2025-10-25 10:15 北京
在 AI 时代，我们应如何更完整地理解「开发者」？
🌟 **AI驱动的身份跃迁与“超级开发者”崛起**：AI时代，“开发者”的定义已不再局限于传统技术人员。产品经理、数据分析师等非技术岗位人员，通过熟练使用AI原生工具（如Cursor、ChatGPT、DeepSeek）进行代码生成和工作流搭建，也能解决实际业务问题，并打破技术边界。报告将这部分群体纳入“开发者”范畴，认为他们正在共同构建一个更繁荣的AI时代开发者生态，形成一个更自主、更全能、更具商业闭环能力的“超级开发群体”。
🚀 **开发者核心焦虑与动机转变**：与普遍担心的“被AI取代”不同，AI时代开发者最主要的焦虑在于“如何将AI技术应用到实际业务中并产生价值”（79.4%）以及“技术更新太快，如何跟上学习节奏”（60.8%）。他们的首要驱动力并非高收入，而是对前沿技术的“热情”（63.55%）和抓住“时代机遇”的渴望（59.11%）。这反映了开发者将自身定位为驱动商业价值的“核心引擎”，而非单纯的代码执行者。
🛠️ **AI成为“能力杠杆”，赋能多领域创造者**：AI原生工具的出现带来了新的“技术平权”，使得懂业务、有创意的非技术人员也能成为创造者。报告中的案例显示，AI产品经理可以补齐前端开发短板，独立开发Demo；前特斯拉后端开发者则依靠AI在不熟悉的领域独立开发App。AI极大地放大了个体的“实现半径”，使个人或小团队的产出能力接近于过去的小团队，催生了更多独立开发者。
🧠 **认知迭代与集体智能的形成**：在AI技术快速迭代的背景下，开发者通过“感知、溯源、消化、应用”四步完成认知迭代。知乎作为专业、深度的技术讨论场，汇聚了产学研多方视角，帮助开发者深度理解复杂信息，完成集体智能的迭代。资深开发者用户中，有高达78%已转变为内容创作者，表明使用越久越倾向于创作和分享。
💡 **实践飞轮支撑创新，技术平权加速应用落地**：魔搭ModelScope社区汇聚了海量开源模型和工具，通过“创空间”等工具将AI能力封装成“乐高积木”。令人瞩目的是，在“创空间”诞生的AI应用中，近95%由“个人开发者”完成，覆盖多个行业。这印证了“技术平权”的真实发生，认知场降低了理解成本，实践场降低了实现成本，缩短了开发者的创新路径。
2025-10-25 10:15 北京
在 AI 时代，我们应如何更完整地理解「开发者」？
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THE WHO：他们究竟是谁？报告首先立体地描绘了这群 AI 时代开发者的画像。从年龄段来看，他们是「经验与活力并存」的群体。28-32 岁的开发者是中坚力量；33-37 岁（占比 22%） 和 23-27 岁（占比 20%） 的开发者同样占比较高。同时，这是一个高素质、高集中的群体。93.35% 的受访者拥有本科或以上学历，且高度集中在「互联网/软件」（50.7%） 和「人工智能」（32.7%） 两大核心领域。值得注意的是，参与 AI 浪潮并非只是「大厂」的专利。虽然超千人规模大厂的开发者占比最高（24.27%），但 50 人以下小组织的占比（20.74%） 和独立开发者群体（13.7%） 也日渐活跃。这再次印证了 AI 带来的「技术平权」：强大的工具正使得小型团队甚至个人，也能开发和部署复杂的 AI 应用。1
开发者的核心焦虑不是「被 AI 取代」？在公众的普遍讨论中，「AI 是否会取代程序员」是一个热门话题。但这份报告揭示了一个截然不同的事实：开发者们最担心的，反而不是「饭碗不保」。数据显示，仅有三成的受访者担心「AI 对现有工作岗位的潜在冲击」。相反，高达 79.4% 的开发者将「如何将 AI 技术应用到实际业务中并产生价值」列为首要焦虑。紧随其后（60.8%）的，是「技术更新太快，如何跟上学习节奏」。这种焦虑的错位，反映了 AI 时代开发者的自我定位。他们不再将自己视为单纯的代码执行者，而是驱动商业价值的「核心引擎」。驱动他们的首要动机也并非「较高的收入」（仅占 25.62%），而是对前沿技术的「热情」（63.55%） 和抓住「时代机遇」的渴望（59.11%）。更多开发者焦虑自己无法在这场「范式迁移」 中，将 AI 的巨大潜力真正转化为生产力和商业价值。1
多维AI 成为「能力杠杆」催生「超级开发者」群体开发者的角色也在发生改变，传统的「前端/后端/全栈工程师」虽然仍是主力军（26.51%） ，但一个占比高达 14.62% 的群体尤为引人注目——「产品/运营等非技术岗位」。AI 原生工具的出现，正在带来新的「技术平权」，让那些懂业务、有创意的非技术人员，也能成为新一代的创造者。报告定性访谈阶段，我们找到了两个很有代表性的案例：第一位是互联网公司的 AI 产品经理 。他懂 Python，但瓶颈在于无法独立完成前端开发 。现在，AI 编程工具让他补齐了短板 。他告诉我们：「做 Demo 比画原型更快」。现在他能在两天内，独立开发出一个能完整跑通核心流程、并可实际上手交互的 Demo。AI 正成为一种强大的「能力杠杆」，让他这样懂产品的复合型人才突破了技能瓶颈，切实地提高自己在工作中的效率。第二位则代表了「独立开发者的诞生」。访谈者过去曾是特斯拉的后端（Go 语言）开发者 ，他坦言：「如果没有 AI 的话，我是不会出来做独立开发的」。他依靠「和 AI 边聊边写」，在自己完全不熟悉的 Swift 语言和 UI 设计领域也能做出产品。他表示，自己几乎将 100% 的代码工作都交给了 AI，自己只负责提供思路和逻辑，以及审查 AI 的代码质量 。在 AI 的帮助下，他在成为独立开发者的一年内，上线了四款广受好评的 App。当 AI 把个体的「实现半径」拉大，一个人的可交付范围正在接近过去的小团队。1
认知飞轮：开发者如何完成「集体智能迭代」在 AI 技术以「周」为单位变化的当下，开发者如何学习？如何完成认知迭代？面对永无止境的学习曲线，开发者的信息获取路径分为四步：感知、溯源、消化、应用 。当一个新技术（如新模型）发布，他们的首选是去官网和论文获取一手信源 ；而下一步「消化阶段」——即「这东西到底怎么理解？」——他们则涌向了知乎和其它垂直技术社区 。开发者认为知乎最不可替代的优势在于，「答主身份更多元，能看到产学研多方视角」。知乎的产品形态决定了往往无法提供单一的标准答案，而是构建了一个多元且专业的讨论场 。以「具身智能」话题为例，在知乎上，能同时看到相关领域的博士在探讨「理论边界与未来可能性」，也能看到务实的产业界研究员在强调「工程实现与长期主义」。这种产学研视角的持续碰撞，一定程度上帮助开发者完成了对复杂信息的深度认知。知乎也见证了这些开发者的「身份转变」。一个有趣的发现是，开发者的「知乎龄」与其创作行为显著正相关：使用 7 年以上的资深开发者用户中，高达 78% 的人都已转变为「创作者」。换言之，使用越久的人越倾向于创作和分享。1
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