AI 的快速发展，让整个科技行业既兴奋又焦虑…○。效率和生产力在飞速提升，但与此同时•，关于哪些岗位可能被 AI 替代的讨论也越来越热烈。初级软件工程师…，往往被放在最危险的位置上•◇。

　　不少公司也确实把这当成一条看起来很顺的降本路径：既然 AI 能写代码◆…▪，那是不是可以少招◆=•，甚至直接裁掉初级开发者？

　　在接受《WIRED》播客节目 《The Big Interview》 采访时，他直言■○▼，用 AI 去取代初级开发人员-▼，是他听过“最愚蠢的想法之一”。在他看来，这种思路既误判了 AI 在真实工程中的作用★，也低估了初级开发者在团队里的价值。

　　加曼随后从三个层面展开解释▪：为什么初级工程师往往是最熟悉 AI 工具的一群人•◆•，为什么从成本角度看“先裁新人”并不划算，以及为什么一旦切断初级岗位，企业的人才结构迟早会出问题•□。围绕这些判断，他也分享了自己对 Agentic AI（代理型 AI） 在未来几年如何改变工作方式的看法◇-▲。

　　▪=▽“第一点，根据我的经验★，很多最年轻的员工，反而是对 AI 工具最有经验的一群人。他们实际上最有能力把这些工具的价值发挥到最大▲▼。”

　　刚毕业的年轻开发者是伴随着新技术成长起来的，因此适应速度更快。许多人在校期间或实习阶段◁○，就已经开始使用 AI 驱动的开发工具○△☆。他们更愿意探索新功能，尝试更快的写代码方式，并不断摸索如何从 AI Agent 中获得最佳结果。

　　根据 2025 年 Stack Overflow 开发者调查•，55.5% 的早期职业阶段开发者 表示，他们在日常开发中每天都会使用 AI 工具，这一比例高于资深开发者群体▽•。

　　正是这种对新工具的高度熟悉，让他们在工作中能够更高效地产出。相比之下，许多资深开发者已经形成了固定的工作流，接受和迁移到新工具往往需要更长时间。近期研究也显示，超过一半的 Z 世代员工■▽•，实际上正在帮助资深同事补齐 AI 相关技能。

　　“第二点•★□，他们往往是最便宜的员工。因为刚从大学毕业▽■，整体薪资水平较低。所以如果你真的在做成本优化，他们并不是你唯一、甚至不该是主要的优化对象。”

　　初级员工在薪资和福利上的支出本就有限●，即便裁掉，也很难带来显著的成本节省。从纯粹的财务角度看，这并不是一种高效的省钱方式。

　　因此，当企业谈论提升利润率时，初级员工不该成为默认◁=、甚至唯一的目标。真正的成本优化，应该放眼整个组织结构，因为还有大量其他支出项具备压缩空间。

　　事实上，有研究指出，约 30% 原本希望通过裁员节省成本的公司，最终反而增加了整体开支，其中不少企业后来还不得不重新招聘人员。

　　★“第三点是，某个时间点上，这件事会反噬自身。如果你没有在建设人才储备-◁■，也没有培养和带领初级员工成长，我们经常发现，最好的想法恰恰就来自这些人。▼▷★”

　　可以把一家企业想象成一支运动队。如果你只保留老将，从不引入新人，那么当老将退役时，队伍里就没人会打球了。

　　直接从大学招聘新人▪△，能够为组织带来全新的思维方式。他们的想法受到最新技术趋势的影响◆，也往往更有创新动力★◆。

　　更重要的是▽◇，这些初级员工构成了公司未来人才结构的基础●-☆。一旦企业彻底停止招聘初级员工，相当于主动切断了自己的人才输送管道★。长期来看◆○□，内部将缺乏可培养、可晋升的管理者和技术骨干。

　　德勤的一份报告也指出，技术岗位的增长速度预计将达到美国整体劳动力市场的约两倍▽，凸显了对技术人才的持续需求。如果没有稳定的初级开发者来源◇◇▷，企业很可能在未来面临技术人才短缺•=■。

　　当今天没有足够的初级员工被培养，明天项目规模一旦扩大☆◇-，团队就会发现关键岗位无人可用。

　　这并不只是“企业层面的表态”=。作为全球最大云计算平台之一的掌舵者▲◆，马特·加曼站在观察 AI 实际落地情况的第一线。

　　而他看到的现实•◇，让他担心：过度追求短期收益的决策，可能会在未来数年持续伤害企业自身。他的观点并非反对 AI◁◇=，而是基于长期战略思考——如果一家企业完全依赖 AI 执行任务，却不再培养新的人才，最终会发现“无人可用”…•。

　　当然…◆，加曼也承认★•△，未来几年一定会充满争议。“你的工作一定会发生变化▽，○”他说。但他相信…☆，AI 不仅会让企业更高效，也会提升员工本身的生产力。

　　当技术让某件事变得更容易◇▽★，人们往往会想要更多。AI 让软件开发速度大幅提升□，使企业能够更快推出产品•、进入新市场、服务更多客户☆☆。

　　开发者的角色，也将不再局限于写代码本身，而是需要更快地适应新技术变化。但在最后，加曼给出了一个相对乐观的判断，▽◆□“我非常确信，从中期到长期来看，AI 最终创造的工作岗位数量，一定会超过它最初取代的岗位★…•。▽★”

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