科技巨头强制推行AI考核引发程序员减员危机

科技巨头强制推行AI考核引发程序员减员危机 大厂利用量化指标强推AI转型导致团队规模急剧缩减，缺乏业务思考能力的纯技术人员正面临加速淘汰的裁员困境 三位不同年龄与地域背景的程序员深入探讨了 AI 浪潮下行业的反直觉现状：目前人类程序员的单位劳动成本甚至比大模型 Token 还要便宜，导致许多大厂开始缩减 AI 预算。然而，企业在内部依然通过量化 KPI 强推 AI 转型，将测试向开发合并，使团队规模大幅缩减，从而加剧了裁员与内卷，让缺乏业务思考的“纯搬砖”新人面临被淘汰的危机。嘉宾们指出，单一技术已不再是护城河，未来的核心壁垒在于借助 AI 快速拓展工程广度、理解商业并具备端到端闭环能力的“超级个体”。 目前互联网行业出现单位时间人类程序员比 Token 还便宜的反直觉现状，大厂放开权限后一年的 AI 预算往往三个月就会烧光，部分配置修改等琐碎任务人工外包仍比 AI 算力更低廉。 (60:00) 大厂正通过公开排名和量化考核 AI 熟练度推进转型，在 AI 提效加持下，原本需要 100 人的 APP 模块开发流程如今仅需 10 人，只会纯搬砖而缺乏业务思考的工具人正加速被淘汰。 (63:00) 组织架构重塑驱动大厂走向扁平化，如 Meta 抽调工程师组建小 Pod 团队敏捷迭代，高阶工程师能依靠 AI 承担原数十人团队的职责，同时测试向开发合并的“测试左移”也在持续深化。 (66:00) 单一脱离业务的技术在 AI 时代已被平权并失去壁垒价值，未来真正的护城河是工程试错经验、复杂业务拆解能力，以及兼顾研发、工程、业务和管理的端到端复合素质。 (70:00)

围绕AI对软件工程领域的真实冲击，三位中美大厂程序员指出，现阶段大模型调用成本高昂，甚至出现了“人工劳动比Token更便宜”的阶段性反直觉现象；但随着AI工具向开发全链路渗透，传统纯技术壁垒迅速贬值，倒逼企业推进扁平化与岗位合并，进而加剧了国内的35岁危机与行业淘汰风险。 算力账单与自研阵痛：Token与人工博弈 (60:00) 三位嘉宾指出，大厂推进生成式AI时面临着严峻的经济账挑战。据硅谷受访者透露，其所在企业在2023年激进尝试自研内部模型与Agent，经两年努力均因无人使用而告失败，随后转为放开OpenAI与Anthropic等外部成熟工具；然而一旦放开无限制调用，原本规划一年的生成式AI预算在三个月内便被彻底烧光。在当前技术条件下，处理配置更改、监控报警等琐碎任务时，外包给低成本人工的开销远比调用大模型扫描全量历史数据更为低廉，呈现出人工相比Token在特定任务上的性价比优势。许多大厂管理层也因此在近期纷纷收回、缩减对大模型的非理性预算投入。 提效陷阱与编制缩减：百人团队降至十人 (63:00) 国内大厂正将AI使用率与代码生成比例纳入量化考核与末位排名，利用考核机制自上而下强制推进AI落地。然而，35岁的大厂老哥直言，程序员汇报“通过AI提效30%”，在资方视角往往直接等同于“可以裁撤30%的人力”。随着AI贯通需求评审、编码与黑白盒测试全流程，以往需要前端与多条业务线后端约100人协作的APP模块，如今精简至10人即可跑通交付。这种生产力变革加速了岗位重组与组织扁平化，如测试岗位向开发合并（测试左移），Meta等海外企业亦转向数人构成的小型Pod模式并削减基层经理；但与此同时，一线程序员并未获得减负，反因反复调教和纠正模型的幻觉错误而延长了工时。 职场分化：脑力带宽透支与35岁斩杀线 面对大厂工作压力，身处不同制度与生活环境的程序员呈现出截然不同的生存状态。湾区的小刘表示，海外大厂虽少有工位上的“996”，但他必须借助AI同时推进四条研究线程，极高频的上下文切换导致脑力带宽严重透支；同时，由于美国在法律与用工机制上缺乏年龄限制，35岁被裁员后仍能转向传统行业或读博过渡。相反，国内两位老哥证实国内大厂的“35岁职场斩杀线”普遍且严酷，年龄、薪资双高且被贴上“低潜”标签的工程人员往往成为裁员第一梯队。高饱和与低容错环境下，国内受访者对单纯依靠600万至1000万元存款实现退休（FIRE）持谨慎态度，更倾向于依靠持续变现的能力来对冲长期风险。 技术平权时代：从代码螺丝钉到超级个体 (70:00) 三位受访者一致认为，脱离业务的纯代码技术已不再构成护城河，大模型正使基础工程能力被彻底“平权”。小刘强调，随着职级上升，核心壁垒在于对产品市场的前瞻远见，以及在海量技术报告中甄别出生产环境可用方案的研发品味（Taste）；国内嘉宾亦指出，真正的壁垒在于工程试错经验、复杂业务拆解能力以及利用AI放大产出的综合素质。面对行业逆风，嘉宾建议年轻程序员摒弃单一维度的内耗，切忌做缺乏思考的“纯搬砖”工具人，而应借助AI快速铺开知识广度，建立个人信息摄取的标准流程，向早期能够独立端到端闭环的“超级个体”角色演进。 本场对话展现了AI工具链对软件研发体系的重塑逻辑：技术平权并未消除从业者的职业焦虑，反而在压减初级岗位编制的同时，大幅抬高了对工程广度与业务复合能力的要求。至于组织极端精简后新一代程序员应如何积累足够的试错经验，以及低端编码彻底自动化后行业的准入门槛将如何演变，仍是技术转型期悬而未决的议题。

以单位劳动时间的价格来看，目前人类程序员竟然比 Token 还要便宜。 小刘: 高物质需求、高维护成本的人（high maintenance individual） 小刘: 重塑了自己的奖励机制（reward function） 35岁老哥: 依靠一种能够持续变现的能力，让自己拥有决定未来方向的选择权 博士老哥: 在大厂里，员工的思维视野会被逐渐压缩在眼前的一亩三分地里，价值观被极度统一，陪伴家人的时间严重缩水，以至于逐渐认为“生活并不重要”，这是很多新入行的人无法预见的心智成本。 单一的纯技术、脱离业务的技术绝对不是护城河，也越来越不值钱。 35岁老哥: 等我被裁员的那天，我是欣然接受的。 35岁老哥: 你不想变成资本的走狗，但是你又不得不去做资本的走狗。 我们通过 AI 提效了 30% [60:00] 硅谷嘉宾: 两年之后全部都失败了 [60:00] 硅谷嘉宾: 没有一个万金油的Solution（解决方案） [63:00] 国内大厂嘉宾: 老板不看头几名，他只看后几名 [66:00] 十个人的公司、十个人的团队 [70:00] 35岁老哥: 我建议别入行。 [70:00] 35岁老哥: 用AI去快速地铺广度，先全能再深耕

[0:00] 最简单来讲很多人都在担忧AI取代码龙但是以单位劳动时间的价格人目前还是比token便宜的现在看到很多新闻就是说这些大公司在不断retrack自己的大模型的investment就发现当放开自己程序员不断的使用cloud code不断使用codex就发现自己一年的JAI的bill那预算在三个月之内就已经被花完了这边就是很多领导层已经在发现人还是比token便宜的我举个例子我最近也是在webcoding做一些自己的产品然后我之前其实完全没有接触过前端的一些东西然后我让AI帮我出方案然后我还会让他假模假样的出ABC的各种方案但其实他说的一些价格我都不了解我也不知道哪些好我就让他帮我说优缺点但说优缺点说完了以后我还是心里是虚的因为我们公司有这种考量包括自己我都觉得很牛马去给大家去装这个东西你要让大家去装然后他还要去统计这个东西老板他每天就能看到每天每个人AI用量是什么样子前路怎么样子提问了哪些问题做一些归纳所以说包括我都觉得自己我做的东西挺讨厌的环顾四周着眼当下还打扰老张那从拆在GPG刚火到现在国内外大目前满天飞程序员这个群体的职业发展以及说AI会被这个群体推到什么程度一直以来都是互联网环境里关注度比较高的问题所以我们这一期就找了三位大长马农就程序员行业本身以及AI目前对这个行业遭上的冲击和影响进行了交流讨论那本期嘉宾的第一位是来自湾区工作了快三年的年轻马农第二位则是已经过了30岁但是工作经验刚刚三年的国内大厂马农第三位则是已经到了35岁这个在程序员看来相当敏感的年纪基本上国内叫上名字的大厂都待过然后目前在杭州某中厂工作的一个程序员老哥那在跟这三位对话之前呢我一直都是觉得在未来技术会越来越不重要程序员也会被AI所替代但聊完之后我会发现他们这些人对于这些问题的态度反而是相对比较乐观看完本期视频之后你或许就能对当下国内外大厂的内部变革以及AI发展对互联网行业的各种职业遭伤人的冲击就有一个大概的了解了如果其他业内人是在看本期内容的时候有不同的想法看法也欢迎在评论区就能讨论我们废话不多说直接开始成片OK 那我们就开始这期的大长马农的巡聊播客大家简单做个做的介绍那我最年轻的话我就先开始吧我现在是26岁工作快三年了吧从本科加硕士年读之后毕业直接工作在旺区某个大厂工作了三年If you look at the video you know which company I'm talking about之前在西雅图Legacy Team做后面转到J&I Team然后现在从西雅图转到了湾区就是像亚马逊里面更核心的AI组大家好可以叫我小刘我这工作才差不多三年然后虽然工作才三年但是年龄还是挺大的运到32岁了为什么这么大呢因为之前读了一个博士然后博士也是不是那么顺利延期了一两年然后之前是在北京的一个电商的一个大厂今年上半年是回到上海这边来工作哈喽那个我之前上过老张的节目工作差不多有13、14年了我本身也是计算机专业然后学校的话不知名985毕业在各个大厂都待过你能听说过的大厂基本都待过我们开门见山就聊程序员这个职业的话我这个人表现是什么我就是先谈这个高薪职业的这个高薪就是大家一开始干程序员到底是因为热爱这份工作呢还是因为这个行业高薪才选择了这份职业一开始入行的时候工资多少在职业发展过程中最高的一开始刚毕业的时候在西雅图总包是184K就是18.4万美金去年跟老张访逃完之后就刚好升职了然后呢升职的包是25万家然后最近帮到了湾区然后再加上一些绩效现在是30万然后这个30万是湾区贫困一些因为我最近看一下Bay Area的那些median salary在南湾的话平均水平是27这样子我是选择因为高新还是因为热爱吗高新是基础吧我是一个high maintenance individual就是我有许多高物质的需求我喜欢玩一些PC或者是买一些贵的东西所以说高薪对我生活这样是个基础然后同时我觉得热爱是可以通过自己在工作中快速的正反馈改变自己的reward function以及寻找自己喜欢的方向来培养比如一开始小时候我抱很多兴趣爱好班然后发现有些兴趣爱好我很上场然后我就用这个张作自己的正反馈来不断的 [5:00] 感情自己在这个爱好的技术就比如我的游泳和跑步和汽车然后呢就是说当初全程程序员也是因为各种机缘巧合至乎2010年的时候有各种什么北美天坑专业劝退的点子那他们都说装码装码离开你的生物PhD离开你的化学PhD赶紧去装码那回头看的话我就觉得当初看这些帖子就已经在我脑中十几岁的时候留下一个种子你要赚钱的话不能去做自己小时候上场的东西为止是化学That's my answer这是个比较 complicated的 perspective我这边应该主要还是为了好玩在高中的时候其实就已经在接触信息奥赛了然后那时候还挺早的13年左右那时候还在打奥赛的时候还是用的什么帕斯卡语言不知道现在小朋友也听说过没有对然后但是后面其实也见数不多在上面没拉到什么成绩再往后面包括杜博士其实变成就变得越来越少了那后来到了大厂虽然也是技术岗位啊但是因为做的是算法岗嘛所以世界开发的工作也没有那么多然后这是一方面薪资的话啊因为我当时校招的时候是二三年就国内业类的人应该都知道二三年是一个特别特别就国内这个互联网特别难的一年当时找的工作应该是非常难找就基本上最后只剩一家要我当时的年报应该是六十出头吧今年我师弟他们随随便便都能上一百现在我反正被他们疯狂倒光所以看如航坦白说就是肯定还是被高薪还有这个行业的红利器然后我自己本身也不排出技术因为我说实话也是从小时候开始接触计算机你刚才说帕斯卡其实我不知道你比我小多少岁但是我那个年代也是帕斯卡然后我刚入行的时候其实就是应验生正常薪资可能那个时候年薪能上个15已经算special offer了后面的话其实也是随职集和经验的上涨也算是在高峰期吃到过互联网红利但是说实话和比我更早的那一批来说我肯定是吃到一个红利的尾巴阿里那批或者是自业更早那批很多人都财富自由了但现在整个行业环境和几年前确实完全不一样了各种方面那我就一会讲AI的时候可以再细讲一下AI对我们这块这行业的整个冲击造成这个行业和这个薪资一些变化那你没说你自己薪资最高的时候年报多少感觉不算太多吧年报最高的时候税后也有一百吧OK也不少了你是觉得说出来跟你童年入行那些有点相对不是特别高童年的来说有点丢人OK明白下一个就是很多程序员也好或者说一些高技术门槛但是短职业周期的这种行业的朋友来说他们一般都会有用想法就北上广山打工的那些朋友赚过多少钱我就退休对你们来说这个数字应该是多少然后这个数字也没有发生过什么变化我个人来讲我现在是没有想过退休的有时候我觉得虽然工作行为内在到我会不想工作但我觉得我目前所选择的工作的day to day work在工作中探寻未知的刺激感然后maximizing information gain可以接触到各种亲眼科技来说这对我来说是一个很好的reward我很难想象我退休之后不工作日常生活状况是什么样子就比如每天起来就打扫草坪打扫家出去健身房什么的我是很难想象那样的生活我需要一点那种智力上和intellectual上对我要的那种刺激要不然我觉得我会很missable所以说我没有我没法直接回答那个问题那我想我的battle line是我退休是肯定会回亚洲退休的要么就在日本退休要么就在泰国退休要么就回自己家乡退休美元对亚洲那些货币的购买率我觉得这个数字应该不会太高反正这两年也开始慢慢接触到一些fire的概念现在不让说唐平那我们就说fire但我也完整算过账简单版本的话算了大概600万左右就差不多够了也不需要在一线城市里面去生活那符合自己心里面预期的一个过得比较爽过得比较好的可能还是得到1000万差不多攒够了才能退休我觉得老张安排这个事情我觉得非常有意思每次听完了那向完两位同学回答之后,我都有种感觉,好像我以前的自己那些想法就很像,你知道吧?以前我可能会告诉你一个确实的数字,包括之前老张和采访的时候,我也透露过一个数字,那次老张采访的时候,我已经属于一个退休的状态了,但是透露中又回来工作了,这个后话再讲。 [10:00] 现在我可能不会给你个确切数字但是只能说一开始我刚工作的时候也是有一个很明确的这样的一个像存款目标到这个钱就可以躺平了但是其实到后来发现行业不确定还是很高的然后你想单纯的去靠一笔存款我觉得很难就是能安稳一辈子吧然后我现在的心态可能会更偏向不靠一笔钱退休而是靠一个持续的这样一个能力持续变现然后让自己有选择权来决定自己的未来的一个方向对如果说这个数字有没有变化我觉得肯定永远都是在变化的就没有一个确实数为什么要问这个问题因为我在上海的一些朋友就是这个也是高薪人士他们一开始的目标可能就是什么500万已经赚到500万的时候就想着我是不是再分了个两年赚了个800万是不是再更好一点然后有800万之后就会又想着1000万人永远在想我身边的人都有豪宅豪宅的那我是不是也得考虑买哪里的房子我得买什么就是价位的车子然后这个数字也就一直在往上涨所以就三位来说的话其实标的这个数字肯定是要比一般就是薪资不是特别高的行业的话要高很多的这个回答是会根据你目前个人的生活情况来听的我来汪区当时来汪区十个月了解了这边我当初想要不要在汪区settle down有个family有个孩子那我看一下汪区这边那些好学区的comparativeness那我看一下这边你想要在汪区买好学区买个房子你肯定是要四五百万美元就是那种读动的房子那我想我肯定买不起因为我很多的我的一些大老板一些大经理他们都觉得自己买不了湾区的房子就觉得既然房子这么贵我就没必要去强迫自己去买这边这么贵的东西在这边的时候我倒听途说了一些湾区小孩的心理健康的问题就觉得他们有些Paro Alto High School就是Paro Alto就是Stanford那个地方最近有很多小孩走到铁轨上自杀就是因为学习压力特别大当时听到这个新闻就觉得我还是不要把小孩放在这边因为把小孩放在这边的话为他不见了死了就怎么办因为这些circumstances我觉得我不想再往去退休我肯定会回亚洲还是就高兴来谈当下你觉得马龙还算不算一个好的决筵方向如何看待现在还在以各种方式试图转马的那些年轻同学们我只能提供美国这边的perspective我觉得算是一个好还是马龙相比美国的其他行业还是一个好企业不去说那些医学院律师或者是一些老银行老三样最简单来讲很多人都在担忧AI取代马龙但是以单位劳动时间的价格人目前还是比token便宜的现在看到很多新闻就是说这些大公司在不断retrack自己的大模型的investment就发现当放开自己程序员不断的使用cloud code不断使用codex就发现自己一年的JAI的bill的预算在三个月之内就已经被花完了这边就是很多领导层已经在发现人还是比token便宜的但长久来看我觉得这个价格计算相会是复杂的一个更大更强的model比如OPUS加上一个好的Harness也许可以one shot many complex problems就是一些很复杂的问题可以一下子解决掉但人的话你可以有十几个人的team一起一起来coordinate十几个星期也许用大模型来解决一些比较obscure的问题是比人更平易模型就比人省钱但也有一些其他的问题比如说很legacy的team对于很cool job的问题你把这些问题outsource给在印度的印度人做或许用大模型做还要拼了很多去年我跟老张说过这句话就是未来的大模型将会像电力水力和那些道路一样基建化变成infrastructure然后在这个大模型通用化基建化的道路上我觉得还有很多东西可以做可以说是Asian的orchestration或者是influence optimization如果你是想入行的话如果你是new grad的话尽量往这方向上靠会有很多机会我可以补充一下我现在在湾区的一些其他的经历但it kind of confirmswhat I just talked about我来说一说对 我觉得马龙或者说程序员或者计算机相关的或者大厂的职业对于普通人来说还是一个比较好的职业因为它还是一个你用时间换钱来说兑换比比较高的一个行业但是里面还其实是比如你在大厂工作那其实里面还是会有一些隐形的代价除开钱以外的代价是可能很多新进入这个行业的同学所看不见的比如说人的异化对吧就是大厂可能会把整个人螺丝钉化你整个人的思维局限可能会逐渐的缩载 [15:00] 你自己眼前的一幕三分地上去以及比如说对家里的陪伴亲近的陪伴会变少这也是很多在大厂员工里面一些通病价值观会逐渐的统一会认为生活并不重要我觉得这也是一些代价可能大家如果转码的时候除了金钱上的考虑的话其实这种隐形的成本大家是没有去做思考的我觉得还是可以多考虑考虑的我这边的理解来说和两位同学相反我是非常不建议去这说入了其实以我的直觉因为一位同学其实说的很对就是说实话Token的它的所谓的cost肯定还是比人工要贵的但是现在国内大厂卷的其实就是这个他希望你用很多我们甚至会把Token的使用量当做考核的标准而且我自己也在做这些事情就是老板需要考核这个事情就是你的Token使用量你的AI使用量你的AI的娴熟度使用量是什么样的它会强制纳入你的考核标准所以说前期各个大厂都会去花钱去烧这个东西它为了就是让你多用最后会怎么样大家都会清楚这套水都汤的差不多了那就是到采源的时候但其实已经开始到采源的时候了所以说入是可以入但是性价比已经非常非常低了就是你好比你来是可以来但是能保证你来几年比如说一到两年两到三年或者是更多说不准也有可能是更少所以说就是以前可能十个人做一个事情那现在一个人去做这事那你跟这另10个人去抢破案还是说接受和剩下9个人一起被裁掉这个东西不是很虚的包括做一个APP也是一样的一般来说可能比如说前端客户端的话像安卓iOS加起来很可能大一点的可能会上40 50人这么多后端的话可能又分不同的业务线也有可能40多个人就是少说做一个APP的话大厂可能要100个人都有可能但是你现在做一个小的模块的话需求评审到方案设计到编码到测试黑核白核然后最后到交付然后到什么线上的诊断跑下来可能100人里边需要10个人就很不错了因为目前我就在做AI体效这个事情所以我自己来说还是比较有感触的再一点就是我感觉现在AI比较适合一些我个人见解只是说适合一些老的程序员就是说他们本身就有一些广度哪怕深度不够那你可以去让AI可以做一些设计这些事情一旦广度不够那你有可能问的问题就是不对就是两个人一个经验稍微好一点的那他两个人做同样的事情那质量就是天差地别的所以说我感觉现在你要是为了抱负啊或者是来躺转的话我是非常不建议来转马的我是坚信不太建议的你要是来的话那你一定要接受持续高强度学习接受内卷你一定要强制自己去用AI去提升自己总之反正这个话基本上是逃不开AI的AI这个话题我们压一下我们后面是专门去聊的下面聊这个就大长马农的实际工作和生活就包括刚才小刘自己也提到了高薪之外的另外一个代价可能是一些一些罗斯汀也好或者一些其他的也好然后大大马目前的一个就是其中一个刻板印象就是没有自己的生活然后很能加班也没有特别太多的社交然后这种人还不舍得给自己花钱用相亲市场上的话来说这种人就是太适合对吧结婚的那种人群然后你们是否是这样的情况然后觉得身边这样的情况的人多吗我个人不是这种情况对我来说我职业对我个人生活习惯的影响不如我自己思维模式和性格对我生活方式影响更大以我的work life balance来说在我救主的时候当我做的东西都是很trivial商商改改改config然后monitor什么东西这些东西就是不需要很多脑子那我就会花更多时间在自己身上我就高强度每天都可以健身还跑了半马还可以喜欢骑车到我转到J.I.S.的时候我就发现我每天做的东西就非常有意思而且有各种各样的知识在那边那我就更愿意花时间去钻研这些新的知识新的方面以及skill myself up所以说这是比较It's not a straightforward answer对于花钱来说的话我就觉得这个不跟职业有关以我个人的经验来说这可能跟你的成长环境家教更有关但我一直有这个opinion知道并学会给自己花钱是爱自己的表现然后这个自爱自重会在生活中的各个方方面面给你带来各种正面的影响比如在面对冲突的时候有更好的底下 [20:00] 以及可以坚守自己的Bartonline还有就是就像你从优秀的人学习各种优秀的习惯和知识和行为模式一样当你用学会用钱来购买优质的服务和产品你就知道这个类型的服务和产品在这个价位应该有的水准会是怎样的那你就会辨别劣质的服务和消费陷阱这就是我的一个opinion就是你肯定要会学会花钱至于你学会的花钱要不要花钱it depends on the circumstances你就突然想买房子什么这些或者说你想买个designer bag也是个total different question我也觉得有消费欲望是好事它可以让你去钻研你工作生活中不会接触的领域学习更多的知识就我自己来举个例子我小时候12岁的时候就做了自己的GTX 680配了自己的3770K我从小是看这NVIDIA的logo在各种EA的游戏中长大的所以说如果我没有这个经验的话我就不知道NVIDIA是什么也不会在至乎2013年14年左右他们都在讨论Running PyTorch和TensorFlow在那个CUDA上我就根本不知道他们讲什么然后如果这个都不知道的话我也不会在后来确GPT火的时候调整自己的投资和职业选择所以说我觉得以我个人角度来讲花钱享受生活是自中自爱的表现也是提升自己的一个方面同学在国外的价值观一般可能还是优于国内大部分大厂的同学可能还是没有那种狭义上的生活我觉得这可能也是一种互相选择选的一个过程一方面职业的要求会比较大都会比较绝另一方面干这个职业我是指马农这个职业的人可能他们也会倾向于表现出来不和外界接触等一系列的这种行为特征比如说我周末也喜欢一个人待着也不喜欢出去社交但是从辩证的来看你说这种生活为什么也不是他们喜欢的时候举个例子在很多叙事里面一般说学霸这个学习怎么怎么辛苦熬登苦战什么什么的那其实在我的同学圈里面就是读书很厉害的这些朋友们他们其实觉得读书并不是一个辛苦的事他会觉得这个东西他是很享受的他们是热爱学习的你不让他学习他反而是不知道干什么学习这么辛苦的一件事何尝也不适合他的一种生活呢说这么多你要解释这么多不舍得给自己花钱呢有吗我确实不是很舍得给自己花钱身边朋友也大多是这样的对明白我对第一位同学挺有感触的就是对花钱上面我以前确实不怎么花钱现在我觉得确实啊这把年纪的还是要取悦取悦自己最近我也比较舍得花钱了就是想喜欢什么东西也会去买了以前的话也是至少国内的马农基本都是很节俭的他们可能穿一个公司的这样一个T恤然后穿个拖鞋一个短裤就是来回在工会上走但是可能都是一些新疆过腔的大佬就是可能会这样的一些状态会比较多我其实在之前就是非常的节俭去什么地方都不太舍得花钱都是以买最便宜的为主我觉得这是一个然后再一点第一位同学讲到了还是海外的战友环境Oklio Balance这是国内程序员一直很向往的一个工作方式但是虽然说向往这个东西但我一直没有体验过这是什么东西对这是很可悲的一个事情国内大厂或者国内的公司除了外企以外可能不太能做到这样的一个事情但是我的户外活动还是比较多的包括我自己也做过户外泳队然后也做过像橄榄球教练之类的这样的事情平时我也会健身素膝或玩讲板之类的这样的事情就是属于虽然说强度很高但是呢我还要去靠这些东西去调解自己就是假装自己一个我和Live Balance的一个状态我就觉得有的时候不知道是自己可悲还是怎么样但是我总体来说我消费观来说还是比较理性的我不太乱花钱明白然后三位其实刚才都说到了也不是三位下面有两位国内的也都说到加班上面这些压力下一个问题其实就是目前自己在公司里面加班压力大然后自己加班最多的情况是什么以及说你目前在自己所在的大厂里面上班最大的困扰是什么加班平常是不存在的只有在项目的deadlineapproaching的时候有各种小问题大家会各种加班然后这个加班也不是说你一直在那个办公室我的领导们还是大家都是五点就下班然后开始回家到家之后继续的开启自己的电脑然后在自己的电脑上 [25:00] 互相聘对方互相改push各种code这就是我对加班的理解在工作之外的时间打开自己的电脑做工作的事情这就是我对加班的理解而不是在工位上面996或者是247什么这样的对我来说目前在大厂上上班最大困难是什么或者是压力最大来源是什么曾经在救助我最大的困难是被困在一个与时代脱节的队伍和组织里面我旧组的leadership最光注的东西其实是Nothing should be happening我们不想尝试新的东西我们不想改变任何东西As long as something runs你不要去touch它除非necessary所以说当时自己虽然身在大墙然后看着外面世界日新月异但觉得自己是被困在一个玻璃瓶里而且自己无人为力但这个是结构性的你可以自己改变你可以去转到一个挑选出一个好的组来align你的自己想要的组然后现在最大的困扰就是我个人的带框已经不足了我的公司是可以无限量的使用Cloud Code然后Opus 4.8没人管你所以说就是我有很多idea可以探索无限量的Opus可以让我很低成本的去呃原型化prototype各种东西所以说目前来说我就有一二三四个thread四个research thread然后同时的进行我一天时间八个小时我自己allocate每两个小时我就要去让我的cloud code去干别的东西换成另外一个research topic然后这种平凡的更换context呃累的不是公司的账单其实是我自己的脑力去年我也说过很多公开的paper很多公开的idea实验室环境下可以work但在生产环境下当你并发上去了当你concurrency上去了你就work不了很多东西是要我一个个试过去然后同时由于我需要各种contact switch会变得非常累对压力都是自己给的不是说光是push你的不是50%吧就是一半一半OK小刘加班就是看怎么说吧也就是国内大厂的日常吧每天晚上都听完的才会但是有一个对比的就是比我赌博还是要轻松一点赌博一会儿但是每天11点钟才能回到家一事无成那种隐形的心理压力以后其实到现在来说工作时长的这种压力其实小的很多但是比较大的压力来源本质是国内整个变化还是太快了就业务上啊架构上啊各种的变化都挺快的对于个人来说的话这个容错会比较低一点那本质其实就还是国内太卷了你博士时候10点那你现在比10点还要早这么轻松吗11点不是睡直接回去就睡那我觉得还是蛮轻松的说实话这是国内的一个日常我跟你讲因为我在字节待过比如说的含金量应该知道就是字节一年人间三年等这个句话含金量算了可能要好一些可能还是岗位不一样有可能说实话我觉得我之前跟老张讲过在这家公司我其实只用了在字节的工作强度的一半不到我就可以给其他人卷的受不了这类似是这样的一个状态所以说再加上现在AI的一个加持吧就我来看现在可能就这么一年的一个时光吧我觉得现在压力可能变一个另一个方向第一肯定是没变的就是行业不确定先其实这个行业不确定早在四五年前或者是更早都已经是体现一个不确定那个时候已经AI已经开始冲击了再加上裁员的一个常态化整个行业其实饱和度也很高对于所有人来说都是一个最大的压力在这因为毕竟和自己的吃饭相关然后第二就是内部的一个反向内卷不光我们公司其实包括所有大厂也是在做AI的全面提效然后刚才讲了所有东西要去做量化考核我刚才说的像用AI的使用率数量度等等以前大厂其实就有内部赛马的机制可能一个业务就会被很多个部门去做现在其实你看到包括像这些agent这个东西像自己推出的这样不管去确也好或者是其他公司也会推出一些类似产品包括一个公司内很可能会推出四五个或者你不知道七八个你不知道的更多的agent都有可能都是在内部在去不断去内卷你在做AI体效同时你还要去扛住原来你在做的业务的一个压力其实等于一个双重压力我感觉至少在这个阶段可能我只能说算是个AI过渡阶段会比之前做 [30:00] 又会更累下一个问题就比较直接了就是程序员你三位认为程序员这个行业存在技术互乘合吗虽然说这是一个具备一定技术门槛的一个行业但是技术互乘合这个东西以三位的个人视角来看你觉得程序员有这个东西吗以我个人的理解在pre-GPT时代就是GPT出来之前那个时代你对一个领域可以说是技术上或者是商业上产品上的deep knowledge很深的知识就是一个程序员的互乘合那现在在Post-GPT时代我觉得这个护城还存在就比如Anthropic就还在招很多securityOffensive Security的职位然后各种网安公司比如PeroAuto Network或者是Cloudstrike他们也在大幅扩招来准备Agent时代的网络安全所以说我就觉得这个护城还存在然后Leadership对市场和产品的理解的广度和深度也很重要我举个例子就比如Cloud Anthropic他们当初就决定了他们的product market fit 就是2B我只做2B business 我只做coding我不会像open AI那样浪费自己的bandwidth浪费自己的投资 浪费自己的compute去做那些2C的video generation去做那些图生图的东西什么这样的所以说当你从IC变成一个领导你的vision你的理解你对市场的那些understanding也是你的护城河但我觉得随着你职位升高或者是你的experience变多你的这个理解会更好我另外想补充就是在idea和engineering都很cheap的年代你的research taste就很重要在各种各样满天飞的技术报告里能快速的识别排序优先化各种idea找到那个能work的精子而且不是那种实验室里能work是那种production环境下能work的东西需要的是一种intuition和taste十年前我在知乎上就各种PhD学生在看到他们在诉苦就说他们都说有research taste很重要比埋头苦干更重要十几年过去了我虽然没有读PhD但我也发现在职场中去识别high impact项目去识别有前景的组去识别上头想要什么这些技能其实是跟fostering a good research case是相同的所以说我觉得总的来说护城河就是你积累的经验emerge出现出你对这个市场的一种intuition和理解就是你一个小学的护城河挺综合OKPHDOK对技术从来都不是一个我觉得技术从来都不是一个护城河如果我们把技术定义为你携带或者说你做一些架构的这些搭建的话即便是在前AI时代它也不是一个护城河只是因为在早期的互联网时代大家都是从零到零搭建起来的所以这些东西是会非常值钱的但是在UEI以后这些知识都是会被技术平权掉的刚才那个同学说的很多观点我都很认同就是说你的Test其实是你最重要的一个护城河之一然后这里面的Test真喜欢把它翻译为你的工程经验就是说你需要花钱去或者花时间花精力才能得到的一些经验比如说芯片行业的这个Intel你要去做新的芯片设计你要做芯片流片汽车行业你要做发动机设计你要不停地去开发新的发动机去做多次的试错这种需要真真实实投钱以及真真实实用时间积累的试错的经验才是一个人最重要的一个护城河实话和两位的观点差不多现在单一的技术我觉得是完全没有护城河之说的所谓单一技术大家应该都理解包括其实现在即使大家对AI吹得这么牛从之前说的Web Coding到现在可能就Swipe Coding或者像Hanness这种的其实你实际应用下来它并没有那么的好用给你解决复杂的一些东西其实说白了还是你怎么把一些很复杂的东西去拆解为一些简单东西去为AIAI它并不能完全地定解决这些东西而且我目前观察下来这么多大厂还没有一个真正的能完完全全把全链路打通的虽然说大家都是在朝这个方向去努力也有可能有些大厂藏着一夜找但目前来看我是没有看到一个真正的完全把这个全链路解决的但我自己也是在不断地去探索这个事情去解决这个事情当然这个东西你当打通的时候那意味着就是可怕的时间就来了所以说我理解的一个混合就是一个是业务理解问题的一些拆解能力还有你的这些方案能力和这些落地能力就是你把这些东西去综合的然后熟练的用在AI上然后你放大自己的这样的一个效率的一个综合能力 [35:00] 我觉得是一个算是一个目前说在AI时代比较重要的一个护城河对就是所以说未来淘汰的话就是肯定是只是那些班准写代码而不是程序员这个职业那其实按三个这个说法就是下一个问题的一半答案你出来的就是技术它就是越来越不重要对吧不是不觉得不觉得吗OK那接着回答那就是下一个问题就是怎么样看因为你刚才已经谈到技术的问题了如何看待在职场的晋升过程中晋升它更容易发生在业务层面而非技术层面以及说技术是不是越来越不重要那我开始我的回答吧我觉得这个回答一样是全部都一样重要Every single component都是必要但不充分我在去年专组之后我一直在提这个就是因为这个专组对我个人职业生涯的培养非常大就是因为在专组之后我看到了一个好的engineer应该是这样子他是一个full stack他既要懂engineering你要懂自己的产品更要学会marketing把自己的做出来的产品让大家使用convince大家要用他的产品就是说全部都很重要以我看到的个人能力很强且很成功的老板为例子他们都是非常的主动的加很坚持不懈的进化自己的research进化自己的engineering进化自己的people进化自己的business还有marketing的能力就五个方面他们知道自己目前科技这个行业里面科技前沿是什么知道自己这些技术的本质和实现方式知道这些技术会如何影响自己这个组织的业务也知道上头和同僚他们想要什么最重要的是他们知道有哪些人under my management可以把这个事情给做成后面就知道他们要如何推销自己的队伍和自己的技术来放取更多的资源来实现自己和领导层的共同目标就是说如果你是个manager或者是tech lead你只知道怎么管人你不知道你的research不知道engineering不知道business不知道marketing那你在这个资源分配的游戏中是占据被动地位的为什么就是别的老板他们提出自己的想法来convince上头去做一个事情去做一个initiative你是被他推着走的而不是你去提出这个想法来做这个事情another的意思就是你是做搜索的你有个很成功的队伍在2022年2023年你看到GNI的时候你的第一反应是能否把GNI放到自己的text能把这个吸收进来如果你是你在你组织里面是第一个把这个做成的人那你就可以在这个组织之后的那些生成式大模型的发展中有更大话语权你作为一个Manager你自己的Scope更大你下面的人绩效更好更愿意干活然后你的领导也可以跟CEO和SBP交差说我们组织用了GNI然后我们的Protecting变得更高了然后revenue变得更多了然后CEO也可以跟Wall Street说我们用了GNI然后我们的revenue我们Q1 Q2 Q3的revenue变得更好了然后股票就这样涨大家就气了融融所以说这是一个end to end的pipeline你肯定要懂技术你肯定要懂上头想要什么你要知道你的钱从哪里来的所以说在晋升上面你这是缺一不可的升得特别快的我看到了他这些是全部缺一不可的我回答一下老张刚才的问题首先技术肯定还是很重要的对 但是为什么晋升的大家总会觉得是靠业务而不是靠技术首先这个业务这方面可能是会说的比较模糊一点可能业务这个模糊的概念拆解下来就像刚才同学说的他有可能甚至有五个维度你的business你的这个market你的你的leadership啊这种各种维度的能力其实是非常重要的这个本质上也是因为你职场其实是一种价值交换的一个场你想走近身的话你想走上面的位置的话那你就要跟你的老板去做一些价值性的交付那你交付的东西到底是什么是一个技术空无的技术的自嗨还是说老板想要的一个结果还是说就真真实实的业务上的一些成果这是第一方面就是为什么大家职场升级会感觉会更靠业务一点而不是单纯的技术一点对这也是各家大厂估计都会有一个价值观的宣传叫做不要技术自害对然后第二个就是为什么我觉得我仍然觉得技术还是非常重要的因为技术这个东西确实是一个非常基础的前提条件就我举个例子就是我最近也是在webcoding做一些自己的产品然后我之前其实完全没有接触过前端的一些东西然后我让AI帮我出方案然后我还会让他假模假样的够出ABC的各种方案但其实他说的一些价格我都不了解我也不知道哪些好我就让他帮我说优缺点但说优缺点说完了以后我还是心里是虚的虽然就是你跟AI的交互过程其实就是你当管理者的一个过程你要下方 [40:00] 下属在跟你交付一个结果你不管它过程是啥样的但问题是下属来这些东西来跟你聊的时候你完全不懂的话就完全是虚的对不是技术不重要我只是觉得两位也总结就是纯技术脱离你要脱离业务的技术它是不值钱的大厂的晋升其实也是看你就是带来这个业务的价值还有影响力然后呢如果说业务的话你才能去被看见然后才能去晋升这样的一个事情明白这里有项目重要也是之前聊大厂的问题就是说为什么在大厂可能一个比较大的缺点就是人的异化每个员工都关注自己螺丝钉上的事其实完全隔离在这个市场以外的你没有一个完全N to end的就端到端的一个交付产品能力那这里面交付产品能力就是包括到你对这个产品的销售对这个产品的包装以及产品的定义各种的其实是非常重要的一个能力但是这个也是被大多技术同学所忽视的东西对我也想补充一下就是虽然说我之前说过一开始说我要做个full stack engineerengineering product marketing business什么都要但其实again我同意小中说的话就是你在大厂里面你被分配到的活也许可能不是最重要的那你就没有这个环境来foster或者培养自己变成一个full stack engineer的机会所以说这也是个很lock based的东西第二个问题是关于程序员一直以来的一个重头戏就是一个核心问题大家是否认为程序员的35岁这种斩杀线或者说这个职场危机真实存在以及说如果你35当然我们这里面已经有35岁的这个城市来了如果你35岁被裁了你会去做什么或者说你了解到了身边这种35岁被裁的马农他们都去干嘛首先我在美国我是没见到35岁的风水岭的也许是美国的劳动力市场不允许雇主如此挥霍labor supply就是basic economy 101但值得说的是我的第一个族我的旧族80%都在今年被裁员了然后那些业务全部都被out source 到某个地方cheaper place然后今年我跟一些wanchi的startup 的recruiter一些出创公司的recruiter聊很多人他们在第一次的电话就跟我说你听说过996吗那我当时就回来一句I'm fucking Chinese我肯定听说过996然后呢就说就是发现随着时间的变换这种labor supply这种dynamic也会在变至于说我了解商速所以被裁那些他们我没见过我没见过personally没有physically听说过的话他们也是继续当马龙去从大厂转到一个中厂或者是一些传统行业的IT部门来take the pay cut来躺平对 没错如果我35岁被踩的话我也许就回去都撇事吧对有可能是我带着环境的问题吧我这边可能还是暂时没看到35岁被踩或者说因为高龄被踩的因为大部分到了一定的年龄他都是要么出去创业要么是被挖到其他公司去的可能还是一个向上的情况吧但是35岁这个东西确实还是是社会普遍存在的一个县吧特别是之前可能还考虑过去当大学老师那在大学清交里面其实也有35岁这么一条线对于大学老师来说最重要的一个科学基金叫做青年基金它其实也是限制男性教师的35岁之前申请如果35岁之前申请不了申请不下来这个基金的话可能在大学里面也不是一个很安稳的岗位我觉得是国内普世性的一个问题还是人多了如果你35岁被踩你要干嘛呢因为清教你当不了了对清教也当不了了对我最近最近两年还是在学一些做投资以及做一些副业然后可能也尝试了一下做自媒体35岁危机真实我觉得其实挺真实的虽然说我不是被裁但是我觉得就我看到的在大厂里面还是挺普遍的至少我觉得做工程类的还是挺普遍的就是不管你是在什么样的阶段比如说你的年龄和你的薪资那到一定比例的时候其实你就会被公司打上一个标签比如说低钱那你是一个非常危险的状态就这个时候你是随时会被所谓的优化的一个边缘公司需要去做一些调整的时候那你一定是第一个被调整的这是一个我觉得一个很常见的一个现象那在不管是35也好还是30也好其实我觉得在30岁之后都有可能被打成低潜这样一个标签虽然说你看就是30岁在国内一般来看着感觉还是个挺年轻的这样一个状态但是就是很魔忠 [45:00] 一个事情还那句话就是只有你当你死了才会觉得你年轻轻轻的走了就是这样的一个状态所以说35岁在国内来说算是一个就是一个很老灯的一个状态但是你要说类似斩杀线的倒不是一定到了就会一刀斩杀因为说白了还是能力弱的人会被淘汰然后你综合强的人其实还是会在那但只不过你的心态上会有个变化比如说你是不是想一直在这摸鱼摸下去还是说你比如说像小泽刚才说的创业但我觉得创业这个事情其实就是九死一生能出去创业那帮人多少是有很大实力在这但是大部分人可能实至有九或者实至九点九都不一定会去出去创业还是会在一个安稳的地方去摸鱼那这些人他们其实就是越老越会被淘汰或者怎么样的因为总有新的酒才会进来但是我觉得程序员主要是他的学习能力也比较快吧所以说他到比如说像所谓的这种输出社会对吧那他可以做一些其他方面像技术管理啊独立开发或者一些咨询啊包括那些做这种咨询变现的还是有很多的但至于赚不赚到钱我不知道可能大部分都是一些麦克割韭菜的我感觉如果我要是遇到这样一个职业变动因为我自己喜欢做的事情也比较多那我可以去做一些非脑力的事情比如说像做一些户外这些事情其次的话可能会去走像独立开发这样的一个事情但是多开发这种可能因为本来我也不太缺钱就可能就是所谓的但不是特别多不好意思就是够养活自己的这种一个状态那就随便搞一搞就好了当于创业这些东西想起来就是我想补充一些事我有很多ABC朋友American from ChineseABK ABIAmerican from Indians如果他们是汪区土生土长的我经常听到的一个概念就是你去Berkeley,你去Stanford,然后你去大厂做几年,然后你直接去startup,然后startup被收购,你就财富自由了,就是每一个汪区小孩从小到大都在讨论的东西,就我感觉这个真的好神奇,然后还有就是很多Stanford people,他们都是serial entrepreneur,就是每创业一个公司卖掉,掉成功被收购之后直接就开始创业一个新的公司然后再被收购之后继续被收购然后是说硅谷这边的VCVenture Capital分头和PE的圈子和创业的圈子他们其实是非常非常那个怎么说封闭的因为他们非常看你的出身你的资历还有你的那些背景环境其实一直在聊AI这个话题那我们现在就去进入到AI这个话题三位从Trance GPT刚火到现在你在使用AI的心态上都发生了怎样的变化OK我是2022年12月份开始用Trance GPT那时候是3.5然后当时我是第一批用户但一开始我是把Trance GPT当作一个同伴没有把它带入到我的生活或者是我的作业或者是我其他东西上面我就问他说Translate这些东西 for me但在工作之后我是从Cloud Opus 3.0开始大规模的使用AI来帮助我工作的那时候是2024年4月5月份当时就是非常简弱的你打开一个窗口你就把你的code整个paste给进去然后他就给你回答问题然后有时候如果这个东西比较复杂我就要把很多code手动的copy paste给那pus说我出了一些问题Can you debug for me?随着进化现在就是我直接cloud code我把我所有的东西repository放在这边然后我cloud code session就可以自动读取我的所有的一些project files然后他就可以帮我做事情然后我发现随着我的complexity越来越多我花更多的时间去装研怎么写个skill怎么orchestrate我的一些agent team而不是handhold或者是手戳代码就是发现从工作模式上从写代码变成了怎么教agent做事对 我也是ChadGPT最早的一批用户那会正好在写了一个博士的大论文了那个时候就用那个东西来改论文但是觉得哇 怎么这么强因为之前写论文的话其实也会依赖一些语法软件什么Grammly什么DPL这些软件但现在已经被AI打得趴下了这些曾经留学生特别特别依赖的软件已经快消失匿迹了对全部都用AI在改了当时觉得这个模型很强但我觉得他应该能干更多的事然后其实有一天我就在思考这个这么聪明的模型他其实能输出语言也能给你输出代码那既然他 [50:00] 给你输出代码他为什么不能帮你通过输出一些命令行来运行这些代码那既然能运行代码那应该能去帮你操作电脑但再深一点就是可能他会接触互联网的东西以及帮你干一些东西大概二三年的时候有这个想法我就去跟我一个搞一级投资的同学聊了这个idea他当时就说有一帮人已经在搞这个东西那个时候也是叫agent不过他们那边投资人分析了以后发现还不靠谱不成熟应该是那个时候然后后来确实国内一批搞这个概念的先倒了一批然后真的到25年吧Manus出来的时候试用了一下感觉这个会比较成熟但我觉得还是更偏拖叶的一个感觉那直到去年这个CodeCode真的出来以后我发现哇这个东西真的是完全变天了起码在Coding上它是一个完全能比得上很大一部分就起码是实习生的一个水平然后在我不熟悉的领域情况下它甚至能打败我我觉得未来的趋势上Lagent一定是会深刻的改变整个社会的生态力结构了我的心态变化来说的话其实都差不多肯定是从一开始还是有好奇吧然后到后来一个焦虑然后感觉是怕被替代现在的话就是完全反过来为什么我会有这样呢就是一开始刚出的时候那肯定是觉得非常神奇那这个东西就不细讲了因为后来我们在自协署做了一款AIGC的应用那我算是比较很早接触AIGC相关的东西了其实就是从焦虑来讲的话就是会有一种会被替代至少我觉得现在很大一部分的被优化和被降薪资压薪资肯定和这个都有些关系包括我们公司那时候当时还会用AI不齿为什么会用AI不齿就是说你生成的东西是不是AI生成了一股AI味就会觉得你这个能力不行然后用AI给你生成东西所以说大家往群里丢一个什么东西大家会指责你是一种AI味但现在完全是反过来了你这个东西没有AI味才是最大的公司的一个战略层级的一个问题就是你居然不用AI去做因为我们会统计代码生成率的就是你用AI生成的代码和你提到代码做这样的一个比率那你比例低一定程度的话领导师找你谈话的所以说这就是一个很大的一个变化吧就是我自己也可以放手的去完全用AI我不用去考虑这些东西那确实它也帮我做了很多的这样一个提效比如说往常一个东西可能我需要两周或者更多的一个事情去实现但是以我现在的算是一个广度经验吧我可能两天都解决了交付给老板的时候老板还是表示超出他的预期就觉得反正都卷了不如大家都一起卷到死我觉得就是拥抱这样的一个变化所以说基本上就是从观望抵触然后到现在主动用高频用然后甚至我现在的工作就是推动整个团队去落地AI提效这样的一个事情就是你不想变成资本的走狗但是你又不得不去做资本的走狗你就是帮你老板把这个flow只要优化的更好了你们公司就可以裁员了吗对吧对 在我看来就这样比如说你在汇报的时候比如我们这个年度用AI提效30%但其实在老板眼里他就可以裁员30%所以说有的时候你汇报的时候也需要有点技巧就是你不能这么说你只能说我用这个AI去提效了多少但是比如哪些流程是需要的省下的人我们可以去做更多的事情所以说你有的时候汇报也是有一点技巧的但你避免让更多人被裁员你也得有一点这样的一个分寸在这里明白老板不刷B站是吧收准就可能被看到了我不说我自己的态度就是等我被裁员那天我是心然接受的好神奇对不起没有你说我想补出一下美国这边当初2023年Meta裁员说自己是AI股价还能涨现在说你因为AI的裁员股价是涨不了的Wall Street不会吃你那一套所以说这边大家都不敢说自己是不敢明面的说自己是因为AI的裁员三位的话目前AI coding的占比占了多少然后你自己用的最多的工具是什么以及你自己公司有没有要求AI coding的比例是多少Cloud Code,然后Opus一直都是Opus的中式用户我的公司总监有个人自己的personal preferences他们就觉得肯定都要用AI有些聪明的总监就说whatever只要下个人抢出行就行 [55:00] 我也说他会追着你看说你的code有多少是AI型的虽然说我现在是95%几乎甚至100%的code全部都是AI型的但没有人会去关注这个事情起码在我的org里面对 我的组织里面我觉得用了AI这是tooling给我最大的改变就是我变得非常impatient因为我不止用AI做coding我还用AI做research我有很多research paper每天让我daily source一些Oxiv上最新的paper或者去一些blog上面找一些最新的research研究的成果什么这些的然后每天不准的thread各种变化就让我觉得自己对AI的一些slooper就非常不满意你怎么总结这么慢你怎么总结不对再做一遍每次这样的iterative process就让我觉得我的耐心跟我两年前比真的是没有了小刘工作上的话因为是增长开放80%都是AI coding然后工具的话是公司自己研发的ID当然模型的话高扣的Codex都有不过这里面剩下的20%就是人工复合以及自己的小修小改的但我觉得这个20%也是因为我自己的promot写的不够好或者我工作理由定义的不够清楚我觉得可能还可以改进然后个人的话因为要做全占开发然后基本上就100%的AI coding然后这边个人的话只负担得起Codex负担不起Cloud Code的封号的风险这个也之前聊过现在个人的Web coding的话那问题在于自己很多细节把控不了了很多时候开发产品就自己就实际的用一遍测一遍然后再提问题其实很多坑是没有办法自己提前想到的也是为什么之前说我觉得一个开发经验是非常重要的最早的话用的还是Causal因为我后来去环游中国去了然后那件属于拖产状态很多的工具就用的少了那时候可能就是Causal和Tray后来其实CC出的那段时间我其实是没有用的因为那只可能不再产后来的话这些工具也就都接触了现在我们公司用的也是自然不过说实话国内的这种东西自然比较少就是纯自然的比较少可以说实话大部分可能用的OpenCode的魔感的会比较多一点所以说我感觉这个所谓的这些ID也好或者什么也好真正的好用的其实还是那么几个包括我觉得我们公司自然的ID也不是特别好用但是我们公司又不让用外面的这样的一个东西国外的模型我们还是有用量的一个限制所以说万不得已的时候我也不会用Obs对我们是会有次数限制的就是说实在国内模型搞不定了我可能还会切一遇的话因为我们公司就有考量包括自己我都觉得很牛马去给大家去装这个东西你要让大家去装然后他还要去统计这个东西老板他每天就能看到每天每个人AI用量是什么样子前路怎么样子提问了哪些问题做一些归纳所以说包括我都觉得自己我做的东西挺讨厌的但是因为我自己在做的东西我大概知道怎么考核所以说所有的东西知道哪块会做统计的时候我完全就会用AI去生成然后去报道行动有个东西确实AI不太好用那我就不会用AI可能手梭会比较多一点那说实话就是第一位同学他也提到一个耐心确实我觉得耐心真的很有章因为老给你的大部分任务,其实还是个比较复杂任务,你要有足够的耐心去让AI去做这个事,因为你完全丢给他一个复杂的东西,他会给你干得千奇百怪的,因为AI有的时候会迷之自信,就是他认为是这样的,但你需要去不断的去调教他,如果经验比较差的一个同学,你问AI,就是AI给你的结论,就是不能这么做,那可能经验差的比较同学,他就会认为这是不对的但是你要有一点经验的话你去引导AIAI会自己承认错误它会再按照你的方式给改对所以这就很神奇的事情我觉得用AI我反倒加班更多因为我需要不断地磨练自己的耐心去调教它调着调着我发现就已经早了过了下班时间就是会有这样的一个情况可能经常我调一调就到10点11点当然也有可能我效率不太行我不知道大家其他两位同学有没有这样的一个情况对我补充一下我觉得可能觉得模型太讨好新人格或者说经常你纠正他他会认错的话可能还是模型的问题国外的那几个比较顶级的模型的话他会比较critical的对他不太会认错对 [60:00] 因为我们用国内模型是不限量的所以说我第一优先还是国内当我搞不定的时候才用国外的比较好的模型不过确实明显很大的差别就是用国内几个模型帮我做一个SOP很慢但是国外的模型其实就几分钟就把我搞定了明白聊完你们日常使用AI的问题就是目前你们所在的大厂里面实际的对于AI推进的实际情况如何以及说你自己认为程序员到后面会不会被IT的那我就说一下我公司里面的就是我们公司曾经尝试过自己自研过自己的内部模型然后自己的agent全部都失败2023年开始有各种effort两年之后全部都失败了不能说失败吧就是没什么想用然后呢我们就放开了Cloud Code还有那种Codex各种的限制然后也放开了ChairGPT和Ops的限制就是说不会再要求你去强制的用我们内部字眼的东西你可以随便用我们投资的OpenAI然后那个Anthropec的东西自从这个放开之后AI的使用率变高了大家都放弃了自己的工具然后都开始使用顶尖Lab的东西虽然我觉得是看不到不用AI的Engineer也看不到不用AI的Manager这是一个目前我内部公司的情况然后至于第二个问题你认为程序会不会取代那again我觉得这是Task BasedThere is no Silver Bullet没有一个万金油的Solution在所有的问题中有些子级的问题用AI会更便宜有些子级用AI加油会更便宜如果你做一些就是一些configuration change或者说做alarm一些小东西的话一些quip什么之类的话你把这东西outsource给cheap的人在目前这阶段还是会比调动一个AI把你所有的historical东西全部读过来然后再做决定做修改还要更便宜我之前带了一家应该是A厂的应该是国内投AI投的最激进的厂然后现在这个厂也是AI投的比较激进的然后我估计各个大厂应该都是对AI的推进应该是从你到外各个链路都在改造吧这个不光是公司的意志也是各个团队终于看到能有自己的一些真正的变化也是在积极的拥抱吧然后这个程序是否会替代我觉得还是解读一下各个厂为什么要推进AI吧我觉得可能有两类的解读思路一个是大厂想用AI降本减少工作岗位减少人的支出第二个思路大厂也是想用AI去提项寻找更适合于AI时代的一个人才这里面就看降本更多还是提效更多了我说要什么叫AI时代的人才就是说其实在前大厂时代各个工具的开发什么金山姐霸什么各种的这种开发其实它的开发人员特别少一个人就要去做这种端到端的闭环的东西对啊就是包括你的前端设计你的产品设计甚至很多后面的销售他都要去做一些负责这是前时代的一些所谓的超级个体这最近的一个新词就超级个体其实在两千年时代中国已经涌现了这么一批人才了只不过是因为后续的业务的复杂度导致了各个大厂不得不把每个模块给它切分掉我觉得到了AI时代以后2000年出现了这种超级个体时代的人才是会被重新筛选出来被大厂所去寻找去重用的我观察到情况就是现在所有大厂都是强制全面AI的转型的我用的是一个强制包括我自己参加过一些很多大厂他对外做的一些分享或者怎么样都说自己AI的这样一个全面转型的这样一个例子包括我们现在的这些公司也是去做量化的这样一个考核刚才说的这种AI的使用率熟练度等等它是老板的想法其实是相当于通过这样一个东西而且他会把这个指标给亮出来让所有人看他其实是相当于反向驱动所有人去做这样的一个转型其实说白了老板不看头几名他只看后几名那后几名的同学肯定会有这样的一个被这种牛马鞭策的这样的一个感觉那你后几名的他再提上去那永远都有后几名所以说他就是一个不断的这样的一个牛马的这样一个过程我觉得现在还是实际推进起来还是会有一些阻碍的刚才说的是个比较理念的情况肯定是大家都是全面要求转AI那比如说我推进工作中很多做业务的同学他确实太忙也没有时间学包括现在在这个公司因为他不像字节那样因为字节里面他说白了都不太 [65:00] 是一群非常聪明的一些人他们不仅聪明而且才特别能卷其实你跟他们沟通来说就是很容易的你不仅被他们智商碾压你还被他们卷的但现在我待着公司它的提度会非常的明显其他的同事或者同学他的学能力还是比较弱的然后他自己对工具有一定的这样上手的一个成本包括他自己也有底色情绪在这里边所以说目前我觉得在中小厂来说理论上中小厂它是对这种所谓的迭代或者什么推进会比较快但其实感觉上从人的这种理解力还是这种推进度不会特别高AI会不会替代我之前也讲过包括两位同学也讲过就是它肯定不是纯会淘汰掉所有人就是它只会淘汰掉纯搬砖的人没有一些业务理解没有太多业务落地思考能力这些人你那去紧接着问题就是三位觉得之后的这种互联网大厂里面的这种组织架构也好或者说一些岗位职责的这种划坤也好会不会发生比较大的变化类似于之后可能就没有所谓的专职程序员这个岗位可能没有所谓的专职产品设计这个岗位有没有这种可能性或者说有没有在自己目前接触的这种大厂里看到相当的端倪我个人的opinion在这个上不强大我就举个我听到的Meta的例子我有很多Meta的朋友Meta就是Facebook他们最近就是搞了一个东西叫AAI我忘记全名了反正就是他们从原本的组抄了几个人抓壮丁然后抓到这个AI的新的组织里面然后这个组织里面就是怎么说几个engineer变成一个小pod他就自己去不断的去iterate做东西然后做东西之后就提交然后一直做就是直接这样子的一种碎片化swamp 基础化的管理所以说我又觉得亚马逊的话我可能没法说那么多但我知道是有些资深的engineer他们可以靠自己来承担一整个队伍的质责就是如果你是个L7LA你一个人就可以顶上十几个人几十个人的队伍来做原本的一个服务回到这个问题我觉得扁平化是肯定会出现的Meta这次裁员他们主要的仲裁区就是M1只管IC的经理所以说我觉得In the futureDepending on the token costDepending on新的业务线Depending on how things pay out最终组织价格稍微明朗起来但我觉得肯定会扁平起来这个问题现在我好像上一个问题就回答过了可能有很多超级个体的出现它会圣单多值但对于一个公司价格来说我觉得可能短期来说还是不会太过于merge的太过于浓缩到一个人身上它可能还是小范围的巨类的merge就比如说前端和测试这种或者后端和测试这种的merge感觉现在应该大部分厂应该也是在推进测试岗位的往开发岗的转变的再往后推的话我觉得产品和研发这两块可能还是一个比较近为分明的一个岗位主工的方向还是不太一样大的架构之间应该不会太变但是架构这大的架构里面的小架构我觉得会有一些岗位的merge刚才提到一个测试那个事情但是我觉得其实这个不是一个很新鲜的一个词其实很早之前都有测试左翼的概念其实就是要去测试化那个时候我感觉反倒是这两个开发和测试更容易合面到一起我可能和你的这个点看法不太相同包括AI之后这两个也更容易去和平到一起这是我的一点看法我感觉确实像小刘说的不会有特别很大的这种modge这种变化但至少我觉得能看到的事件就是公司的话会专门设立AI相关的岗位了当然它这个AI指的不是像那种纯research这种的就是有这样的一个岗位在这他会去帮助整体流程去提效好或者专门去带领整个团队去做AI转型的这样一个角色但是你要说未来一到两年或者三到五年的事情其实说不好对很有可能但说实话我的理想的情况下其实就是可能就是世人的公司世人团队的公司就差不多了当然分业务一个业务十个人我觉得差不多搞定全联路行那我们今晚已经聊的差不多了我们以一个建议性的问题做收尾吧就是三位以目前所在的地区公司以及个人的目前当前阶段来看给还没有入行的就是或者说之后要走入这个马农这行的一些年轻人一些建议吧我觉得我最大的建议就是在这个年代文ID [70:00] 信息如此丰富加碎片化的时代发展出属于一个自己的SOP或者自己的那些流程来摄取识别筛选排序信息把碎片化的信息organize组织连接emerge起来并拥有自己知识管理的life cycle将会是以后的基础不是说ideal是基础不管你在什么领域然后我觉得突然想到一点就是来到湾区我觉得如果对于一个新入行的人来说你的peer你的environment你的surrounding很重要你在这边engineer talkpeople talk你会发现当你emerge你在一个如此的丰富的环境里面不能说丰富把丰富in terms of tech你会发现你知识的摄取的速度和知识更新的速度会比在比如西雅图快很多对给年轻人的建议有点太多了如果以后有信做其他的这种职业培训工那种副业的话再单独开一系列的东西那今天简单的说几句对我是一个输出表达欲比较强的人对我觉得第一点给刚入行的同学来说的话首先还是不要内耗我觉得我带的非常多的新人进入这个行业了以后还是非常的内耗可能还是用句时髦的话就是说优积主义太强烈了所有事要做好但其实只需要做好最关键的事或者说max你最大的effort就可以了第二个是要多拥抱前沿的一些商业知识还是不要固守在自己的意语内就是大厂最大的问题就是异化成螺丝钉那你最大的应对挑战就是要去站在更高的视角去看整个业务然后第三个还是很多新同学出现问题就是大家总喜欢去追求稳定而我觉得对于年轻人来说还是要更加培养自己对风险的承受能力以及长时间承受风险的耐受度就这样三个电影我给一个很实用的就是我建议别入行开玩笑开玩笑如果你一定要入行的话有个具体的case吧刚才有讲过就是不要此刻单一技术你还是要用AI去快速的扑广度然后先全能再深耕我觉得目前来看算是这个时代一个最佳实践然后第二点就是刚才小刘也讲过不要去有这样的一个过性思维其实说白了就是我们也不要彻底躺平其实我有过一段时间就是想要彻底的躺平但其实说实话在这个时代你是肯定是躺不平的现在就是很多不上班的人他也在用AI去做独立产品然后自己去变现包括我之前在云南遇到一个躺平老哥他真的是那种和一群所谓的老哥在一起但他呢会去也不是偷偷吧他就是每天都会去图书馆去学习AI的东西他自己做了一个独立产品现在还有人买他的产品是这样的一个事情就是因为发现所谓的坦平老哥他也在自己用AI去做一些自己的产品而且他之前完全没有他不是做写码的他是完全靠AI自学然后去搞的所以说你会发现这些所谓藤平老哥他也在卷也在偷偷的卷第三点的话就是也讲过就是你在不管什么厂小厂大厂的话一定要培养业务思维不能去做纯工具人因为纯工具人太多了对就是你的不可替代性其实不是体验在你去个工具上面对所以说是还是你的一个中央能力吧然后你才能所谓的长期占位至于这个长期能多久我不知道我可能能告诉你至少可能现在的阶段两三年差不多那本清聊的内容就是这些