作者：徐吉軍，新媒體：漢唐智庫！

最近，單位面試了一個干了三年的前端工程師，簡歷寫得漂亮，React、Vue、Next.js全會。讓其手寫一個最簡單的防抖函數，手寫，不用IDE。

愣了五分鐘，回了一句：可以讓AI寫，然后解釋給你聽。

不用了，請回吧。

這是今年面試的第17個AI中介——精通提示詞工程，能跟AI聊得天花亂墜，但離開AI，連最基礎的閉包都寫不利索。

三年前就有人說過這事，沒人信。

現在？招聘市場上能獨立debug的工程師，快絕種了。

一、從一件荒唐事說起！

2023年巴黎航展上，雷神公司總裁講了個故事，聽完后背發涼。

俄烏開打，毒刺導彈成了搶手貨。美國國防部二十年沒買過這玩意兒，生產線早關了，圖紙是卡特總統時期的手繪稿，設備在倉庫積了四十年灰。怎么辦？把七十多歲的退休老工程師請回來，顫顫巍巍地教年輕人怎么裝導彈鼻錐——純手工，和四十年前一模一樣。

2022年5月下的訂單，2026年交貨。四年。

不是因為沒錢。是因為懂這門手藝的人，十年前就退休了。技術斷層一旦出現，錢砸再多也補不回來。

俄烏前十個月消耗的毒刺，等于和平時期十三年的總產量。庫存打完了，新彈造不出來。不是產能不夠，是能力沒了。

這劇本，眼熟得可怕。

二、歐洲的炮彈，美國的核材料，都在印證同一件事！

2023年歐盟放話：十二個月內給烏克蘭一百萬發炮彈。當時全歐洲一年產能多少？23萬發。烏克蘭前線一天打掉5000到7000發。會算數的都知道，這不可能。

最后拖到2024年12月才湊齊，晚了九個月，只交了一半。

法國2007年關了發射藥產線，十七年后才想起來重啟；德國彈藥儲備只夠打兩天；美國155毫米炮彈殼全靠賓州一家工廠，TNT生產線1986年就關了。整個供應鏈全是單點故障，一家廠崩，整條線崩。

更荒誕的是福班克——一種核彈頭核心材料。美國1975年到1989年量產，之后工廠關了。多年后想重啟，打開檔案：工藝丟了。老員工退休的退休，離世的離世。花了6900萬美元，反復實驗數年，終于造出合格的新材料。

結果純度太高，用不了。

原來老工藝里會自然產生一種沒人注意到的微量雜質，它才是材料性能的關鍵。當年親手造的人都沒意識到它的存在，后來的人更不可能知道。

洛斯阿拉莫斯管這叫無意識隱性依賴——核心知識從未被真正掌握，只是碰巧在特定的人、特定的流程里運轉。人一走，全完。

一個核大國，把自己發明的材料造法弄丟了。不是粗心，是這種知識根本就無法寫在紙上。

三、軟件行業正在走一模一樣的死路！

把軍工這套邏輯套到軟件行業，渾身發冷：

數十年積累核心技術 → 為降本找廉價替代 → 放任人才斷層 → 享受短期紅利 → 危機來了，體系崩塌

軍工的廉價替代叫和平紅利——冷戰結束，刀槍入庫。

軟件行業的廉價替代叫AI編程工具。

不是反對AI。是反對把AI當成跳過人才培養的捷徑。

Salesforce已經宣布2025年停止擴招軟件工程師；54%的工程負責人認為AI將長期壓縮初級崗位；62%的美國高校計算機院系新生下滑。這意味著什么？入門通道正在收窄，但沒人關心出口——十年后誰來當資深工程師？

某技術團隊今年面了2253人，淘汰2069，錄用4人。轉化率0.18%。不是要求高，是能獨立看代碼、敢反駁AI、能識別隱性漏洞的人，市場上快絕跡了。

METR做過一個實驗：讓資深開發者用AI工具做真實項目，結果效率反降19%。開發者原本預期提升24%，現實與預期差了43個百分點。

更可怕的是后續——當機構想推進脫離AI手動編碼的對照實驗時，大量開發者拒絕參加。為什么？已經不會獨立寫代碼了。

這就是AI中介式能力：精通提示詞，能跟AI聊得熱火朝天，但讓他說出AI代碼錯在哪？說不出。讓手寫一個基礎函數？寫不出。

四、稀缺的是具備工程領導力的人！

AI生成代碼的速度指數級增長，人類讀代碼、找bug的速度基本沒變。行業給出的解決方案很聰明：用AI審AI。

這路子，直接拒絕。

改代碼提交規范：每次變更必須寫清楚改了什么、為什么改、前后功能對照。配置專人交叉審核，排查AI遺漏的隱性漏洞。

但這治標不治本。

真正稀缺的不是會寫代碼的人，而是具備工程領導力的人：有責任感、邏輯清晰、敢于在AI輸出看起來天衣無縫時，拍桌子說這不對。

這些能力從哪來？從手動調試、反復試錯、凌晨三點被報警吵醒爬起來排障的漫長積累里來。是文檔寫不出來、AI學不會的隱性經驗。

當初級工程師跳過這一切，只學會怎么向AI提問，永遠拿不到那些只可意會、不可言傳的隱性知識。就像福班克材料——紙面資料替代不了實操經驗，連初代從業者都沒吃透全部邏輯，何況后來這些斷層的人？

五、時間買不到，金錢換不來！

軍工史有個冷酷規律：重啟一條普通產線35年，重建復雜系統510年。毒刺導彈30個月起步，標槍導彈四年半產能沒翻倍，155毫米炮彈砸了50億美元四年未達標。

蘭德公司調研：潛艇研發中10%的核心技能，需要十年一線經驗。常規軍工學徒24年，成技術主管58年。

軟件行業一樣：

初級到中級：35年

中級到資深：58年

到首席/架構師：十年以上

這條曲線，砸錢縮短不了，AI工具跨越不了。

五到十年后，當行業急需能吃透系統底層、連夜調試分布式故障、承載代碼庫之外隱性組織經驗的資深工程師時，這樣的人從哪來？

供應鏈正在被親手掐斷。

六、沒人知道結局，但歷史從不提前通知！

也許五年后AI足夠成熟，所有斷層自動彌合。也許2031年的AI會超出所有人想象。

但所有危機，從不會提前發通知。

2022年沒人預判到歐洲會爆發大規模陸地戰爭。西方軍工手握三十年準備窗口，最終錯失所有自救機會。

當年的西方軍工，天真地以為和平會永遠延續。

今天的軟件行業，天真地以為AI能替代一切。

AI不是敵人。但把AI當作替代人才培養的捷徑，就是在復刻軍工衰落的劇本。

歷史不會重復，但會押韻。

這次的代價，可能是一支失去造物能力的文明。

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