烈的变革。

他遗憾地表示，如果能妥善串联起过去一年左右涌现的新工具，自己的能力本可以提升十倍；但如果无法掌握这种强化，那就是技能上的缺陷。

Karpathy总结说：如今，我们面临着一个全新的、必须掌握的编程抽象层（它叠加在原有的技术栈之上），其中涉及智能体、子智能体、提示词、上下文、记忆、模式、权限、工具、插件、技能、钩子、模型上下文协议、语言服务器协议、斜杠命令、工作流、IDE集成……

更迫切的是，我们需要构建一个全局心智模型，以理解这些本质上具有随机性、易出错、难以捉摸且不断演变的“智能实体”的优劣与陷阱。

而现在，它们突然与传统严谨的软件工程交织在了一起。

最后Karpathy惊呼：

显然，某种强大的“外星工具”已被交到我们手中，但它没有说明书！

每个人只能靠自己来摸索，该怎样持握和操作这个工具。

用他的话说，这个9级地震，正在撼动整个行业！撸起袖子吧，别被甩在后面。

Anthropic工程师Boris Cherny在他的评论下说：自己现在每周都会这么觉得。

每当自己手动处理某个问题的时候，最后都会发现：Claude可能能搞定这个。

Karpathy表示，自己也有类似经历。

你到处晃这个武器的时候，它可能会走火；但如果能握持得恰到好处，一道强大的激光就会射出来，直接熔化你的问题！

在AI制造的垃圾代码中

程序员绝地求生

“AI不会抢你的饭碗，但会用AI的人会。”

自2023年10月以来，这句话几乎成了英伟达CEO黄仁勋的标志性口头禅。

在随后两年的科技浪潮中，这句格言被无数次引用，成为了悬在每一位开发者头顶的达摩克利斯之剑。

时间来到2025年末，预言似乎正在以一种令人困惑且矛盾的方式应验。

一方面，Google的一项全行业调查显示，高达90%的科技岗位现在都在使用人工智能工具。而在2024年，这个比例仅为14%。

但另一方面，IBM、亚马逊等巨头正在疯狂裁员，而留下的幸存者们正被淹没在一场由AI制造的、充满了Bug与漏洞的“技术债务海啸”之中。

如今，我们要面对的可能不仅仅是就业市场的洗牌，更是一场关于软件工程本质的危机。

屠杀进行时：“码农”的灭绝与“开发者”的幸存

正如前文所说，如果你是2026届的应届毕业生，你面对的可能是几十年来最严峻的就业市场。

根据美国大学与雇主协会（NACE）发布的《2026就业展望》，雇主们的悲观情绪已达到2020年以来的最高点。

https://www.naceweb.org/research/reports/job-outlook/2026/#data

这里有一个极具讽刺意味的数据对比，揭示了AI对行业的精准打击。

根据美国劳工统计局的数据，在2023年至2025年间：

“程序员”（Programmers）：就业率暴跌了27.5%。这类工作通常指根据既定规格编写代码，工作性质独立且高度结构化。

“软件开发人员”（Software Developers）：就业率仅微跌了0.3%。这类工作更侧重于设计、架构和解决复杂问题。

与此同时，信息安全分析师和AI工程师的职位出现了两位数的爆发式增长。

宾夕法尼亚大学职业服务中心的高级副主任Jamie Grant的分析一针见血。她警告那些追求软件工程职位的学生：

现在的职位不再仅仅是写代码那么简单了。

雇主要求的是更高阶的思维能力、对软件开发生命周期的掌控，以及那些AI无法替代的技能——比如理解客户那些模糊不清的需求。

AI代码崩坏：被神话的“屎山”制造机

既然“程序员”的岗位正在减少，那是因为AI把活儿干得更好了吗？

并没有。真相令人咋舌。

AI软件公司CodeRabbit近期发布的一份震撼报告，给盲目崇拜AI编程的行业泼了一盆冷水：

AI写的代码，简直就是一个Bug满天飞的烂摊子。

CodeRabbit分析了470个代码合并请求（Pull Request），得出了一个量化的结论：

人类代码：平均每个请求包含6.45个问题。

AI代码：平均每个请求包含10.83个问题。

换句话说，AI生成的代码出错率是人类的1.7倍。

https://www.coderabbit.ai/blog/state-of-ai-vs-human-code-generation-report

更令人担忧的是错误的性质。AI生成的代码中，“严重”和“重大”问题的比例极高。

尽管AI在拼写和语法上比人类强两倍，然而一旦出错，就会上升到那种——深层次的逻辑谬误、功能正确性缺失以及代码可读性灾难。

CodeRabbit的报告指出，这些问题正在像滚雪球一样累积成巨大的“长期技术债”。

此外，安全公司Apiiro的研究也补上了一刀：

使用AI的开发者搞出的安全问题，是不用AI的同行的十倍。

因为AI经常在处理密码和敏感信息时“降智”，导致受保护信息泄露。

贝恩公司（Bain & Company）在9月的报告中直言不讳：

尽管编程是最早部署生成式AI的领域，但“成本节省并不显著”，且“结果未能达到炒作的预期”。

给AI擦屁股的荒诞现实

这种“高产量、低质量”的特性，正在根本性地改变工程师的日常工作。

CodeRabbit的AI总监David Loker表示：AI确实加速了产出，但也引入了可预测、可衡量的弱点。

这种变化迫使人类开发者不得不承担起一个新的角色——给AI“擦屁股”。

7月METR的一项研究揭示了一个反直觉的现象：

对于经验丰富的开发者来说，AI工具实际上拖慢了他们的进度。

为什么？因为程序员被迫变成了全职的“找茬专家”。

他们需要像拿着显微镜一样，去审查AI生成的那堆看似完美实则漏洞百出的代码。只要漏掉一个隐蔽的逻辑Bug，整个系统可能就会崩溃。

但这并不意味着我们应该抛弃AI。

Jamie Grant将AI比作一套“外骨骼”：

想象一下，它能让你轻松举起1000磅的重物。它应该是你工作的增强器，强化你更高阶的批判性思维。

NACE的数据支持了这一观点：

61%的雇主表示他们并未用AI简单地取代入门级岗位，而是有41%的雇主计划利用AI来增强这些岗位。

晋升阶梯断裂：底层炼狱中的职场新人

与此同时，这场变革还带来了一个更为深远的危机：新一代工程师该如何成长？

过去，初级工程师通过做简单的、任务导向的“脏活累活”（gruntwork）来磨练技能，逐步成长为独当一面的专家。

但现在，这些活儿被AI包圆了。

https://www.signalfire.com/blog/signalfire-state-of-talent-report-2025

如今，应届生们被迫卷入了一个“先有鸡还是先有蛋”的死循环：

如果基础工作都被AI完成了，新人从入职第一天起就需要胜任更高阶的工作。

但如果没有基础工作的锻炼，他们又该如何获得高级工作的能力？

对此，Creating Coding Careers的创始人Mike Roberts警告说，许多公司目光短浅，只看重下个季度的业绩，不愿投资培训新人。

如果你不培训市场上的新入行者，最终你就招不到中层骨干了，这非常短视。

谈判桌上没有AI

到了2026年，无论是对于身经百战的架构师，还是刚刚走出校门的毕业生，规则已经改变。

依靠“默写算法”或“堆砌代码量”生存的时代彻底终结了。

正如Jamie Grant所言，学生和职场新人必须认清AI帮不上忙的地方：

在谈判桌上或拓展客户关系的关键时刻，AI未必能陪在你身边。你依然需要展现出最高水平的个人能力。

未来的工程师，注定不能只是那个在角落里默默敲击键盘的“码农”。

你必须进化，你必须成为懂业务的战略家、严谨的安全审查官，以及那个能够驯服“Bug制造机”的超级驾驶员。

技术没有淘汰人类，它只是残忍地剥夺了平庸者生存的权利。