嵌入式老兵的困惑：当AI加速进化，职业护城河还能守多久？
【嵌入式老兵的困惑：当AI加速进化，职业护城河还能守多久？】18年嵌入式Linux经验，过去一年深度使用AI。真正让人不安的不是AI现在能做什么，而是它的加速度曲线。
一年前Claude还在研究预览阶段，Karpathy刚提出“vibe coding”形容周末随手做的项目。现在他已经弃用这个词，改称“agentic engineering”。不懂编程的人在发布真正的应用，每一代模型都让上一代的工作方式显得原始。
我曾经以5年为单位规划职业生涯，现在连2年后都看不清。那些投入多年打磨的技能——底层调试、内核内部机制、构建系统——究竟是坚固的护城河，还是正在融化的冰山？今天它们有价值，因为AI还做不好。但“AI做不到的事”这个圈子正在缩小。
我真的不确定。只能继续投资AI素养和领域专业性，希望这个组合保持相关性。但我对任何预测都不再有信心。
+ 共识正在形成：从码农到规格大师
讨论中压倒性的共识是，未来的赌注在于成为AI的“规格大师”，而不仅仅是编码者。资深开发者凭借深厚的领域知识相对安全，因为工作重心从写代码转向了写详细规格（CLAUDE.md成为新宠）和验证AI的输出。你不再是程序员，而是agent编排者。
初级开发者和CS学生的前景黯淡，很多人感觉还没开始就要被取代。新的核心技能是高层架构、发现问题的能力，以及识别AI何时自信满满地犯错。
+ 护城河在哪里？
有人指出，低级调试和内核知识并非简单的任务清单，而是“约束素养”——关于系统如何在负载下、在凌晨3点、在真实硬件上失败的直觉。AI能生成代码，但在有状态、硬件耦合的系统中仍然难以处理深层因果关系。
真正昂贵的不再是打字，而是判断力。当代码生成变得廉价，知道代码何时出错的能力变得珍贵。持久的护城河不是写代码，而是验证代码。在加速时代生存的工程师不会是最快的建造者，而是最好的验证者。
一位开发者分享了实战经验：用Claude并行运行5个agents，真正的工作变成了撰写详细的CLAUDE.md文件和审查它们的差异。18年嵌入式经验意味着你知道规格应该说什么——这才是护城河。
+ 软技能的逆袭
有趣的是，越来越多人认为纯技术技能正在商品化。能与客户交流、制定计划、审查、测试和部署功能的人，现在相当于拥有一整个初级工程师团队来完成所有编码工作。
产品意识+AI素养可能是未来十年的黄金组合。编码部分正在快速商品化，但理解客户真正需要什么并将其转化为有用的东西，仍然很难自动化。非技术CEO不想成为CTO，他们需要能接电话说“修好它”的人，而不是自己跟提示词打交道。
一位临床研究护士提供了另一个视角：AI将显著改变她的工作，但主要是向好的方向。大量数据审查、录入和修正工作是愚蠢的，AI做得更好。如果她只需要打针、抽血、知情同意、体检和教育部分，每天能看的患者至少翻倍。工作将变成监督和验证AI的管理工作，而临床工作增加填补空白。
+ 逃生舱：回归物理世界
对于寻找逃生路线的人，反复出现的建议是学一门手艺。AI不能用激光脱毛、不能修管道、不能焊接……至少现在还不行。少数人认为LLM正在触及天花板，但大多数人在为大规模转变做准备。
有人半开玩笑地说要成为美容师，“因为没人信任AI给自己的屁股激光脱毛”。也有人计划做电工、木匠或护理——那些需要在现场、与真实物理世界交互的工作。
+ 系统性思考的价值
一位开发者犀利地指出：AI在自我纠正方面很糟糕。它擅长构建输入输出清晰明确的工具，但当这些输入输出需要改变时呢？AI只是工程工具，目的是加速人类工作流程，而不是取代它。人类仍然拥有真正的自我纠正能力、直觉和系统思维。
未来最受保护的人是那些不断寻找需要解决的问题、知道如何用AI更快理解和解决问题的人。在编程世界，最安全的人是问题发现者，而在过去仅仅是个好程序员和解决方案提供者就能过关。
+ 冷静的声音
也有人保持相对乐观：我们可能正在看到的不是模型本身的重大进步，而是工具使用和我们围绕模型构建的工具链的改进。模型的上下文窗口仍然相当小，在5万到10万token级别表现最佳。
增加上下文窗口可能提升AI，但世界上的算力（和能源）有限。人脑运行功率约20W，却提供令人难以置信的算力，效率惊人。在没有突破性新型AI的情况下，我们可能已经接近可处理的上下文和模型能力的天花板。人脑仍然需要推理整个应用和架构，应用多年有机培养的长期记忆经验。这些模型训练一次后就无法学习新东西——除了上下文窗口内的内容。
+ AI不是泡沫，是汽车时刻
一位即将退休的IT老兵提供了历史视角：大多数一厢情愿的人只是将AI视为即将破裂的泡沫。坦白说，如果我25岁刚开始科技职业生涯，我不知道该怎么办。但AI不是泡沫，它是汽车发明后的那个时刻——人类是马，AI是汽车。
唯一确定的是：那些冻结不动、等待确定性的人可能会被甩在后面。但没有确定性，只有行动。选一个工具开始用，让它教你如何使用它。人类不会消失，工作会转变但不会消失。总得有人决定构建什么、跨团队协调、做判断、与客户交谈、设定方向。
reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1r67tgv/whats_your_career_bet_when_ai_evolves_this_fast
页:
[1]