AI是不是正在杀死软件行业？做程序员还有没有未来？

大家好，欢迎收听“老范讲故事”的YouTube频道。今天咱们来讲一讲，两个软件行业的项目同时爆雷了。

两个软件行业的爆雷故事

第一个叫 Tailwind，裁掉了75%的老员工。这是一个什么东西？这是现在使用非常普遍的一个Web前端库。我们在网页上要想把网页做的很漂亮，它给你做了很多的定义。这是一个项目。所谓裁了75%的员工，是一共就四个人，裁了仨。这样的一个情况，一个非常小而美的团队。

另外一个是 Stack Overflow，这是全世界最大的程序员问答网站。什么程序不会写了进去问去，或者查一下以前人问的是什么样的，以前人的问题是怎么被回答的。这个网站现在流量基本上清零了。

这两个项目现在都不行了。

Tailwind：隐形冠军的困境

咱们先说说Tailwind，它的用户量大涨。因为现在大家都号称“vibe coding”，都是直接用Cursor，用Codex，用这样的产品就写软件了。很多说“我从来没有写过软件的人，我就可以自己写个网站了”。大家都会喜欢调用Tailwind，因为你从头开始去给这个网页的格式做设置的话，非常麻烦。那你要用一些很重的库的话，也没必要，因为这种项目一般都很小。所以一般他们会选择这种很轻的前端格式库，或者前端风格库。这个里头用的最多的就是Tailwind。他们现在可能呃，一个月下载量能到2,600多万次，非常非常大的一个使用量。

商业模式的失效

但是这样的一个公司，突然就宣布我们要死了。原因也很简单，就是他以前的商业模式不是那么合适。他原来怎么挣钱？就是你这个软件可以开源的，可以下载，可以免费用，但是你要去看文档。这个软件不太会使，你要去看看怎么用。在文档里头去介绍说，我们还有一些定制的样式，比如说有一些按钮，有一些标题会更好看一些，这些是要收费的。但是如果你不去看这个文档，你就不会发现里头还有付费的这种定制样式。

以前大家使用这个Tailwind，虽然相对没有那么复杂，但是你还是要去看文档的，还是会发现有一些更好看一点点的定制的样式。如果你不用这些东西的话，大家做出来的网站都一样，千篇一律就没意思了。你说我想稍微有一点点风格，有一点点个性，你去花钱买他付费的这些组件库，他是这样来挣钱的。

但是现在，大家都是用Cursor，用这个Codex，用这些玩意编程了。呃这些开发的人，原来可能压根就不是程序员，都没听说过什么叫Tailwind，就直接用上了，根本就不看文档。

Tailwind的负责人说：“我们现在用户量大增之后，我们的文档使用量下降了60%，现在只剩原来40%了。大家不看了，也就不再去买这些付费的组件库了，所以我活不下去了，没法给大家发薪水了，只能把他们都裁掉了。”

用户的冷漠与转型

以前这个商业模式可以千奇百怪，我怎么着都能把这钱挣回来。他一共就四个人，活下来也相对比较容易一点点，所以他就可以用这种免费但是付费组件库的方式来去盈利。而且他这个付费组件库藏的还很深，一般人你都不知道有这么个东西。我看到这个新闻以后也是查了半天，我说这帮家伙到底咋挣钱？才知道原来是这么挣钱的。但是人家也原来活得好好的，现在vibe coding之后，不适应的商业模式只有死路一条。像这个Tailwind就属于不适应。

用户是不会理会这件事，只会上来谩骂。有人上来说：“你能不能在这个目录里头加一个大语言模型的一个说明文件，让其他大语言模型可以更方便的来读取Tailwind的各种功能，让他们可以更顺畅的使用？”这个要求提完了以后，隔了很长时间没人理他，然后就说：“你怎么不理我？”人家说：“我现在已经快活不下去了，快被大语言模型逼死了，我都裁员了，裁了75%了。”最后就直接把这个项目给关掉了，说我们就不准备去实现这个功能了。那这个客户可不管，说：“我是不是白嫖你的劳动？”上来就疯狂的谩骂，说你们怎么可以这样，让开发者也是心灰意冷。

最后这个项目并没有死掉，他依靠FFmpeg的路子还活下来了。什么是FFmpeg？这也是一个非常有名的开源项目，专门做各种音视频格式编解码的一个项目，包括做转码都是可以使用的。它也免费，但是它靠什么而活下来？就靠捐赠。你使用了很开心，你就捐赠一点点，没多有少的，反正我们人也不多，能养活团队就完事了，也不惦记长大。后来Tailwind说：“那我也开捐赠。”一帮人就跑上来捐，像什么Cursor、谷歌这些人就跑上来捐。他们是5,000美金一年，大家就来捐这个钱就可以了。

技术门槛降低带来的冲击

当然了这个故事并没有结束。像这样的团队，最终如果不被大厂收购的话，估计迟早还是会被淘汰的。虽然很多人会去用这个东西，但是现在用户迁移成本变低了。以前我们用了一个什么模块以后，或者用了一个底层的这种架构以后，我们是没法迁移的，迁移一次成本非常高。

但是现在有AI了，很简单。我现在就是有一个Web网站，我就会告诉vibe coding的这个程序，说：“来，我看到一Web网站了，我想抄一份给我，把它抄成一个手机APP。”那快着，噼里啪啦就给你抄好了。抄完了以后所有图片、所有的这个格式都给你弄下来，可漂亮了。在整个这个过程中，我压根就没有动过一行代码，也没有看过里头写的任何一行代码，就给我弄完了。

所以现在，你别说是在Web上换这种风格库了，我从Web转安卓，从Web转iOS，都一句话搞定。现在是这样的一个状态，所以能卖身赶快卖身。而Tailwind的这个悲剧，实际上就是隐形冠军的悲剧。现在它就要被淘汰，因为你的客户变了。原来是像我这样，可能还算是个程序员；现在很多使用Tailwind的人，压根就没听说过这个单词，“这啥玩意”，但是他也在用，要不然他用户量怎么上去？所以在做隐形冠军的时候，就一定要想清楚说：时代发生什么样变化了？一定要适应时代。

Stack Overflow：从社区到AI数据源

说完Tailwind，咱们再来说一说Stack Overflow。这是个什么东西？全球最大的编程问答网站。500多个员工，2023年5月份宣布裁员10%，58人；2023年10月宣布裁员28%。再往后，没有再传出这种大规模裁员的消息，但是我估计应该也没有特别大的发展。

它有1亿月活，这个是非常高的一个活跃度，2,500万注册用户。老范也是Stack Overflow的注册用户，以前也在上面去问问问题，甚至有时候还稍微回答一点点。但是你在那上头问问题和回答问题是非常痛苦的。为啥？他是要求必须遵守一套礼貌，有一套格式。因为如果大家都没有规矩，上来随便问的话，那他这个网站早就崩掉了。所以一定要遵守一定的规矩才能去问问题，回答问题也要遵守一定的规矩，所以并没那么好使。

流量下滑与收入反涨的悖论

现在肯定没人使了，现在都是直接问AI了。原来一年可以搜集20万个问题——回答不算，就算问题——一年20万。上个月只搜集到了6,866个问题，也就是一年可能有个7万多个问题也就到头了。比这个高峰的时候一年20万个问题，真的是差非常非常远。

那这个项目是不是要死？两年前我跟老庄做节目的时候，就在预测这项目要死，因为大家都问AI了，不问他了。但是事情比大家想象的要复杂很多，而且这个结果还充满了矛盾。大家都不去了，这1亿月活是怎么来的？大家想没想过这问题？

原因很简单，现在Stack Overflow它提供了 MCP服务。你像我现在使用OpenCode、Codex、Cursor这些产品，我就会把Stack Overflow直接作为MCP Server挂进去。有什么问题我就问，他也会从Stack Overflow里边去找答案，效果很好的。这个要比直接问AI的效果要好。所以我虽然不上Stack Overflow的网站了，但是我通过MCP依然是可以得到答案的。

但是要注意，你通过MCP得到的答案，里头没有广告，所以他们以前靠广告费活着，现在这条路走不通了。而且通过MCP得到的答案，是不用付费的。提问量下降了，收入却在上升。2024年是挣了8,000多万美金，2025年挣了一点几亿美金。那怎么上去的？

• 第一块是B端的收入。因为像我们比如说写程序的时候，我可以上网可以问AI，可以到Stack Overflow上去查。虽然现在不查了，但是还是可以通过MCP去查。有很多的公司，还是有一些老顽固在里头的，说我们不能上网，我们是不允许在公共的AI上去查询问题的，也不允许到公网上去进行任何交流。那么这个时候Stack Overflow就来了，说：“来，我们来给你做内部的Stack Overflow。咱们把这个服务器直接部署到你公司里边去，你自己去提问题，然后你自己在这个里边去回答。这样的话保证你的知识可以进行传承，又不会造成内部的这些信息泄露。”所以在这块儿，Stack Overflow还是挣了很多钱的，而且这块儿的收入越来越高。
• 第二块儿就是向AI大厂卖数据嘛。像Reddit一样，直接把数据授权给谷歌、OpenAI，他们每年会给Stack Overflow钱。而且这一块的数据，是全世界最高质量的编程数据。全世界最高质量的编程数据实际上有两块：一块是GitHub，这是大量的开源数据在上头；第二块就是Stack Overflow。很多人说我们怎么能够做GEO？就是专门为生成式AI做的这种优化，让我们的结果可以被引用。生成式AI最喜欢什么样的结果？就是这种问答式的：我提了一个问题，后头有几个回答，而且还打了分，哪个回答好、哪个回答不好，AI最喜欢这样的结果了。
• 第三块收入就是广告费。现在Stack Overflow的广告费肯定已经跌得没法看了。最早封禁AI答案的就是他们。因为AI刚出来的时候，大量的AI答案就直接充斥到Stack Overflow里去了，一个答案也没有验证过，就直接贴上去了。所以大量的错误答案就直接被贴上去了。现在虽然这个里头还是要求叫纯人社区，所有AI的答案依然是不允许存在的，但是Stack Overflow也开始提供AI回答问题的机器人了，也开始提供MCP服务了。所以这几块也算是与时俱进了。

但你说Stack Overflow是不是就可以开开心心的活下去，继续发展壮大？也未必。但是死应该没那么容易死。只要那些B端的大公司继续有需求，Stack Overflow应该是死不掉的。当然了，Stack Overflow有一点是要比前面那个Tailwind的要强的，就是他早早就把自己卖了。2021年8月份，17亿美金把自己卖掉了。卖掉了的好处是什么？就是你再也不用担心说我就挂了。但是坏处就是你上头有一个爹，随时说你这里做的不对——裁员，那里做的不对——裁员，挣的钱不够多——裁员，会有这样的情况。

AI是不是正在杀死软件行业？

那这两个案例就是这样的。下面咱们来讲一讲：AI是不是正在杀死软件行业？

结论是很清晰的，是的。我原来并不认为AI在杀死软件行业，但是现在我已经发生了转变。AI确实是在杀死软件行业，只是在不同的领域里头速度不一样。

“杀死你，与你无关” —— 《三体》

“老兵不死，只是慢慢被人遗忘” —— 麦克阿瑟

Tailwind用户量大涨，自己却差点挂掉，就是这样的一个事情。Stack Overflow基本上就在走“老兵不死”这条路。

现在新的程序员，谁听说过什么叫Stack Overflow？至少是要在5年前就开始编程的人，才能听说过这东西；两年前开始编程的人，压根就没听说过这玩意。大量的新程序员涌入，他们不再需要了解自己用了什么样的架构和组件，遇到问题也不需要社区解答了。这些新程序员，比如说原来是会计师，原来是产品经理，原来是设计师这些人，他压根不知道什么叫Tailwind，他也压根不知道什么叫Stack Overflow，人家就把程序做出来了。

新时代的软件：简单的应用与端到端编程

一些新的应用本身也没那么复杂。最近有一个特别神奇的应用，叫“死了吗”。这个应用是刚刚登上了中国大陆iOS付费榜第一名的位置。这应用很简单，你下载了以后，交费8块钱终身买断。交完这8块钱以后，每天上去说“我还活着”，每天上去“我还活着”。然后登记一个紧急联系人的邮箱。如果你一两天不上去登记了，他就直接给你紧急联系人写邮件，说“这哥们可能死了”。就这么个软件，你说他能有多复杂？三个95后在郑州写的软件。这仨人各自有工作，业余时间说：“这可能好玩咱们写一个，那可能比较好玩咱写一个”，他这样出来的。那以后的软件都是这样。像“死了吗”这样的软件，你真不需要上大学去学计算机，你可以完全不看代码，就把这东西写出来。

现在这种完全不看代码的编程，正在逐渐到来。我在X上已经看到一些老程序员在发起挑战了，说：“我们能不能完全不看任何代码，就把这个程序写完？”这块现在已经快要实现了。

这过程其实有点像自动驾驶汽车：L1、L2、L3、L4。

• 一开始是我们必须全神贯注在这驾驶；
• 然后是它可以给我们一些警告；
• 再往后是可以部分接管，但是还要求司机很专注的去看着它；
• 再往后是司机可以不用专注的看着这个车了，但是有的时候他还会喊你；
• 最后是把方向盘去掉。

AI编程这一块，现在也快要走到L3，很快要走到L4了。L3就是你人不用盯着它了，但是这个车还是有方向盘的；到L4这车就没有方向盘了。现在AI编程正在跨过这个门槛，最终真正实现端到端的编程了。

那程序员就没法再介入了。什么意思？现在我们写的很多软件，里头还是会有什么注释、软件架构、软件可读性，会有很多这样的指标。目的就是为了让写软件的人相互配合的。张三写的软件，李四能看懂，还可以提出意见来，还可以改。这个是为这件事来服务的。但是一旦AI开始端到端编程了，它就不再需要人看了。我这头拿到需求，那头就直接给你解决了。到那个时候，人就可能彻底没有办法去参与进去了，就是方向盘就没了，就可能会变成这样。

程序员的未来在哪里？

那程序员这个行业会不会完全消失？这个事我觉得可能也不会。活字印刷发明了以后，雕版印刷还是活跃了很久的。还会有一些大型企业坚持关起门来，自己写软件的。但是这些大型企业到底能够活多久？这个事不确定。有可能再过个几年，这些大型公司都会被替代掉。大型系统也还是需要软件工程师进行维护的。就像自动挡的汽车，也是需要修车师傅的。只是自动挡变速箱，可能对于大部分的修车师傅来说，就变成黑匣子了。

那未来的程序员会是什么样的？

1. 隐形冠军：就像Tailwind这样的，赶快卖身。趁着有人买，赶快把它卖掉。其实很多云计算厂商还是愿意去收购他们的，或者找谷歌这样的公司，直接把他们买下来算了。你像他一共是四个人，这种公司卖了也没多少钱。
2. 已经有ToB业务的：抱紧金主爸爸们的大腿，和他们一起沉浮。像Stack Overflow这条路，也是可以走下去的。
3. 全新的ToC软件形态：需要的是一个重新发育的过程。就像“死了吗”这种软件，它肯定是不符合绝大部分的软件工程的要求的。这个东西随便做一做就可以了。其实有很多人说我现在要vibe coding，不知道该做什么，大家可以试试做一个“死了吗”这样的应用，非常非常简单，非常有意思。解决具体问题，这才是软件存在的目的。不是为了维持软件公司，也不是为了维持底层架构，也不是为了维持开发者社区。解决问题，才是软件存在的一个底层原因。AI会把所有的软件需求重新再实现一次。

程序员以后应该会分流，不是说这个行业就彻底消失了。咱们以司机为例。最早的司机，是要学会修车的。大家再看看现在，现在的司机会分成几个：

• 第一个是开赛车的人，或者开越野车的人，这些人可能还会去开手动挡的车；
• 第二个就是开自动挡车的人，像我现在是只能开自动挡，而且有一半的时间还是使用自动驾驶；
• 第三个就是无人驾驶出租车上的这些乘客，这些人也算司机。
• 当然了，还会有修车的人，设计汽车的人以及开驾校的人，他们可能都是司机。

分流出来了以后，绝大部分的人，应该会成为坐无人驾驶出租车的。程序员也是这样，绝大部分的人，可能是不会再看到代码了。我们只需要向AI提出要求，我们的软件就直接实现了。

那你说都去坐无人驾驶出租车了，还能算司机吗？能的。因为什么？他还是知道自己要去哪里的，他是有目的地的。这可能就是人类在AI面前最后能够剩下的东西了：我们最后能剩下的就是我们的目标、我们的欲望、我们的Purpose。

好，这就是这一次讲的故事。感谢大家收听，请帮忙点赞、点小铃铛，参加DISCORD讨论群。也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。

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OpenAI 30亿美金收购windsurf失败，创始人一转身上谷歌上班去了。这个操作有点太神奇了吧！

大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。今天呢，咱们从并购的角度上，跟大家分析一下到底发生了点什么。

OpenAI呢，尝试用30亿美金去收购windsurf。windsurf呢，算是AI编程领域里的老二。大家都做AI编程，微软、谷歌、OpenAI、Anthropic都干。可能跑得最快的是Anthropic，但是一般没有人拿他们去作为AI编程行业，或者这个赛道去排一二三。这个都是底层大模型公司。那么在这个里头，老大是谁呢？老大是Cursor，它的估值是99亿美金。而windsurf作为AI编程界的老二，估值是30亿美金。

OpenAI准备去收购windsurf这个事呢，传闻很久了。甚至呢，还有一些严肃媒体爆出了报价30亿美金，准备进行收购。正常的并购案不应该是这样的哈。那正常的并购案是什么呢？你需要去签一个投资意向，或者说叫term sheet（TS）。这个东西里头说，我要打算花多少钱买你，大概什么条款。它为什么叫意向呢？这个文件很薄，大概也就是两三页，长了有四五页。正常的这种投资并购协议，大概都跟一本书似的，几十页甚至上百页。但是他这个很薄，但是薄他也把大小事都说清楚了。只是呢，上头有一个条款说，这个事虽然说明白了，但是呢，不具备法律效应。

投资意向书里头只有两条是具有具备法律效应的。第一条呢叫做独家谈判期。在这个期间呢，你只能跟我谈，不能跟别人谈。为什么会有这样的条款呢？很简单，你不能说同时吊着四五个一起谈。这家出50，你愿不愿意出51？你出51，那边有人出52了，那这不就没法谈了吗？所以一般会有独家谈判期，这个是有法律效力的。

既然有独家谈判期呢，另外一条大家也就比较好理解了：保密。你都独家谈判了，你天天跟人说，我跟人谈了多少多少了，你们自己看着办，这个就不行了。所以这个文件里头只有两条是有用的，就是独家谈判期多长时间，以及在这个期间大家要保密。

只是呢，现在AI圈的投资与并购呢，确实有点热火烹油。这些媒体呢也愿意四处炒作。这些参与的人，甭管是OpenAI还是windsurf也好呢，他们自己只能说，我当没听见。我也不会出来辟谣，我也不会出来说，我佐证一下这事是这样的。大家去传就好了。通常呢，传的还是比较准的。但是我们以前做并购的时候，绝对不敢干这种事情。

因为一旦泄露了以后，可能这个案子就作废掉了。而且我们身边确实有这种案子，提前泄露就提前废掉的这种情况。因为经常你投资并购里头有一方或者有两方是上市公司，你一旦是泄露了以后，它会影响股价的。原来小米就干过这种事，他上来就说我要投资一个什么什么案子。其实就是米家当时是做投影仪，还是做了一个什么样的一个案子。这边协议没签呢，那头这个老板就出去说去了：“我被小米投资了，我以后就是米家产品了。”这事就被雷军知道。雷军知道了以后，马上就把协议撕了，说这事不干了：“我这那个还没弄呢，你那边就开始出去宣传去了，这肯定不行。”所以大家要注意要保密。

虽然OpenAI自己不是上市公司，windsurf也不是上市公司，但是保密的义务大家还是要尽的。但是呢，这个收购最终还是失败了。前面吵吵了半天，最后失败了。失败的原因呢几个：

第一个原因呢，是微软跟OpenAI之间是有协议的。OpenAI的技术微软都可以独家去使用，而且你是必须给微软去用的。OpenAI这块呢就比较尴尬了。本来呢，他收购windsurfr的目的是什么？是要跟微软竞争的。编程这一块真正的底层实际上都是vs code，是微软的。那是个开源的IDE的底层框架。cursor、windsurf包括字节跳动的trae，底层实际上都是vs code的。现在vs code基本上算是一家独大了。

而且微软利用它底层vs code的开源的贡献者，他就算核心贡献者，或者说从他这开源出来的这样的一个身份，开始去对windsurf和cursor进行反击了。他什么反击？他把那个Github copilot，就是微软自己家出的AI编程助手，直接免费集成进去了。就相当于是你买了个Windows，我就给你带office给你带IE，这个过程是一样的。

大家注意开源的东西，并不是说谁都可以去改这个代码，而是什么呢？它这个里头还是有说这个项目是属于谁的，谁是核心贡献者，这个代码谁说了算。可以改，可以不改。微软在vs code里头还是有绝对话语权的。我愿意往里加什么东西，我愿意在里头删什么东西，微软是可以说了算的。

微软自己的Github copilot呢，应该是最早的AI编程助手，也是我使用过的第一个AIGC工具。用户量最大的辅助编程工具就是Github copilot了。为什么它最大呢？因为它后来免费了。还是有收费的版本，但是他给每一个免费用户。

都开了一定的额度，大家都可以去用，所以他用户量极大。收购windsurf，OpenAI本来就是惦记去跟Github copilot去竞争的，本来想学点独门秘技。结果按照微软跟他的协议，你收购成功了，以后微软就直接得到技术可以用了，那这事肯定不行。

OpenAI呢希望去跟微软谈，咱豁免一下吧。别的技术呢我自己研究的，我给你用了没问题，但是windsurf这个技术，我收购以后能不能不跟你共享？被微软断然拒绝了。也很简单，这个时间点嘛，如果在去年或者前年这个时候，OpenAI去跟微软谈，没准都有可能同意。但是蜜月期过完了，这两家现在正看着不对付呢，就相当于是两口子要离婚，老公突然说我现在有一些收入，我可不可以不告诉你？这不开玩笑吗？

所以，这个没有谈成功。另外一件事呢，是让OpenAI感觉更尴尬的事情来了。现在公认的最好用的编程模型，是Anthropic的claude模型。甭管是Cursor、windsurf，还有像字节跳动的trae，实际上主力的编程模型都是Anthropic的claude。claude说没问题，你们拿去用吧，但是我们就讨厌OpenAI iwindsurf，你要被OpenAI收购了，相当于是OpenAI的产品要使用我的claude模型了，这事不行，直接给接口给封了，这就没法整了。

如果全面的换OpenAI自己的大模型呢，不能说武功尽废吧，但是用户体验上肯定是有极大的衰减。GPT相关的模型去编程的话，也不是说不行，但是效果还是要比claude差一些的。并购不成功有很多很多原因，但其实呢归根结底只有一个原因，没有那么复杂。那这个原因是什么呢？就是钱没谈好。

那你说前面讲了，微软跟它有协议，Anthropic给它禁用了呀，这个跟钱有什么关系呢？这不都是协议规定好的东西吗？只要钱足够多，这些问题都是可以解决的。你比如微软的问题，你可以用钱解决。微软为什么有这样的条款？他不是你大股东吗？你找人上来拿钱把他的股份回购掉，这不就没毛病了吗？或者回购他一部分，让微软在里头占股下降，你是不是就可以把这些条款洗掉？这个都是可以去做的呀。你没有这么多的钱，你就只能被这个以前签过的条款去牵着鼻子走。

另外，Anthropic这个问题，其实也可以用钱解决。第一个，你不做短期考核嘛，我把Anthropic的claude模型去掉，上这个OpenAI自己的ChatGPT模型。

不好用就不好用呗。用户下降就用户下降，我认了。这个事也是可以搞定的。但是呢，OpenAI又觉得不太甘心，我还想接着使。那实在不行，我通过第三方接口，我再把Anthropic的这个Claude模型接进来，我发点补贴不也行吗？这样还是钱的问题吗？那钱的问题解决不了的话，前面我们讲的这些跟协议相关的捆绑，你就解决不了。

独家谈判期过了以后，Windsurf的创始人一扭脸，上谷歌上班去了。这个就有点让人看不懂了。这是一个什么奇葩的操作呢？谷歌呢，也是付了钱了，付了24亿美金，没有给30亿，给了24亿美金。但是呢，他买的东西很怪。你如果是OpenAI30亿美金掏了，他会买到什么呢？他会买到Windsurf的全部股权，这公司等于就合并进来了。所有人，所有技术，所有你的品牌什么都进来了。而谷歌呢，24亿美金花了，啥也没买回来，就是这帮人来上班来了。技术呢，得到了一个叫非独家授权，就是Windsurf的一个技术谷歌可以用，但还不是独家，你还可以接着自己用，还可以授权给别人。他这样的一个协议给签进来了。那谷歌你不傻吗？或者说，这些创始团队，你是不是傻呀？

原来的话你是可以拿到大笔的现金的。30亿美金收购的话，他的创始团队应该是占大股的，可能是占到百分之四五十以上的股份。那十几亿美金的这个现金收入就到手了。就算你拿不到现金，你拿去OpenAI的股票，OpenAI股票未来还会涨，那更划算。那你说你去谷歌上班，他能给你发多少薪水？你能够一下发几亿美金吗？应该不会有扎克伯格去给苹果挖回来那位华人小哥发2亿美金那么夸张吧。这里头到底发生了一些什么样神操作？

现在呢，是谷歌24亿美金叫非独家技术授权，创始人和核心团队加入谷歌上班。剩下的人呢，继续使用Windsurf的公司的名字，使用这个品牌，继续上班继续干活去。Anthropic这个限制呢，应该也就可以解除了。那你说他不愿意给OpenAI用，那他愿意给谷歌用吗？这个问题不大嘛，谷歌本身就是Anthropic的一个大股东，所以大家又算是回到组织里了，不会被人针对了。

那么这24亿美金到底怎么回事呢？谷歌冤不冤呢？这个里头要注意，这么多钱呢他不是一把付进去的，他是把很多的钱凑在一起算下来，大概有24亿美金。所以呢，这个数字呢，谷歌这边并没有一个官方的确认，我们要跟大家讲清楚。但是很多严肃的媒体出来曝光了，说这个总交易额大概在24亿美金左右。

这24亿美金包括几部分。

第一个呢，是团队进入谷歌的签字费。这些人进了谷歌以后，肯定谷歌是有工资职级的。你该挣多少钱，你是一个什么样的职级水平，你就挣这么多钱。这是不会有什么别的变化的。但是呢，从原来这个公司出来，我到这个新的公司来上班，入职的一个bonus或者是要签字费，这个是要有的。这块呢，可能会有几亿美金。但是呢，绝对不会有他们直接卖股票卖的这么多。所以这24亿美金里头会包括这块。

另外呢，就是非独家技术授权费。这笔钱呢，算是谷歌付出来的钱。Windsurf这公司呢，算是我收到账上了。收到这笔钱以后呢，还有各种税费。美国税还很重，他们会把这些税呢一起加进去，加一块24亿美金。

那你说为什么不做股权收购呢？你24亿美金付了以后，这公司不归你，这是为什么？你像扎克伯格，一百四十几亿美金付出去以后，他确确实实买了ScaleAI的49%的股份。那谷歌24亿美金付出去了，那Windsurf一点都不是你的。这到底是发生了什么事？

在做并购的时候，你是需要去谈估值的。这个事很麻烦。估值里头有一个很重要的投资条款，会限制你的估值，叫反稀释条款。一般的投资协议里都有这一条。大家要对这块感兴趣的会员，可以去看我们会员课程里头，专门有term sheet的逐条讲解的课程。你如果不是会员的话，反正你就听我说就完了。

什么叫反稀释？就是你下一次投资，或者下一次融资，或者下一次收购，你一定要比上一次贵，你不能比上一次便宜。比如说，我花了100万投资了占了你20%，那你这公司值多少？值500万。你下一轮融资呢，你应该是比500万贵的。那么我占你20%，这个价格就会怎么着呢？就会升值。你如果比他便宜呢，我就亏了嘛。100万进去我占了20%，下次你按照200万的总估值就去融资了，那我这个20%就剩多少了？剩40万了。那这个事是不行的。所以呢，他一般会写这种叫反稀释条款。

反稀释了以后呢，这些大股东一般会进行一些补偿。大股东或者叫创始人吧，把我的股票让出来，让给这个前期的投资人，让他们呢能够补足100万。大家都亏一点也可以这样。这个是叫反稀释条款。那这个就很讨厌。因为现在呢，AI的项目都很贵，或者我们管它叫有一些泡沫，比较虚高。在这样的情况下，谷歌说算了，我不跟你谈这玩意，咱们就不谈股票收购了，直接谈技术授权就完事了。

另外一点呢，叫重大影响与审计成本。就是你一旦把这公司收购进来了。

或者说，你投资占了他很多股份。比如像扎克伯格去占ScaleAI 40%多的股份的这样的情况，他就属于是在财报上有一个有重大影响的。这个公司赚了赔了，对于你的财报、对于你的股价都会有影响。这个就是上市公司去投资的时候不愿意看到的事情。

而且呢，因为他对你有重大影响，所以每年这些上市公司去做财报的时候，还要把他投资的这些项目一起都审计一遍。这个审计成本很高的。这些四大会计师事务所嘛，他们来干这个事都是要付个几万美金，甚至几十万美金的，根据你这个账目复杂情况来看。

然后还有一个什么呢？就是反垄断和合规审查。但是说我把这公司收进来了，你就需要面临反垄断和合规的审查。你像ScaleAI它就面临这样的问题。而且ScaleAI一旦被49%控制了以后，那其他OpenAI、Anthropic说我不再用你们的数据去进行训练了。我在训练完了以后，这Meta都看到了，失去中立性了。他也有这样的问题。

还有一个问题是什么呢？老股东的钱不好分。一个公司从创建到最后上市呢，中间会有很多轮融资：A轮、B轮、C轮、D轮，前头还有PreA，还有种子。它是一轮一轮这样融下来的。那每一轮呢，它都有自己的占股比例，都有当时的估值、现在的估值。等到最后去分钱的时候，我现在被收购了，大家到底怎么个分法？谁先分谁后分？而且在这个时候呢，大家签的这些投资协议里头有一些条款呢未必是完全一致的，他有一些是相互冲突的。那这个时候如何去解读这个过程，也是很麻烦的。

在这样的情况下呢，就可以选择不去做股权并购。谷歌的选择的核心原因就是这个反稀释条款。我就不动了，因为这个肯定是比原来便宜了。然后不用做审计了，对于谷歌这样上市公司也没有什么重大影响，因为我不占他股份嘛，也不需要去面对什么反垄断审查，合规审查都不需要了。老股东你也没有什么分钱的事情，所以他就整了这么个事。

那这24亿美金怎么分呢？这个24亿美金谷歌付了嘛，税务局拿走的这部分咱不管了。有一些投资人呢是可以进行分红的，因为它里头肯定有一部分是作为Windsurf公司的收入进来的。那么进来了以后，投资人就可以要求分红。或者呢，有一些投资人可以要求团队进行回购。你现在团队有钱了，你把我这个股票回购一些，我要回收一些现金回来。但是回购就跟你的估值没关系了，回购是按照你当时投资的钱加上每年的利息，跟你现在的估值是无关的。还有一些呢是刚才咱们讲的签字费。

这些团队去谷歌上班了，你还是要发个进门的大红包的。最后呢，一部分留给公司继续发展。这24亿美金是这么个分法。

谷歌最近呢，其实反复上演HR加上授权的这种并购模式。上一个是谁？Character AI，他也是这么干的。Character AI那帮人呢，是谷歌的老员工。他在谷歌里边做AI，做了一段时间觉得不爽了，出去创建了Character AI。然后谷歌说：“来，我们做这个收购吧。”当然，谷歌在Character AI里头还稍微占了点股份。这一次windsurf里头是一点都没占。

那并购案里头最痛苦的谈判是什么？不是老板一拍脑袋说：“我要买你。”这事最简单了。最痛苦的是价格条款、合规、老股东分钱的方式，这些玩意才麻烦呢。因为我们以前做过这种东西，还要专门请这种财务公司，让他们挨着个再去跟老股东去谈，然后才能一个一个的都愿意在合同上签字。有一个不签字，你这里头都做不成。所以这玩意特别麻烦。

那么，并购想要达到的目的是什么呢？按道理来说，你说我去买一公司，人才、技术、用户、数据、品牌、市场地位，包括他的一些资产和现金，就这些玩意就都归我了。但是现在呢，就不用这么费劲了。这谷歌的新玩法：人我要了，技术我也拿到授权了，估值我不跟你们谈了，你们自己去玩去。Character AI当时是50亿美金的估值，谷歌大概是29亿，还是二十几亿把它拿回来的。iwindsurf呢，是30亿美金的估值。谷歌这一次呢，按照这种授权什么的，压根就没谈估值的事情。但是它的估值肯定也下降了。所以谷歌说：“我不跟你谈估值，我给你钱，剩下成你别找我。”

过去的各种条款跟约束呢，因为你没有做实质的并购，也没有成为他大股东，所以你也别来找我。我该签字签字，你们其他人也不需要签字。因为一旦是这个股东协议要发生变化了，就需要所有股东签字。反垄断和合规审查，这跟我们没关系。没有收购，所以不需要去经历反垄断和合规审查。

谷歌呢，属于自己有市场，自己有数据，自己有品牌，就缺人跟技术。而且还有一个什么问题？就是你一旦收购进来以后呢，你把它原来的服务关了，还会被人骂。而且呢，谷歌对于未来的这些项目的发展，其实本身也不看好。如果谷歌觉得Character AI你未来还可以有大力发展，那我把你买下来，你不会影响我财报，还会给我财报上添砖加瓦，这是个好事。但是谷歌肯定不看好这件事，所以你们也别进来，别拖累我。包括windsurf也是这样的。

你们别进来拖累我，我自己去搞我自己的。讲到这儿了，下一个该看谁了？Character AI，windsurf通过技术授权加HR并购的方式被谷歌吃了。当然，“吃”呢，咱们算是一个稍微形象一些的形容词。这公司还都在，跟谷歌也没什么大关系。

下一个该谁了？下一个公司呢叫Perplexity。这个公司呢，现在据说正在跟苹果谈收购。但是呢，这个事呢八字还没一撇呢，需要保密，需要独家谈判的这个TS（就是投资意向书）应该还没签呢。就是一堆的好事者，甭管是媒体还是自媒体在外边吵吵，说苹果要收它了。原因呢，是被反垄断审查以后，苹果不能再去收谷歌的钱了。苹果希望把这个Perplexity收进来以后，自己去搞定apple AI，以及apple内部的各种AI搜索相关的这个业务。

但是呢，Perplexity其实也是同样的问题：估值很高，盈利并不容易。要靠你的盈利来支撑你的估值，到目前为止还没有看到希望。其实现在大模型公司包括OpenAI，首先他们就压根没有利润，全是亏钱的。想去靠他们的利润去支撑它的估值，都还遥遥无期，甚至连这个路径都不清晰。到底未来怎么能实现这一步，谁都说不清楚。这个估值可能就很难有人去认。苹果有可能会认，但是谷歌呢应该不会去认。

如果比如说后面苹果跟Perplexity没有谈明白，最后连意向协议都不愿意签，那谷歌就有可能又冲上来说：“这个套路我们已经熟悉了，把你的技术授权给我，核心团队上我这来上班来吧。”通过人才和技术授权的方式，再把Perplexity拿下的话，那谷歌的搜索市场就又稳了。这个可能还是可以去期待一下AI时代的一个新的并购方式。谷歌正在反复向我们演示人才和技术授权的并购方式。估值呢已经高到连谷歌都不想认的一个程度了，技术跟人才呢还是有一些价值的。

所以呢，整个AI的这些创业项目呢，现在是有巨大的泡沫的。但是底下的技术对于巨头来说，还是有一些价值的。这就是这一次windsurf的并购跟大家讲的故事。

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谷歌最新的代码中，居然有1/4是由AI写的，这到底是不是真的？程序员是不是又要失业了？大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道，咱们来讲一讲谷歌代码的事情。

首先，上面这个消息是哪来的？谷歌在发布三季度财报的时候，开了一个电话会议，由Alphabet的CEO皮彩直接在财报电话会议上讲的。他说我们现在至少有1/4的代码是由AI生成的。人干嘛去了呢？读这些代码，然后再把它确认入库，就像是AI建议大夫怎么开药，大夫开完药以后要在下面签名字一样。现在他是这么来工作的。

其实现在各个公司都在讲这个事情，百度宣称他们的代码里头有27%是由AI生成的，阿里呢，宣称他们最新的代码里头大概有20%是由AI生成的。当然，这个里头，百度应该是在骗人。

那你说为啥呀？有25%的，有20%的，有27%的，咋这27的就骗人了呢？大家要注意，甭管是谷歌说的至少1/4，还是阿里说的20左右，这个数其实都是一个大约的数字，或者说是一个概念性的数字。而这个里面，一旦提到一个很具体的数字，比如像27%这种数，那么这个数通常不会是真的，因为你很难去统计到底哪一行代码、哪一个字符是由AI生成的。你到底是按照行数，还是按字符数，还是按照什么样的方式来去统计比例，这个事情其实是没有一定之规的。

所以真正能够去验证说代码到底有多少是由AI写的，只有一个方法：你开除了多少程序员。原来10个程序员写代码，现在剩8个了，那你20%代码是AI写的；原来5个程序员写代码，现在剩4个了，开了一个，那你25%的代码是由AI写的。那这个里头，你到底能不能算到一个27%这样的一个有零有整的数据呢？这个大概率在骗人。

那咱们讲到开人的事情了，谷歌的程序员肯定就不乐意了嘛，上来说：“我们不承认这个事，你凭什么说我们25%的工作都是由AI做的？这不行，你是要降薪呢，还是要裁员？咱得把话说清楚，咱不能随便一张嘴就来这个事。”

当然，谷歌说这个话，包括百度、阿里说这个话，咱们能够理解他。为什么？因为人家是要靠AI来挣钱的。如果你自己不在身上贴个标签来，我也用AI了，你怎么好意思把AI的产品卖给别人呢？所以这个话人家还要说。其实，真正在里头挣到最多钱，或者说用户量最大的那个产品，他们公司啥也没说。最大的产品是谁？是微软的GitHub Copilot，这个是AI编程工具里的老大。但是微软从来没有出来说过，我们家百分之多少的代码是由AI写的。这已经不需要去争辩了。

其他需要追赶的厂商，挨个儿要出来说。当然，百度呢，属于是想去吹个牛，结果还没吹好的那种。人家20%、25%，他整了27%，稍微有些丢人。那么，从程序员的角度上来说，到底有多少代码是由AI生成的呢？因为我自己也是程序员，虽然现在只能算业余程序员。当然，有了AI编程以后，我觉得我这个业余程序员又行了。现在我的编程能力蹭蹭蹭的往上涨，我现在可以去学习一些原来不会的编程技术，因为我并不需要把一本书看完了。我只需要问GitHub一些问题，然后到VS Code里头用GitHub Copilot，就可以去进行新技术的使用，去编程去了。这还是非常开心的一件事情。

我们要去衡量，到底有多少代码是由AI自动生成的，这件事本身其实没什么意义。为什么呢？很早的时候，我应该是在2007年，在Borland的公司任职的时候，当时我们的开发工具里头就有这种代码自动补全的功能。只是当时的代码自动补全，它是根据你整个项目的编译结果来进行补全的。但是他的补全也不像现在这样，你可以补出一个完整的函数来，或者补出一整段代码来。他能干嘛呢？就是当你去一个地方，说我现在要补全这一个单词后半截，他是可以做到的；或者是说我需要去填参数，需要去填空的时候，他会给你一个比较好的建议，比如说，这里应该是填一个什么样的参数，什么类型的，你前面有没有定义过这样的东西。

可能是哪个哪几个里面去挑一个。他可以把这个约束条件收束得比较紧，然后让你一次性命中，或者可能一两次就可以命中。你真正要去填的这个东西，已经可以极大地提升效率了。这是在很早就开始有的。而且我们写程序这件事呢，我们经常干这种叫“一句顶一万句”的事情。

什么叫“一句顶一万句”？前两天跟一个语言学家去聊天的时候，他给我讲了一个事情。我们问他说，语言发展的方向是什么？人类语言发展的方向是什么？他给我们讲说，全人类的语言发展方向都是变得越来越简单。因为像西班牙语、俄语这种又非常复杂的各种格式的语言，现在都在变得越来越简单。因为你要交流、要沟通嘛。而且会有越来越多的这种代词，会有一些新的词汇产生。这些词汇可能原来会有一个很复杂的意思，他就用一个缩写，或者用一个很简单的词就给你带过了。

它是这样的一个发展趋势。人类可能说的话始终就是这么多，但是呢，我们这个话语里边所表达的含义，会变得越来越丰富，信息密集度越来越高。而且在这个过程中呢，各种对格式的要求会变得越来越低。当时他讲完那个故事以后，我就想起了我们程序员的一句顶一万句了。

我们使用的叫类库（class library）。原来你要去写程序的时候，你要写说：“我在屏幕上哪个点画一个红色，画一个绿色，下一个点再画一个什么颜色，拼起来是个按钮或是什么样的。”以前你要这么来写程序，但是现在的话，我们只需要告诉他说：“请给我画一个按钮，下头有个阴影，什么样的字体，给我写什么字上去就完事了。”那中间执行的部分都是谁来执行的呢？就是类库来执行。

你下一次说：“我连这个按钮具体想摆在什么地方我都不想告诉你了。”那你可以告诉他什么呢？你说：“请给我按照横向平均排列，比如三个按钮横着了。”他给你均匀地排开，或者你给我按照纵向什么排列。为什么我们后来这么写程序，不再告诉他你给我从左上右下去写？这个其实很简单，因为我们后面面临的各种设备越来越多，各种设备的分辨率是不一样的。

你如果每一次都写死了，说请给我从左边哪个点开始画，上面哪个点开始画，右下哪个点结束。你换到不同的设备上，长的位置不一样。所以我们后来都是改成说，请按照一个比例，给我画在一个什么位置上。那甭管你用什么样分辨率的设备，我们都保证这个按钮是在一个相应的比例的位置上。基本上是一句顶一万句。

那你要这样算的话，我们可能写了几百行的一个代码，但是呢，实际上这个代码编译了以后，可能有几十万行，或者有几百万行，因为你每一句后边，可能都调用了非常多的底层程序去工作。所以你说我来算一下，到底有多少代码是由人写的，有多少代码是由AI写的，或者人写的多少代码去调用了AI写的多少代码，或者AI写的多少代码去调用了人写的多少代码，这个事其实是没有什么意义的。

所以为什么我说百度，这个稍微有点夸张，27%算的还有零有整了。那么到底什么样的代码适合AI生成呢？有各种各样的地方都可以写代码。你说C代码适合AI生成，Python代码适合AI生成，Java代码适合AI生成，这个都没有什么意义。现在呢，AI代码生成器是我们常用的代码，都是可以生成的。

那么到底什么样的代码更适合AI生成，应该怎么去分类呢？我们分成四类：界面代码、逻辑代码、算法代码和接口代码。一般写程序大概率就是这4种东西。

什么叫界面代码？就是刚才我描述的，哪个地方写一个按钮，按钮什么颜色，字是多大字，字体什么样的，字写什么颜色，摁了以后该怎么办，这个东西呢就叫做界面代码。

哪一部分叫逻辑代码呢？逻辑代码就是，比如说你现在要去做一笔交易，这个交易我应该先确认一下库存够不够，然后确认库存够了以后，我在库存里扣除你的钱，把东西发快递发给你，然后把钱存到我自己账户里去。这一部分呢叫逻辑。

然后呢，算法代码，比如说我现在需要做个排序，需要做个查找，需要做一个很复杂的分类，这个东西呢就属于叫算法。特别是像现在做AI算法这一块，要求会越来越高。

还有一块程序叫接口程序。接口程序干嘛呢？比如说，我今天要使用谷歌的账号来进行登录，我就需要去查一下谷歌的文档，谷歌账户登录的这个API应该怎么去写。我应该先到谷歌哪个地方去申请这个权限。申请好权限以后，得到一个叫做TOKEN的东西。然后呢，再把这个TOKEN放到我们自己代码里去，按照谷歌的文档去调用某一个接口，把TOKEN放上去，说明现在我要用这个TOKEN，然后用谷歌的账号去登录。

得到了谷歌账号登录以后的一个凭证，之后我们在网上做各种操作的时候，就可以使用谷歌账号登录以后的凭证，再去申请各种各样的权利。这部分呢，实际上就属于接口代码。这四个里面，逻辑代码跟算法代码相对来说没有那么容易被替代，而剩下两部分，界面代码跟接口代码呢，相对来说是比较容易被AI所取代的。

而接口代码呢，是更容易被AI取代的。为什么呢？因为你不需要好看的界面代码，界面好不好看这件事是要靠人来看的，这个事情你没法完全被AI取代。但是接口代码是可以完全被AI取代的。像刚才我们讲的百度、阿里、谷歌，他们所使用的代码里头，接口代码的数量占比是比较高的。像公司内部这么多的分子系统，需要跟公司外部的各种系统去连接，所以他们需要大量的接口代码，这部分完完全全都可以交给AI去处理，而且AI会处理得非常好。

你不需要去看文档了。比如说，我举一个例子，我前两天希望在我的一个程序里边使用谷歌家的Firebase这种大数据库。原来你需要干嘛？看文档，看各种的接口，再进行一步一步的配置。因为你可以直接从Web端访问这种云端数据库，所以它在安全处理上做了非常多的认证，这不是那么容易的。我就交给AI了，我说我现在要干这个事情怎么办。它说，行吧，我给你搞定吧。你第一步先到谷歌那去申请这个授权。我说申请完了，那行了。然后它说，下面我们去执行哪一个命令。

这个命令就可以自动化地帮你做完所有的配置。然后我就开始做这个命令，做完了以后说，谷歌上你申请了哪些项目？你现在想把你这一个APP所使用的数据库挂在哪个项目的授权里头去。然后只要选一下，剩下都不用管了。他在问你说，你这个应用是要在Mac OS、Windows、iOS、安卓、Web，需在哪些端跑。先是打勾，打完勾以后，一按确认，他就呲咔嚓嚓嚓咔给你去搞去了。可能在这个过程中，他就生成了几百行、上千行代码，把所有的配置给你做完。这就是挺好的事情嘛。

现在呢，有非常多的成熟的AI编程工具。我最早使用的AIGC工具实际上就是Github Copilot，它就是AI编程工具，非常好用。现在呢，我自己个人使用最多的AI变声工具还是GitHub Copilot，那没办法，我交了100美金给他，我总要把这一年使完。虽然很多人都说Cursor好用，我也确实用了一段时间，在他给我的免费试用期里试了一下。但是现在看来呢，我觉得Github Copilot还是很好用的，可以把Cursor基本上扔掉了。为什么呢？就是底层的模型还是做得很好的嘛。

你像Cursor自己，底层的模型也是用的GPT-4O，GPT-4O MINI，用的GPT-o1以及Cloud 3.5 Sunnet。现在Github Copilot也是把所有的模型都扔进去了，而且下一步可能还会去开Gemini 1.5 Pro这样的模型进去。他的所有功能又非常完善，我觉得Github Copilot还是可以再战几年的。而且Cursor再怎么着，他需要20美金一个月，他一个月要找我多收10美金，还是觉得稍微有些心疼。

国内呢，有一大堆免费的产品，比如说阿里的通义零码，百度的叫文新快码，质朴的叫Codegeex，字节叫MARSCODE，就是火星代码。这些都不要钱，免费的大家可以随意去使用，效果呢其实都还可以。我用过字节的MARSCODE。

其他几个用的不多，基本上可以满足大家的需求。现在所有的这些工具做的，使用的方式都差不多。你只要向它提出要求，说我想去做什么，什么事情都是有聊天窗口。你直接提完要求以后，它给你生成代码。生成完代码以后呢，你只要说：“哎，我现在需要去进行合并了。”它就把新生成的代码直接跟你原来的代码进行比较。合并完了以后告诉你：“哎，这我给你加点什么，那给你改点什么。”你只要去确认就行了。确认完了以后，这些代码就合并到自己的代码库里边去。

或者说你直接在代码库里边打字的时候，它也会根据当前的情况给你做一些建议，使用方法都很像。另外呢，所有的工具都有代码解释。什么叫代码解释？就是你选中一段代码，问：“给我讲讲这段代码说什么。”以及改错误。遇到错误了，或者有什么错误信息出来以后，把这些东西扔给这些大模型的聊天窗口，问：“这到底咋回事，我应该咋改？”所有这些功能差不多，但也都有很多不方便的地方。

你比如说，我最近在学习一个新的开发环境，叫 Next.js，算是一个前端加后端的开发工具吧。实际上都是错的，因为分很多版本，不同的版本之间有不同的约束。每一次在回答问题的时候，它就忘记了你前面的约束是什么，然后就给你一些错误的代码。现在请给我把错误改掉，它也都给你改的没有问题，能给你改过来。但是你下次再要求它生成的时候，还是会有一些错误。你说：“哎，现在再去给我把这些错误都改了，通通通给我改回来。”这是可以工作的，但还没有那么顺畅。

那么程序员是不是又要失业了呢？百度的李彦宏就讲过说：“再过多少年就没有程序员这个职业了。”当时还引出周鸿祎以及一大堆的行业老大跟他对喷。那么程序员是不是又要没有工作了？这个里头呢还差那么一点点。现在那到底差在哪一点上呢？这个临界点到底是什么呢？临界点就是如果你完全没有受过编程训练，这些工具你使不了。什么意思？你说：“我就是个文科生，我这个程序一点都不懂，完全不知道。”

这个程序的架构是什么样的？什么叫面向对象？什么叫函数式编程？什么叫顺序编程？这些东西，比如说你都不了解，那所有刚才咱们讲的那些工具，就跟你都没啥关系了。等真到哪一天能够达到说“端到端，上帝说要有光，于是就有了光”的时候，那那个时候程序员就真的失业了。现在还不行，你还是需要经受编程教育，才可以使用刚才我们说的这些工具。

那你说这个临界点，是不是在近期就可以快速被突破呢？嗯，可以说是，也可以说不是。为什么呢？因为你去想一下，说你用嘴去描述一个应用需求的时候，你能说得清楚吗？有一些简单的通用化的需求，你可能能够快速地用嘴把它说清楚。对于这一部分来说呢，程序员确实没什么用了，你只要告诉他：“我现在想要什么东西”，马上就交给你了，这个事是可以的。但是所有的复杂需求，你用嘴一句说不清楚的，或者需要很多人去一起才能把一个事情定义明白的这种需求，这一部分呢，短期内或者说在相当长的一段时间内，这个临界点都是过不去的。

所以为什么说既是又不是呢？就是看你的需求到底是有多简单，还是多复杂。昨天还有一个朋友说：“哎呀，我想去学一下编程，想做一些应用。”后来我说：“你想干嘛？”然后提出来的那个应用的需求叫复杂呀。我说：“你再好好想想，你要看什么？你又没学过编程，何必要跟自己过不去呢？”

那么现在学习编程还有必要吗？还来得及吗？首先，现在还是建议大家去学习一下，只是呢，学法可能需要调整一下。就不需要像我当年上大学那么个学法了，我们可能只需要学一些基础知识，剩下的交给AI就完事了。我们上大学的时候，大量东西需要背，记忆这种事情，计算机永远比人强。所以未来计算机编程，肯定也是需要新的教学方式的。

再往后一个问题，什么样的程序员最容易失业呢？第一个，产品向的程序员其实是可以大展拳脚的。什么叫产品向程序员？就是他知道我做这个东西是为什么，我到底在解决一个什么具体的产品需求，而且可以去跟真正的需求方进行讨论，去确定产品需求的这些人。

或者说，他有一部分产品经历，职能的这些程序员，对于他们来说呢，未来大有可为。为什么呢？就是原来他们沟通明白了以后，还需要跟一些编码的程序员再去沟通，再去写一大堆程序，而且这个沟通成本还很高。

现在的话，他们只需要把前期的需求搞明白了，后面他自己就可以在AI的帮助下，快速地完成大量的代码了。然后，算法向的程序员呢，这个其实永远都不够用。你只要是能够把算法的效能提高一些，把一些原来做不了的事情能够做掉，这一块的需求是非常大的，特别是在AI时代，这一块的需求会变得更大。

那你说前端程序员呢？前端程序员，未来应该会更多地被设计师所替代。就是我能把画画出来了，那你这个程序就算写完了，不需要再通过这个画再怎么切，切完了以后再怎么一块一块拼起来。这一块其实就不太需要了。

因为以前我们去写程序的时候，都是先让设计师设计，设计完了以后呢，我们在写程序的时候，再把这个设计的稿件搬到这个程序的表达上面去，原来有这样的一个过程。以后呢，就不需要了，直接设计师就完事了。

当然，设计师说我也烦这了，别来烦我。设计师烦什么呢？这边还有文生图的很多模型，mid journey、达利，还有一大堆这样的模型，我都快失业了，你们不要来烦我。可能是未来会有一个过渡吧，有一段时间还是需要他们的。

等过完这一段时间以后呢，更多的可能是需要他们提出想法，然后再把大量的文生图所产生的结果进行判断，我到底要哪个，不要哪一个，或者拿到一些文生图的结果以后进行一些精修，这可能是未来的一个方向。

现在已经有一些公司里边出现这种岗位了，就是给机器人打工。机器干完了以后，这个图出来了，让美术去修这个图。原来一个美术可能还能挣个一万多块钱，没准只做得好的能有两三万。现在这种给AI修图的美术的话，一个月的薪水大概也就只剩五六千了。

原来写接插件的这些程序员，很多程序员原来是给接口写程序的，这些程序员呢，以后应该重新找找新出路了。

也只能言尽于此了。对于整个程序员行业来说，现在真正需要做的事情，不是说我到底应该向产品向程序员发展，是向前端程序员发展，还是说我应该去做一些算法，不是这个事情，而是什么呢？应该要找出更多的需求来。如果整个程序的需求量不上升的话，那么大量的程序员失业，这件事情是不可避免的。

所以现在呢，还是要去看看，我们到底能够用AI配合程序员做点什么事，这个是需要现在去思考的。未来AI程序的占比呢，一定会越来越高，甭管现在谷歌说的至少1/4，阿里说的20%，还是百度说的27%，未来这个数一定会越来越高的。而且程序员呢，也不像是很多设计师似的，一定要用笔画，没有这支笔了，我就失去灵魂了。程序员从来不讲究这种事情。

现在欧美的程序员已经大量的开始使用GitHub Copilot这样的AI编程工具，国内的我相信也是如此。你说我就不用这个玩意，除非你最后变成行为艺术，否则真的没有任何意义。人以后真正需要做的事情是什么？不是看代码，改代码，不是这些事情。人以后真正需要做的事情，叫提出问题。我到底要解决一个什么问题？我希望通过什么样的方式解决？我需要规避哪些东西？这个是人真正需要干的活。

然后呢，是检查结果。AI拿出来结果以后，你要去检查一下，是不是很好的依从了你前面的提示，还是说你前面的提示本身有一些什么样的问题？是不是有一些代码拼接接口的地方，有不合适的地方？有不合适的，我们就再拿出来修改一下，或者说再告诉AI说这里不对，再给我改一改。就哪怕我自己不会改也是如此。

你像我现在使用新的编程技术去写程序的时候，这个编程技术我除了一些大的逻辑清晰之外，其他的所有细节我都不知道。报的所有错误，都是人给GitHub Copilot说来给我改一下，出什么毛病了，在这个地方我希望怎么个改法，他就去给我认真的修改。只是比较费劲的就是屡教不改，这次犯了错误，下次接着犯，这次是改正了以后，下次接着改。

这个是让人稍微有一些烦恼。所以，人呢，就是提出问题，检查结果，最终再把一些新的问题处理掉。这就是人以后干的事情，找到更多的需求，才是避免大面积失业的一个唯一途径。我觉得现在咱们不用去纠结，到底是有多少代码是由AI写的，这个没有任何意义。

好，这就是今天跟大家讲的故事。感谢大家收听，请帮忙点赞，点小铃铛，参加Discord讨论群。也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。