范凯说 AI · 周日晚聊 第02期 - 程序员这个职业即将消亡，你相信吗？
主题：程序员这个职业即将消亡，你相信吗？
日期：2026年1月11日
第一部分：本周 AI 新闻
新闻一：商务部审查 Meta 收购 Manus
1月8日，商务部举行例行新闻发布会，发言人何亚东在回应有关审查 Meta 收购人工智能平台 Manus 的提问时表示：企业从事对外投资、技术出口、数据出境、跨境并购等活动，需要符合中国法律法规，履行法定程序。商务部将会同相关部门，对此项收购与出口管制、技术进出口、对外投资相关法律法规的一致性展开评估和调查。
Manus 的公司结构与收购背景
我们可以复盘一下这件事。Meta 收购 Manus 发生在2025年12月31日，1月8日商务部就发布了审查报告。据坊间报道，收购估值大约在20亿到50亿美元之间——之所以判断20亿以上，是因为 Manus 最近一轮融资已超过10亿美元。这是一次全资收购，收购完成后，Manus 在新加坡办公室的团队整体并入 Meta，作为 Meta 在新加坡的一个 office。
Manus 背后的公司叫”蝴蝶效应”。溯源来看：2022年4月，创始人萧鸿在北京注册了”北京蝴蝶效应科技有限公司”——注意，那时 ChatGPT 还没有发布，这只是一个简单的个人创业项目。2023年3月，萧鸿退出了这家公司，原因是他要拿美元基金的投资，美元基金要求注册离岸公司。2023年6月，他在香港注册了 Butterfly Effect Limited；7月又成立了北京红色蝴蝶科技有限公司，由香港公司百分百控股——这就是一个标准的离岸架构。8月，他又在新加坡注册了一家 Butterfly 公司。
整个公司结构是：英属维京群岛（BVI）有一个总公司，下面分别控制了香港公司和新加坡公司，香港公司又百分百控制北京的公司。实际干活的人都在国内，新加坡公司负责全球业务运营和专利持有。当时他做的项目就是 Monica——一个 ChatGPT 的套壳软件，做得相当赚钱，应该是国内做得最好的套壳软件了。
2024年开始研发 Manus 智能体，11月拿了红杉中国主导的 A 轮融资，估值8500万美元。2025年3月 Manus 产品发布，一度非常火爆，国内外大量公司想投资。4月拿了 Benchmark Capital 主导的 B 轮融资，7500万美元，估值到了5亿美元。Benchmark 投资之后，由于中美地缘政治竞争，要求 Manus 剥离中国主体。2025年6月，公司总部搬到新加坡，北京公司大规模裁员，核心骨干40人迁移到新加坡。
商务部审查的法律依据与分析
由于 Manus 实际的研发主体在国内，确实需要受到中国商务部的监管。商务部主要审查的是技术出口和数据出境两个方面。
关于数据出境：我认为 Manus 的数据应该是没有出境的。Manus 产品2025年3月发布时就没有对中国用户开放，底层主要调用 Anthropic 的 Claude 模型，面向的是全球用户。直到2025年底年化1亿美元的收入，主要收入也来自全球用户。数据的存储和处理都发生在海外，所以不太涉及数据出口问题。
关于技术出口：以我作为 AI 研发人员的判断，Manus 产品本身的技术门槛并不高。它做得好的地方是产品体验——给每个任务单独安排一套虚拟环境，软件自动化做得很强。但要说有什么独特的专利或很高的技术门槛，我认为是没有的。当然，最终判断要依赖商务部的结论。
审查的真正动因与可能结果
审查不应该发生在现在，而应该发生在2025年7月他切掉国内团队的时候。之所以拖到现在，是因为 Meta 巨额收购带来了巨大的新闻效应——一家国内 AI 创业公司跑路了，还被20亿美元收购，会带来不好的示范效应。作为政府，自然不希望这种事情发生。所以我觉得更多还是从舆论和新闻引导的角度出发。
这件事最终无非两种可能：第一，审查通过，收购继续推进；第二，收购被叫停，回滚到原来的状态。如果收购被叫停，对 Manus 来说不是好消息。因为 Manus 本身没有很高的技术门槛，在它被 Meta 收购之后，字节跳动已经火速推出了竞品 Energy，基本上像素级复制。凭借字节跳动庞大的算力、资源和推广能力，很有可能逐渐替代 Manus 的生态位。
对创业者的启示
Manus 在整个创业过程中，从2023年拿天使投资开始就一直做海外架构，已经做得比较干净了。如果这种情况都被叫停，那对于国内顶尖的 AI 创业者来说，从一开始创业时就必须想好要走哪条路。如果要走海外全球发展道路，办公室从一开始就不能设立在中国，最多通过外包方式采购国内公司的软件产品和服务。未来要在中美之间游走已经不太可能了，要么死心塌地做国内 AI 生态，要么死心塌地做海外 AI 生态——这是鱼与熊掌不可兼得的选择。
新闻二：英伟达在 CES 上发布 Vera Rubin 架构
英伟达 CEO 黄仁勋在 CES 全球电子消费展上进行了一个半小时的主题演讲，发布了全新的 GPU 架构 Vera Rubin。
计算平台全面升级
Vera Rubin 实际上是把英伟达一系列产品打了一个大包，包括：CPU（Vera，176个线程）、GPU（从 Blackwell 升级到 Rubin，性能达到 Blackwell 的5倍）、网卡（ConnectX-9）、加速器（BlueField 4）、GPU 间交换机（NVLink 6）、以太网交换机（Spectrum X）——六个核心组件全部升级。在服务器层面，NVL72 机架也进行了升级，散热系统全部切换到百分百液冷技术。基本上是完全重新架构了一个全新的 GPU 计算集群，方方面面都拉到了最满。我认为 Vera Rubin 在未来几年还是很能打的。
Physical AI：自动驾驶与具身智能
除了生成式 AI 之外，英伟达还在推动 Physical AI（物理AI），主要有两块：一是自动驾驶，推出了 AlphaMo 自动驾驶模型；二是具身智能人形机器人（目前还比较早期）。
英伟达发布自动驾驶模型后，很多人担心会对特斯拉形成竞争，特斯拉股票也因此下跌。但我的判断是：英伟达的自动驾驶模型不可能超过特斯拉。
这里打一个比方：Google 推出搜索引擎之后，微软也推出了 Bing，雅虎也升级了搜索。搜热词的时候，你感受不到各家搜索之间的差距。但为什么 Google 搜索这么多年一直没有被颠覆？答案是长尾词——搜长尾词时 Google 的效果明显好很多。特斯拉的优势也在于此：特斯拉汽车推出辅助驾驶这么多年，一直在全球默默搜集各种 corner case（长尾驾驶场景）。这种长尾驾驶场景的数据，任何其他家都没有。不管英伟达的自动驾驶模型演示得多好，在真实场景下跟特斯拉还有很多年的差距。马斯克自己在 X 上说认为是5到6年的差距，我觉得应该不止。
新闻三：智谱科技与 MiniMax 在港股上市
国内两家 AI 大模型公司本周在香港上市：智谱科技市值698亿港币，MiniMax 市值1000亿港币。
这两家公司的财务数据都非常难看——巨额负债、巨额亏损。但 AI 是国家战略，港股上有很多基金前仆后继买入，所以估值也很高。
不过我们反过来对比一下：OpenAI 估值至少5000亿美元以上，最新可能到7500亿美元；Anthropic 估值3500亿美元；xAI（马斯克）估值约4000亿美元。我们1000亿港币不到，跟 xAI 的4000亿美元差了大约30倍。差距还是很大的。
但从全球角度来说，中国这些 AI 模型公司是值得尊敬的——算力不如人，数据不如人，还不赚钱，苦哈哈地做，在开源领域也做到了第一阵营，这是非常了不起的。
第二部分：本周个人感想
感想一：AI 编程工具 Claude Code 与 OpenCode
这周我主要在学习 AI 编程，重点体验了两个工具：Anthropic 出品的 Claude Code 和它的开源替代 OpenCode。
Claude Code 的使用体验
Claude Code 最近半年非常火。你可能会问：用 Claude Code 是不是要买 Anthropic 的20美元套餐，还要搭梯子，还可能被封号？其实国内的月之暗面、智谱清言、MiniMax 都提供了兼容的编程模型套餐。特别是智谱最近推出了一个 Coding Plan，三个月大概54块钱人民币，十几块钱一个月，Token 量非常充足。你可以把 Claude Code 连到智谱的模型上，效果也相当不错。
我尝试着用 Claude Code 开发了一个简单的 iOS 应用——一个减肥体重记录工具。我描述了几个简单的功能：记录每天体重、设定提醒、展示图表。然后让 Claude Code 帮我写代码，我就去洗澡了。几轮对话之后，它真的把应用做出来了。虽然界面比较简陋，但确实完完整整地完成了一个 iOS 应用的开发。要知道，我自己从来没用过 Swift 编程，只是在10年前简单学过当时的 Objective-C。在完全没有看代码的情况下，就完成了整个开发，这让我非常震惊。
OpenCode：开源的多模型智能体
最近几天我迷上了 OpenCode。如果把 Claude Code 比作苹果手机，OpenCode 就是安卓手机——可玩性更强。它的好处是不仅可以使用 Anthropic 的 Claude 模型，还可以同时使用多个模型：用 Gemini 做前端设计，用 Claude Opus 写后端代码逻辑，用 GPT Codex 做代码 review 和排查 bug。好几个模型一起帮你干活，非常棒。
如果你不差钱、能解决 Anthropic 封号的问题、想快速做事，就用 Claude Code。如果你想多模型组合使用、省钱、不会被封号、还能装很多插件，就用 OpenCode。
感想二：程序员这个职业将在3到5年内消亡
作为一个20多年的老程序员，在实际使用了 Claude Code 之后，我不得不做一个判断：在未来3到5年内，90%以上的程序员将正式下岗。因为真的不需要自己写代码了。
编程工具的演进
回顾编程工具的发展历程：
手工编写代码：最早用文本编辑器手写代码
智能 IDE：20年前 Eclipse 出现，能自动提醒 Java 类和方法调用，开发效率大幅提升
第一代 AI IDE（GitHub Copilot）：2023年出现，AI 读取整个项目后自动补全大段代码、补测试用例、补注释，效率提升30%到50%
第二代 AI IDE（Cursor）：可以通过自然语言对话来写代码，只需描述想做什么，它就能帮你完成
AI Agent（Claude Code / OpenCode）：完全的智能体。你不需要写代码，甚至不需要看代码。只需做好软件项目的功能规划，清晰描述需求，准备好相关类库文档，开发工作完全交给 AI。AI 碰到问题会自己查资料、自己调试，最终自己完成整个软件开发，你只需进行有限的干预
目前全球最顶尖的程序员都在大量使用 AI 编程。Rails 之父 DHH 这个很喜欢手写代码的老顽固，也开始用 AI 写代码了。Linux 之父 Linus Torvalds 也开始尝试用 AI 写代码。
5%到10%的程序员用 AI 编程，就能替代剩下90%
这5%到10%的程序员用 AI 编程后，一个人就能开发一个大型软件，剩下的90%就不需要了。这10%的人价值被极大放大——要么在大型 AI 公司拿着很高的薪水，要么自己成立一人公司、做超级个体。两三个人组队，就能完成过去几十人公司的软件开发量。
个人定位的转变
AI 编程带来的变化改变了我们个人在未来的定位。如果你真的能把 AI 用好，发挥最大价值的方式不是去公司打工——在公司打工会极大影响你的效率和价值发挥。你最应该做的是自己创业。
AI 的赋能让个人能力极大放大，也带来了公司内部组织协作方式的变化。传统公司分很多专业岗位：前端、后端、产品经理、设计师、测试、运营、市场营销。但在 AI 智能体如此强大的情况下，这些分工都不需要了——一个人负责一条产品线，产品、研发、运营全部一个人搞定。
我认为在未来3到5年内，公司组织和个人的工作方式会被彻底推翻。
类比 PC 时代
这个时代相当于上世纪90年代初——PC 电脑刚进入中国的时候。那时候使用电脑是有门槛的，需要学电子排版软件、学电子表格。但从来没用过电脑的人和用电脑处理工作的人，效率差距被拉开了极大。现在也是同样的道理。这个时代会像80年代90年代初一样，涌现大量的共享软件作者、独立软件开发者，各种各样的 AI 软件会非常繁荣地出现。
我自己虽然还有很多去做 CTO 的机会，但都拒绝了。我想做一个个体，自己做软件开发。
感想三：工程师要锻炼销售能力
如果你和我一样定位为超级个体，那作为工程师出身的人，同时要锻炼销售能力。AI 的赋能使得我们产品设计、软件开发、上线发布、运营推广这一条线全都可以做，但我们缺少的是线上和线下的销售能力。程序员的优势在于深厚的专业背景知识，能用 AI 做出复杂的软件；劣势在于营销能力弱，而且思路容易受限——很多优秀程序员用 AI 大量开发生产力工具，但我觉得应该去做帮助生活、面向消费者的 APP。
感想四：AI 智能体不止于编程
Claude Code 和 OpenCode 不仅仅是编程软件，实际上可以帮我们做很多事情。比如做数据处理、排版写作、文件资料整理。
以我自己为例，做自媒体写视频脚本，希望 AI 帮我审稿时，每次都要给它大量上下文——写好的稿件、写作风格、参考资料，还要多轮对话，非常麻烦。但实际上这些上下文资料完全可以在 Claude Code 里创建一个项目，把写作风格、稿件、素材都保存为文档，让智能体扫描读取，按照指令帮我做整理，效率会高很多。
更有意思的是，可以让 AI 全面介入工作和生活。比如我作为个人创业者，一个痛点是如何有序安排个人工作、合理调度时间和精力。我可以把每天的日程安排抛给 AI 智能体，它就会帮我规划上午做什么、下午做什么、今天完成了什么任务，还会根据状态更新实时调整。
感想五：2026年一定要把 Agent 用起来
2026年一定要掌握智能体。Claude Code 或 OpenCode（我觉得 OpenCode 门槛更低一点），利用智能体完成工作和生活中的很多事情。
用完之后你会有一种感觉：它颠覆了你过去多少年的工作流程，完全重塑了。你不再需要按部就班走流程，你只需要想清楚目标是什么、想要什么，把需求写清楚，把相关素材资料给到它，然后监督它干活就行。这意味着我们未来所有的工作方式和思维方式全都变了。
我有一个概念叫**”AI 斩杀线”**——当你的工作方式和思维切换到 AI native 之后，你就在斩杀线之上，AI 会不断给你赋能，你的价值会越来越放大。而如果思维没转变过来，你就在斩杀线之下，注定被淘汰。
感想六：AI Native 产品与交互方式变革
我认为2026年会看到很多全新的 AI native 产品出现。我们现在看到的很多所谓的 AI 产品不是 AI native——背后有一些智能化功能，但给用户呈现的界面还是传统的按钮和滑动。真正的 AI native 应该从交互方式到整个流程都是智能体式的交互。
比如输入法：最新出来的 Tapeless AI 语音输入法，没有键盘，上来就是一个麦克风，直接对着说话，说完后它会把你的话整理成有条理的文字。我自己现在用的是豆包 AI 语音输入法。
我还分享一个小技巧：我买了一个 Key Silk 双键键盘，大概60块钱。左键映射为唤起语音输入法，右键映射为回车键。用 AI 智能体编程时需要大量对话，我按一下左键、对着说话、说完按右键回车——这就实现了真正的 Vibe Coding，不需要键盘和鼠标。
第三部分：观众互动
问：做一个海外 AI 聚合工具还有戏吗？
海外 AI 聚合工具已经太多了，已经烂大街了。Quora 的创始人做了 Poe，Manus 之前做的 Monica 也是聚合工具。你做有可能赚钱，但问题是怎么获取流量。
问：CS（计算机科学）还值得学吗？
CS 值得学，但不能是传统的按部就班学习方式了。应该基于任务的学习方式——我想做个什么事，考虑用 AI 怎么实现它，过程中不懂的再让 AI 教我。目标驱动型学习，不是传统按部就班。
问：软件开发哪些岗位会被替代？前端、算法、后端？后端是不是比较难被替代？
全都会被替代。前端更容易被替代，因为前端代码 AI 开发起来更快。但现在操作系统级别的开发，AI 替代起来也一点问题没有。至于算法岗，传统做机器学习的算法现在还有谁用？全部改成大模型了。我在香港碰到一个里斯本大学的博士，搞传统机器学习的，现在找不到工作。AI 一来几乎是无差别杀伤。
问：有门槛的工业软件有没有被 AI 迭代的可能？
当然了，毫无疑问。英伟达最近在跟做芯片设计的厂商合作，像新思科技也一样，不需要人写 Verilog 这种芯片设计语言了，最后都是用 AI 生成。
问：业务分析、架构设计、性能优化这些还需要资深人员参与吗？比如电信计费系统、银行财务系统这种生产级别的。
这种系统以后千万不要去碰了。企业应用的生命周期太漫长——开发两三年，一个功能修改半年以上。在 AI 时代，半年时间整个认知和产品都迭代了一代。别人一周一个月就上线一个产品，你还在那里苦哈哈地写企业应用代码。在10倍速的时代，不要去干让自己效率降低的事情。效率的拖慢意味着慢性自杀。
问：替代程序员的新职业名叫什么？
就叫超级个体。虽然不需要写代码了，产品经理或任何人只要学会 AI 智能体都可以做开发，但要开发复杂的软件，你需要严密的逻辑性、软件架构的思维、了解云端部署、数据库、用户登录验证等专业背景知识。没有这些知识只能开发简单的软件。所以程序员做超级个体有天然优势。
问：AI 超级个体出现，软件价格会不会降低很多？
不一定。现在更多看的是 ROI（投入产出比）。如果我做的软件帮你省了很多钱或赚了很多钱，多收一点你也心甘情愿。
问：老师订阅了哪些 AI 产品？
ChatGPT、Google Gemini、Anthropic Claude，还有智谱的 Coding Plan。我建议大家如果能用，还是用最好的模型。最好的和次好的差距拉得太大了，用最好的模型对你来说最省时间和精力。
问：Dify 跟 RPA 的区别是什么？
Dify 是 AI 工作流软件，你很清楚地知道每一步在做什么，用可视化的方式把整个流程和数据处理全部定义出来，AI 严格按步骤执行。RPA 则是录屏后用机器模拟人在屏幕上的点击操作，在 AI 之前就存在很多年了。RPA 只是解决 AI “最后一步”的问题——浏览器和 APP 没给 AI 开接口时，只能用 RPA 方式操作。
不过我个人认为，工作流不是终极形态而是过渡形态。如果 AI 足够聪明，这些事情不应该让我们去死板地设计流程。对于个体做高效率的事情，大多数情况下 Claude Code 这类智能体已经够用了，如果必须用 N8N 这种工具，说明场景可能太复杂了。
问：大学计算机专业的培养方案需要做哪些改变？
引用马斯克的话：现在大学学的东西都没用，大学唯一有用的就是社交——你认识很多同学和老师，这种社交关系在你以后的事业中会有很大帮助。我完全赞同。大学要的就是一张文凭和社交关系。
收尾
今天差不多就聊到这里。每周周日晚上10点，《范凯说 AI · 周日晚聊》，跟大家分享本周 AI 行业新闻、个人思考，然后和大家交流。
晚安，祝大家睡个好觉，明天开始新的一周。