AI编程，这一次站在35岁程序员这一边

很多人害怕 AI 编程，是因为一个直觉判断：它会淘汰程序员。这个判断并没有错。真正的危险在于，大多数人只看到了“淘汰”，却没有看清楚“淘汰的是谁”。

AI 编程确实在吞噬传统程序员的工作内容。大量重复实现、接口拼接、CRUD 代码、基础算法、甚至简单架构搭建，已经可以由模型在几秒钟内生成。过去需要三天的开发工作，现在可能半小时就能完成。在这种效率冲击下，“纯实现型程序员”的价值正在被快速压缩。尤其是那些以熟练度为核心竞争力的人——熟某个框架、熟某套 API、熟某种模板——AI 天生就是为替代这种模式而存在的。

但问题来了：当“写代码”本身变得廉价，真正稀缺的能力是什么？--- 判断。

AI 可以生成代码，但它无法真正理解业务的隐含约束；它可以给出一个可运行的架构，却不会为三年后的扩展性负责；它可以拼装开源组件，却不知道你的系统会在哪个环节成为瓶颈。它提供的是“概率正确”，而不是“经验验证”。

而经验，恰恰是 35 岁以上程序员最被低估的资产。

AI 编程的本质，其实不是“替人写代码”，而是“把人从写代码中解放出来”。当实现成本被压缩后，工程工作的重心会转移到问题定义、结构设计、风险预判、复杂度控制上。换句话说，程序员的角色正在从执行者变成指挥者。

这恰好击中了一个现实：年轻程序员擅长速度和学习能力，但未必具备系统判断力；而 35 岁以上的程序员，见过架构翻车、见过技术债爆炸、见过需求失控、见过上线事故。他们知道哪些“看起来优雅”的方案会在半年后变成灾难，也知道哪些“现在麻烦一点”的设计可以换来长期稳定。

AI 时代需要的不是“写得多”，而是“选得对”。

所以，AI 编程确实会淘汰程序员，但淘汰的不是年龄，而是层级。它会淘汰停留在“实现层”的人，却会放大“决策层”的人。问题从来不是你 35 岁，而是你是否还在做 25 岁的工作。

很多公司所谓的“35 岁现象”，本质是成本与产出的失衡。当一个 35 岁程序员的产出仍然等于一个 25 岁的执行者，他的薪资自然显得昂贵。但如果 AI 把执行成本压缩到几乎为零，那么真正有价值的，将是能够驾驭 AI、设计系统、控制风险的人。此时，经验不再是负担，而是杠杆。

当然，这并不意味着所有 35 岁以上程序员都会自动受益。如果一个人把经验等同于“资历”，而不是“判断力”；把熟练度当成安全感，而不是升级的起点，那么 AI 会比年轻人更快地淘汰他。因为 AI 不尊重资历，只放大能力结构。

真正的趋势是：AI 正在重新分层程序员群体。第一层，是让 AI 帮自己写代码的人；第二层，是知道如何向 AI 提出正确问题的人；第三层，是能够定义系统边界和方向的人。35 岁以上程序员的优势，不在第一层，而在后两层。

AI 时代，编程能力不再只是语法能力，而是抽象能力、表达能力、系统思维和风险意识的综合体。而这些能力，往往需要时间沉淀。

所以，是的，AI 编程会淘汰程序员。但它未必是“年轻人的武器”。如果说过去的时代奖励体力型智力劳动，那么未来的时代更奖励认知型决策能力。35 岁不是天然劣势，真正的劣势，是停在旧角色里不愿升级。

当代码生成变得廉价，判断才是昂贵资产。AI 会淘汰程序员，但也可能第一次，让经验成为真正的生产力。