AI 编程与杰文斯悖论：当软件便宜到不再需要程序员

1.什么是杰文斯悖论

1865 年，英国经济学家威廉·斯坦利·杰文斯（William Stanley Jevons）在其《煤炭问题》一书中提出其发现的一个现象：

科技的发展大大提高了煤炭使用效率，但英国的煤炭消费总量反而大幅上升。

在当时，许多英国人担心煤炭储量会迅速枯竭，但一些专家认为技术进步将减少煤炭消费。杰文斯反驳说，这种看法是错误的，因为效率的进一步提高往往会增加煤炭的使用量。因此，技术进步非但不能解决问题，反而会加速英国煤炭储量的消耗。

瓦特蒸汽机的创新使煤炭成为更具成本效益的动力来源，从而推动了蒸汽机在各行业的广泛应用，最终导致煤炭总消费量增加，尽管单位产出所需的煤炭量下降了。

正如他所写：

“认为燃料的经济使用等同于减少消耗，这是一种概念混淆。事实恰恰相反。”——杰文斯悖论

2.由杰文斯悖论延伸到AI编程

而随着AI编程能力突飞猛进的发展，一个系统的开发效率越来越高，那我们目前所担心的，在需求一定的情况下，效率越来越高，那所需要的原料——开发者就越来越少。

如果带入杰文斯悖论来推演，开发效率的提高不仅减少了项目开发所需求的开发人数，还降低了开发的相对成本，从而增加了需求量，让开发岗位变得更多。

但事实上怎么样呢？

3.实际在发生的

下面是SQ Magazine 汇总，部分原始数据来自斯坦福数字经济实验室、Indeed Hiring Lab(经济研究机构)、BLS（美国劳工统计局） 等。

可以发现2023 年科技裁员是一个非常异常的高峰，2024、2025 年已经明显下降，但把这一现象归结于AI 把程序员干掉了也不对，因为里面有大量HR、招聘、市场、客服、管理层、产品、工程、其他企业职能等等，而且很多公司是在修正 2020～2022 年疫情造成数字化需求暴涨，疯狂扩招留下的人员冗余。

而且虽然22～25 岁软件开发者就业人数，相比 2022 年末高峰下降了接近 20%。但同时30 岁以上、AI 暴露程度较高的岗位，就业反而增长了 6%～12%。

那AI 到底有没有导致裁员？

有，但不是全部。

这个现象是由疫情期间过度招聘、经济环境恶化、公司削减成本、管理层级过多、业务线关闭、AI 提高生产率、AI 直接替代部分工作造成的。

4.回味与分析

这么看，AI 编程似乎并没有完全复现经典的杰文斯悖论。

这是因为杰文斯悖论成立的关键，并不是“效率提高之后需求会增加”，而是：

效率提升所带来的需求增长，必须超过单位资源消耗下降的幅度。

放到软件开发中，就是：

AI 提高开发效率→开发一个软件的成本下降→更多人能够开发软件→软件需求增加→开发市场扩大

如果最后市场需求增长得足够快，超过了 AI 带来的生产率提升，那么即使开发一个软件所需要的人力下降，整个行业对开发者的需求仍然可能增加。

这才是软件行业版本的杰文斯悖论。

但目前的数据似乎还没有明确证明这一点。

一方面，AI 确实大幅降低了部分软件开发工作的成本。过去需要几个开发者花费数天甚至数周完成的工作，现在借助 AI Coding、代码生成和 Agent，可能只需要很少的人力就能完成。

另一方面，软件开发岗位的部分需求确实出现了明显收缩，尤其是初级开发者受到的冲击更加明显。22～25 岁软件开发者的就业人数相比 2022 年峰值下降约 20%，初级及普通技术岗位招聘量也明显低于几年前。

这意味着至少在目前这个阶段，AI 带来的效率提升，暂时超过了新增的软件需求所带来的就业增长。

但事情可能还没有结束。

因为软件和煤炭存在一个非常重要的区别。

煤炭是一种有限的物理资源，而软件本身几乎不存在传统意义上的“资源消耗上限”。当开发成本不断下降之后，过去因为成本太高而不会被开发的软件、工具、网站、自动化系统，甚至个人项目，都可能逐渐变得值得开发。

过去一个企业可能会认为，为了节省一个部门每年几十个小时的工作，专门开发一个系统不值得。

但如果 AI 能够让这个系统的开发成本从几万元降低到几千元，那么这个项目就可能突然变得有价值。

于是新的需求会被释放出来。

而真正的问题就变成了：

AI 降低软件开发成本之后，人类究竟会创造多少新的软件需求？

如果新增需求不足以吸收 AI 带来的生产率提升，那么程序员数量可能会长期下降。

如果新增需求最终超过生产率提升，那么杰文斯悖论可能会在软件行业真正出现。

所以现在下结论还太早。

AI 究竟是在减少程序员，还是在让“软件”变得足够便宜，从而创造一个远比今天庞大的软件世界？

这个问题，可能要再过几年才能看到答案。

5.胡思乱享

煤炭从二百年前到二十一世纪初，由于科技的发展，产量及利用效率的提升，其价格是越来越低。后来二十年随着环保成本增加、地缘政治扰动以及开采难度上升，价格又出现上涨。

而一个项目的开发成本可以低到需求提出人自己就可以解决的地步。

所以我设想未来将没有专门的开发人员，当一个人有需求了，只需要：提出→审核→实现。

届时，网络上的所有项目都将受一种 AI 的统一管理。在经过授权与审核的前提下，AI 可以根据用户的具体需求，随时打通并调用另一个项目的 API 接口。

为了在不浪费资源的前提下满足每个人的个性化需求，系统不再为单一需求专门新建项目。每个需求只需保留最简的前端界面与 API 绑定，其余所有的计算与逻辑全部托管在一个由 AI 管理的巨型矩阵服务器中，从而真正实现万物互联。