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shitx
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半夜做噩梦,醒了之后和 AI 讨论了一会软件行业的去留

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  •   shitx · 13 小时 17 分钟前 · 1673 次点击

    最近大家应该没少接收“AI 秒天秒地”、“前端死八百回了”、“其他行业等着吧”这样的输入,贴主就是,加上筹备跳槽累积的焦虑,昨天还高强度刷了会国际形势,搞得晚上只睡了 4 个多小时——梦到战火波及身边,人命如草芥,我就跟条 qu 一样东躲西藏,又冷又饿,冻醒了(被子没盖好)……

    醒了之后先是刷了会社交媒体,不出意外依然各种焦虑,不过中途看到一条评论,原贴主把 AI 进步类比纺织机问世,但 TA 的结论并不是纺织工人玩完了,而是 AI 进步并不会直接导致行业消失,反而可能带来一波爆发,我感觉很有启发,就和 gpt-5.2 讨论了会儿,这里摘录一些内容,大伙也看看讨论下:

    • :做噩梦醒了,原因是行业受到 AI 冲击 balabala……不过今天又看到一个新的观点,对方拿纺织机的问世举例,纺织机问世后,以家庭或小手工业主为单位的纺织工并没有就此活不下去,而是改头换面进了纺织工厂工作,短期内,不管是稳定性还是薪酬甚至都可能迎来了一波爆发。现在我越想越觉得有道理,我们现在的应用开发模式,往往是一个团队集中维护若干领域应用,这是典型的脑力劳动模式,但由于编码 agent 带来的极致效率提升,未来的程序开发将会标准化、流水线化,这让我们可以将应用拆解的很细,比现在还细,细到现在这种人工组装模块的磨合过程也可以交由 Agent 完成,最终软件生产变成了流水线上的产品。那些业务定制的地方可以飞速迭代——就像工厂样品一样,一个不好用快速淘汰上下一个,成功之后大规模生产(这一点又有疑问因为程序的复制、分发可比一般手工业产品快多了),你怎么看待?以前靠软件研发和程序分发优势起家的大厂互联网公司是否会失去很多核心优势?

    • AI:(核心观点) 1.你焦虑的本质是对“不可控的巨变“的恐惧,战争和 AI 进步把这一切具象化了 balabala…… 2. 纺织机的类比成立,但是由于软件分发的特殊性,用工减少和需求爆发会同时发生,这意味着岗位数量不一定增加,反而岗位结构会重排; 3. 软件流水线化会发生,形态可能是“平台化/协议化”而不仅是“工厂化”,即“接口/规范/约束”更硬,但快迭代会被合规、审计、稳定性、SLA 抵消一部分; 4. “初级被挤压,中高级受冲击“,同时中高级的定义会变(定义问题/设计可演进系统/构建生产体系/对结果负责); 5. 大厂的研发优势/人海优势/规模优势/信息优势减少,但渠道/生态位/合规牌照/资本抗风险等优势依然存在且会放大。

    • :现代工业研发&上线一个产品的流程是怎样的?中间有多少环节,我想要从“他山之石”中找出软件行业未来发展的脉络,而不是局限在软件工程师视角。就以新能源汽车行业为例吧。看起来,软件工程和实业工程有诸多相似之处,那么一定有一些实业工程已经在进行的方法论,受益于 Agent 带来的效率提升和试错成本下降,从原来不适配变的更加适配软件工程?比方说前文提到的“流水线”,我们现在软件研发,拆分了前后端、基础组件、DB 设施等,其实也是一种形式的流水线化,但现在上下游步骤之间大幅度依赖人工沟通和文档约束,当 Agent 开始接手这些步骤之后,随着规格和接口愈发标准化(主动或被动),特别是沟通的提效( Agent 可以随时在线、高并发),是不是流水线效率还会上升?你觉得呢?你知道还有哪些方法论/生产模式面临这样的质变?

    • AI:介绍了 MBSE (模型驱动系统工程)、APQP (先期质量策划)、PPAP (生产件批准程序)、ECN/ECR (工程变更)、FMEA / FTA (失效模式/故障树)等方法论/生产模式,没太看懂。但再次强调了自动验证和闭环度量的重要性。

    • :听起来,如果有软件公司能够在自动化流程、质量验证方面取得先机,在未来发展可能就占据很大的优势。其实我一直有一个理解,我想到了编译器,我们构造编译器时,通常会用一个底层的比较晦涩的语言先构造一个新语言的内核,然后用这个内核,用新语言自己去开发更多标准库,最后再用这个标准库去解决实际问题。我们是不是可以把基模类比为那个底层语言,Agent 类比为那个新语言的内核,而标准库(包括社区的库)则类比为各公司利用 Agent 给出的软件生态解决方案,这一切不仅不会让软件行业消亡,反而可能加速了软件行业渗透到更多业务域的过程,因为造“标准库”变得更容易了,以前可能是一些大牛团队的活,或者需要社区非常多人的努力,现在只需要烧 token ?

    • AI:认为大方向是对的:Agent 更像一种新的“抽象层/元语言运行时”,会把大量过去需要资深工程团队长期打磨的“通用能力”做成更容易生成、组合、适配的资产;结果更可能是软件渗透加速而不是行业消亡。但是“烧 token”取代不了长期演化和行业壁垒,大公司/车企/金融愿不愿意用,不取决于“能不能生成”,而是取决于谁来负责、怎么审计、许可证和供应链安全等等。总之——低门槛生成带来长尾爆发;而被广泛复用的那一小撮“标准库/配方”会头部化,并绑定到强分发或强治理体系。

    不知道大家怎么看到“基模和编码 Agent 进步不会导致行业消亡,反而更加标准化和流水线化,加速传统行业渗透”这种观点?我讨论下来的直观感触就是,如果大家做的依然是以纯研发为卖点的工作,那真得好好谋划下后路了。 以后系统视角是必备能力,或许可以通过操控大批 Agent,逼着自己向管理层视角进化?

    10 条回复    2026-03-01 17:12:43 +08:00
    workbest
        1
    workbest  
       12 小时 25 分钟前
    大厂的研发优势/人海优势/规模优势/信息优势减少
    workbest
        2
    workbest  
       12 小时 21 分钟前
    以后软件/互联网也跟自媒体一样,进入超级个体的时代
    DT37
        3
    DT37  
       10 小时 44 分钟前
    我也看到了,但是那帮经济学者,并不是实际的使用者,用过去的经验判断现在,就很呆。重度使用,且形成自己的公司的系统流程,具体的结果产生才可以判断。
    DT37
        4
    DT37  
       10 小时 43 分钟前
    他们或许连基础的 Node 跑一下 AI 都不会.
    lixiang2017
        5
    lixiang2017  
       10 小时 23 分钟前 via Android
    公司已经着手启动一大波裁员了,就是因为 AI
    MuyuQ
        6
    MuyuQ  
       9 小时 31 分钟前
    @workbest 大厂的数据优势呢? AI 时代,信息数据就是石油。
    shitx
        7
    shitx  
    OP
       9 小时 17 分钟前
    @MuyuQ AI 其实提到了很多,数据优势也是重要因素,我贴的时候偷懒了
    coefu
        9
    coefu  
       7 小时 17 分钟前
    没什么焦虑的,静随其变就是了。
    moudy
        10
    moudy  
       5 小时 28 分钟前 via iPhone
    确实利好 MBSE ,尤其 MBRE 。以前搞需求分析的被人觉得很虚,技术能力一般,天天玩文字游戏。后来行业内提出 model based re ,将需求形式化表达,满足严密性简化工程难度评估,快速 poc 。ai 起来了正好利好这个方向。需求出来后可能不太需要人介入就能拿到 poc 结果。

    mbre 主要问题还是门槛太高,适用性有限。费劲吧啦搞的 model 不过是另一种文档。ai 来了这些 model 就成源码了
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