AI来了，程序员最先感受到这股风潮的强劲。从2022年底ChatGPT点燃AI爆发引线到现在，仅仅4年时间，程序员的工作方式、职业路径已经发生了巨大变化。尤其今年AI编程走向真实软件开发场景，编程Agent规模化落地，更是让变化持续加速。
今年“1024程序员节”当日，猎聘发布了一份《AI时代程序员转型趋势报告》。报告称，通过平台上的简历变更情况来看，2026年前三季度有26.4%的程序员样本填写的第一期望岗位与当前岗位方向不同，相较2024年同期高出6.7%。这个数据也被解读为，目前有超过四分之一的程序员正在考虑“换工作”。近几日，相关话题在程序员社群中持续引发讨论，不少程序员结合自己的体感和经历给出了来自一线的声音。
热门方向不止AI，跨界硬件吸引力增强
程序员的转型与行业需求端的结构性变化息息相关。报告统计显示，今年前三季度传统程序员岗位新发职位同比下降了8%，而以AI算法为代表的新型技术方向岗位同比增长了20.4%。
薪资待遇的差距更直观：
- 传统程序员平均年薪约29.3万元
- 软件与算法岗位平均年薪达到45.6万元
- AI大模型相关岗位平均年薪更是达到52.4万元
不少程序员在讨论中称，真实薪资差距较数据统计更大，传统岗位目前“工资停滞不涨，要求越来越多”，还要面临较大失业压力。一旦能够拿到知名AI公司的技术岗位offer，不仅基础薪资有倍增可能，后续加薪的路径和机会也大得多。不过，从旧入新也并不容易，不少程序员表示，新方向普遍对基础素质要求更高，针对AI的认知和使用更有具体考核方式，团队内竞争和淘汰压力往往也较大，“并不是想转就能转”。
从转出意向的具体分布看，占比最多的仍是传统岗位。排在首位的“转运维/技术支持”比率为7.2%，第二、第三依次是高端技术职位、项目管理，比率为6.2%、6.1%，人工智能排在第4，比率为6%。
高端技术职位、项目管理属于传统的程序员职业进阶路径。而运维/技术支持岗位，虽然以往也是转岗的常见选择，但正是在AI编程加速替代初级程序员传统的“写代码”工作后，转向那些仍能发挥原有技能和经验积累、但尚未被AI规模化替代的岗位，成为更多人的选择。也有程序员表示，传统运维的薪资要低于传统开发，很多此类转岗是被动发生的，或是权宜之计，在AI发展速度越来越快的背景下，这种转岗难免让人有种“往低处走”的感觉。
与此相对，AI等新技术方向则被认为是“重新选择”的机会。虽然从整体比率看，换热门新行当的意向目前仍低于在传统路径上转岗、晋升，但从增速看，前者远高于后者。据统计，今年前三季度转向AI的转型意向占比较2024年提升2.1%，增幅最大；以往相对小众的机械设计/制造同期提升0.8%，半导体/芯片提升0.7%。
硬件端对程序员的需求正处在快速增长期。今年前三季度面向程序员的新发布岗位中，具身智能与机器人同比增长84.6%，增速最快，其次是半导体与集成电路，同比增长47.8%。相关岗位招聘年薪普遍在50万元左右，属于高薪去向。随着AI的发展，具身、芯片行业都在着力打造自身的软件团队，提升研发速度并适配AI发展，这也让“跨界硬件”成了程序员转型的新机会。
与此同时，转型意向中向高端技术岗位、项目管理领域发展的比率反倒比2024年降了2.3%和1.6%。职业选择的惯性仍在，但程序员“换赛道”的热情正快速超过在传统路径“按部就班”向上走的考量。
从“写代码”到“管理Agent干活”
转型不只发生在不同赛道、各类岗位之间，也出现在程序员每天的日常工作之中。AI能够“写代码”后，程序员职业技能的评价系统面临重塑。尤其对于初级程序员、新人来说，AI能做的事越来越多，自身如何积累判断、排错和独立解决问题的经验成了新问题。
按从业年限划分，转型意向的分布很能说明问题：
- 从业一年以下程序员转型意向比率最高，达到39.1%
- 从业1-3年的程序员转型意向增长最快，从17.7%升到了31.3%
- 从业10年以上程序员转型意向比率为27.8%，与2024年几无变化
以往程序员的“年龄焦虑”通常被锚定在35岁左右，但AI似乎造成了一种“新人焦虑”，越是初入职场，越容易对前景感到迷茫。而资深程序员的状态相对较为稳定。
就在10月16日，AI模型厂商Anthropic也发布了一份公司内部就业变化的报告。报告显示，在这家以程序员为主的公司内，技术部门初级员工占比已从2025年初的21%降至今年8月的14%，同期初级岗位招聘占比更是从27%降到9%。报告还强调，程序员人均代码提交量在半年内增至原来的5倍。
近两年来，不少AI团队都会提到，代码产能无需再依靠人类程序员“堆量”，AI在其中的贡献越来越大。在前沿团队中，程序员的工作方式也随之变化。Anthropic的报告提到，今年3月，公司内部Agent的总工时首次超过了人类员工总工时。程序员的工作重心已经逐渐从“写代码”转向“管理Agent写代码、完成开发工作”。报告称到今年8月，公司内由人类员工发起、引导Agent贡献的总工时达到了人类员工总工时的6倍。报告还称，AI有80%的时间在等待人类输入，看起来，人类反倒成了“瓶颈”。
不少国内AI团队也提出了AI原生（AI Native）的开发模式和组织形态，其中，打散原有开发团队架构，重塑开发流程，让Agent成为贡献代码的主力，而人类程序员转向全员评审，更多承担执行与协作工作，并对目标与结果负责。
目前来看，这些颠覆性的实践更多在AI领域的前沿团队内发生，但AI编程、编程Agent已经在快速向各行各业的开发团队扩散。随着技术的进一步发展，更广泛领域的程序员群体可能都会经历这种变革。这场程序员的大转型，可能才刚刚开始。
