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      造導彈請回七旬老人,霸權最難是傳承!

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      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?;?900萬美元,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。

      各位讀者,AI時代已經到來,歡迎加入漢唐智庫·未來秩序研究所!每周最少更新5篇深度文章!期待鐵粉們加入!

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