程序员的红利彻底过去了!

主要观点总结

文章讨论了AI对工程师的影响，以DeepSeek公司的出现为例，阐述了AI在成本革命、效率革命方面的突破，以及工程师角色的重构。文章还探讨了AI的发展路径和工程师的应对策略。

关键观点总结

关键观点1: DeepSeek公司的出现及其在AI领域的突破

DeepSeek发布的DeepSeek-R1推理模型以极低的训练成本和硬件投入实现了与OpenAI等巨头相当的性能，证明了算法创新能够突破硬件限制。

关键观点2: AI对工程师的三个关键启示

1. 成本断崖：企业用更少工程师做更多事，模型效率的提升直接压缩研发成本；2. 开源生态：工程师能力加速迭代，开源策略让全球开发者能直接研究模型架构；3. 硬件限制倒逼软件突破，对算法的理解将成为核心竞争力。

关键观点3: 工程师角色的系统性重组

初级工程师面临挤压，重复性编码岗位可能率先被AI取代。同时，架构师和产品经理的价值日益凸显，需要深度理解模型架构和设计AI友好型系统架构的工程师，以及能决定产品方向的产品经理将成团队不可替代的核心。

关键观点4: AI的发展路径和工程师的应对策略

文章指出未来的工程师可能需要掌握新的技能，如自然语言设定目标、优化模型产出等，并可能成为“AI训导师”或“人机接口专家”。工程师应适应这场变革，并积极探索在AI领域的机遇。

文章预览

相信大家从标题就能感觉到，今天要聊的这个话题颇具争议性。在正式开启讨论前，我要先声明，这仅仅是我个人的判断，不代表既定的事实。过去的岁月里，我既埋头编写过代码，也负责管理过研发团队。这两年投身创业做产品，便不再亲手写代码了。也正因如此，我刚好有机会跳出来，好好聊聊AI对工程师的影响。 一、DeepSeek风暴：中国AI的「成本革命」 就在2025年1月，一家名为深度求索（DeepSeek）的中国公司突然成为全球AI领域的焦点。其发布的 DeepSeek-R1推理模型 ，以 600万美元 的训练成本和 2000块芯片 的硬件投入，实现了与OpenAI等巨头相媲美的性能 。更令人瞩目的是，R1的推理成本仅为OpenAI同类模型的 几十分之一 ，且完全开源——这种「开源+超低成本」的组合，正在颠覆硅谷的游戏规则。 沃顿商学院教授Ethan Mollick评价其「原始思维链令人 ………………………………