前言
2023 年是公认的 AI 元年，2022年底OpenAI发布ChatGPT（基于GPT-3.5），2023年初迅速爆火，上线仅2个月用户突破1亿，成为历史上增长最快的消费级应用。短短三年内，AI 已经从遥不可及，进化到走进千家万户了，从只能聊天的纯语言大模型（LLMs），到今天能解决实际问题的多模态大模型（MLLMs/LMMs）、智能体（AI Agent），我们的生活正发生着不易察觉但又天翻地覆的变化。
这可能是你 2025 年看到的最真实，最中肯，也最能让你安心的文章，先说结论：程序员岗位都不会死，且未来必须具备的能力大部分人都有。
怎么看 AI 对程序员岗位的冲击
AI 的井喷式爆发，对程序员的冲击确实很大。程序员中，前端程序员最甚，在网络上，它三天一小死，五天一大死，但是结果我们也看到了，前端并没有死，甚至活得比以前更繁荣了，很多其他岗位程序员也试着用 Gemini 3 Pro 搭建了属于自己的 three.js 应用。
可能大家跟我的感觉一样，对网上前端已死的焦虑卖家并不感冒，因为在工作中，AI 给我们的感觉更像是一个老司机坐在副驾驶，我们遇到不懂的直接问它，而它也会把毕生所学毫无保留的交代出来，甚至在 VSCode Copilot 或者 Cursor 、Trae 中，我们根本不需要自己动手写代码了，80% 的时间都在 vibe coding，我们没有因为 AI 丢掉工作，反而 AI 让我们觉得：哇，太爽了，工作效率翻了三倍！
如果你有这种感觉，那么恭喜你，你是最适合在未来工作的前端开发者！
目前 AI 的局限性表现的很明显，AI 生成的代码往往 平均化、缺乏深度优化或者有隐蔽的 bug。还经常改到我们不希望变动的部分，这里祭出这张火爆全网的梗图
当然这些和 AI 还依旧不够成熟有一定关系，但是还有一个最根本的原因使得 AI 无法取代人类，它注定只能作为人类的工具，但是这个原因很哲学，请看下文。
不用怕，欲望是创造的原初动力
人类创造的起点往往是 "想做"、"喜欢"、"不爽"、"好奇"、"想证明自己" 这些内在冲动。比如 一个程序员半夜写出一个新框架，是因为"觉得现有工具太烂了，我就是要搞一个更好玩的"，而 AI 没有这些。它只有"根据训练数据预测下一个词"或者"最大化奖励函数"。我们给它一个目标，它就全力优化，但它自己永远不会"突然想"去做一件没人要求的事。
所以，AI 的"创造"其实是重组+优化过去的知识，而不是从零生出全新的渴望。
AI 很擅长在已知框架里做到极致（比如写出完美的前端组件、优化算法到最快），但人类擅长打破框架、发明新框架。这种突破往往来自 "无用" 的欲望
- 想玩 → 发明游戏
- 想偷懒 → 发明自动化工具（发明了 AI 😂）
- 想被认可 → 开源一个项目
历史上所有重大创新（互联网、智能手机、开源运动）都源于这种自发欲望。
总的来说，AI 只是现有知识最好的运用者，它无法自发的想去创造新事物（如果有的话也太可怕了，这 TM 直接天网）
要让AI拥有"真正自发的欲望"，需要解决哲学级难题：意识（consciousness） 和 主观体验（qualia）。目前科学界连"意识是什么"都没搞清楚，更别说在硅基系统里实现它了。
所以这是 AI 为什么无法代替人类的原因。
但是，从直觉上来看，AI 似乎可以替代一部分基础工作，而且现在正在发生，有些公司正在招聘高级开发者来替代多个初中级岗位...
危机真正的来源
初中级岗位确实正在慢慢消失，但这并不意味着我们在岗程序员一定会掉队，相反，我们在行业内属于 "老人"，也是最先吃到 AI 这块蛋糕的人。既然总要有人做事，所谓近水楼台先得月，最先有机会转换到 融合职责岗位 的，也会是我们这一批人，而不是其他人。
在我们这个行业，各个岗位正在发生融合，产品经理、UI、前后端的界限越来越模糊，最近还出现了所谓的 "一人公司"、"超级个体"。
初中级岗位的慢慢消失和岗位职责的融合，是 AI 时代，对普通程序员最大的挑战，我们应该顺应这一潮流，转变以往的思维，勇敢的加入到这场洪流中。
那么，该怎么做？
有解，且比以前更简单！
众所周知，T-shaped 技能模型推荐我们 先建立一个领域的深度（垂直杠），再扩展广度（水平杠），形成T形。我们很多人也是这么干的，前端同学在深刻学习 JS 语言基础、vue、react 源码，传统面试中，这些知识也是重点考察内容。
但是 AI 时代，这些技能变得非常廉价，AI已经把"深度纯技术钻研"的门槛大幅降低：它能快速生成代码、优化实现，甚至帮你读源码、总结关键。
你可以完全没读过 vue 源码，而仅用一句："帮我实现一个 vue 的响应式系统" 实现这个功能。
T 的竖线表示领域深耕，既然深耕到一半，发现不太有竞争力了，怎么办？很简单，发展横轴，横轴代表了我们的广度（全栈狂喜），但这里说的不是纯技术广度，而是多方面多系统的融会贯通。
不过好在这些技能是我们聪明的程序员天生就具备的能力。
未来优秀程序员不再是"写代码最快的人"，而是系统思考者 + 需求翻译者 + AI指挥官 + 复杂问题解决者 + 高效沟通者。
- System Thinking 系统思维 解释：能够从整体视角设计复杂、可扩展、可维护的系统，权衡性能、成本、安全、演化等多个维度。AI擅长局部，人类必须负责全局架构。
- Requirement Mastery 需求洞察 解释：精准理解模糊、矛盾的业务需求，把商业目标转化为可验证的技术方案。未来程序员更像"业务翻译者"，这是AI最弱的一环。
- Integration Ability 融合贯通 解释：快速整合不同技术栈、AI工具、第三方服务，从0到1构建完整产品。广度+快速学习能力，让你能驾驭AI实现跨领域创新。
- Debugging & Reasoning 复杂调试与推理 解释：快速定位根因，需要强大的因果推理、假设检验能力。AI会减少简单bug，但复杂问题会更多、更隐蔽。
- Communication & Expression 语言组织能力 沟通与表达 解释：用清晰、结构化的语言（书面最重要）把复杂技术想法表达出来，包括写 AI 提示词 (目前，将来可能弱化)、文档、技术方案、跨团队沟通等。脑子里再懂，不说出来就等于没用------这会直接影响你的影响力、晋升和协作效率。
看起来需要具备这么多能力，但是仔细想想，其实每个人都已经基本具备。每个人只需在自己的薄弱领域稍加练习即可，这比啃框架源码可简单多了，至少都是可以 "勤能补拙" 的技能。
结语
AI 不是洪水猛兽，它是我们最可靠的副驾驶，我们应该勇敢投入潮流，转变自身态度，提升视野，才能在未来的 AI 大融合时代占住自己的一席之地。
还有，2026，别感冒！
番外
- 本文章由我和 Grok 共创，对话链接：grok.com/share/c2hhc...
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