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Node.js之父Ryan Dahl今天發(fā)了一條推文,直接把程序員圈子炸了:
人類手動(dòng)編寫代碼的時(shí)代已然終結(jié)!
這條帖子獲得了近100萬的觀看。大佬們紛紛評(píng)論區(qū)留言表示贊同。
而AI寫代碼將變得足夠便宜,便宜到你無法想象!
兩年后,現(xiàn)在每月200美元的頂級(jí)AI編程體驗(yàn),將跌至不到1美元!
這不是瞎猜,而是Stability AI創(chuàng)始人Emad Mostaque剛剛給出的判斷。
他的邏輯是:「思考Tokens即將崩盤」。
一場(chǎng)關(guān)于AI編程的劇變,正在逼近。
1000:1,AI編程「思考」的驚人代價(jià)
想讓AI幫你寫出一行生產(chǎn)級(jí)代碼,需要付出多少代價(jià)?
答案可能超出你的想象。
讓我們先明確下定義:
思考Tokens(Thinking Tokens):指AI在輸出最終答案前進(jìn)行的推理過程。
代碼Tokens(Code Tokens):指最后寫出來的實(shí)際代碼。
Emad Mostaque給出了一個(gè)數(shù)字:100到1000比1。
也就是說,AI要想寫出1個(gè)高質(zhì)量的「代碼Tokens」,背后需要消耗100到1000個(gè)「思考Tokens」。
這個(gè)數(shù)字意味著什么?
AI在幫你寫代碼的時(shí)候,99%以上的算力,都花在了「思考」上。
你以為AI是一秒寫完代碼的天才,但實(shí)際上,它在后臺(tái)可能思考了上千次,才敢給你一個(gè)答案。
這就是為什么,即使Claude Code、Cursor這樣的AI編程工具已經(jīng)如此強(qiáng)大,背后依然需要消耗天量的算力,以及昂貴的訂閱成本——
因?yàn)檫@種「昂貴的思考」,才是真正的成本大頭。
根據(jù)OpenAI官方文檔,推理模型的「思考Tokens」雖然是內(nèi)部處理過程、不會(huì)顯示給用戶,但會(huì)按輸出Tokens收費(fèi)。也就是說以上這些都是用戶的使用成本。
還有研究顯示,代碼中的「壞味道」會(huì)顯著增加token消耗。
也就是說,如果你的編程品味不好、Promt寫的不好,同樣的需求下,別人消耗的會(huì)遠(yuǎn)低于你AI編程消耗的。
AI編程成本正在10倍速暴跌
但好消息是,這種思考推理成本,正在以每年超過10倍的速度下降。
Emad Mostaque預(yù)測(cè),隨著算力成本下降和算法優(yōu)化,這種「昂貴的思考」正在變得極其廉價(jià)。
更勁爆的是他的下一個(gè)判斷:這個(gè)「1000:1」的比例很快就會(huì)徹底崩潰。
兩年內(nèi),絕大多數(shù)代碼將不再需要AI經(jīng)歷漫長(zhǎng)的推理過程,而是通過One-shot(一次提示)或Few-shot(少量提示)就能直接精準(zhǔn)生成。
換句話說,AI編程將從「思考型」進(jìn)化到「反射型」,也就是AI不需要思考,直接給答案。(非常類似從Gemini 3 Pro到Gemini 3 Flash的感受)
這意味AI編程的價(jià)格即將暴跌。Emad Mostaque直接預(yù)測(cè):
現(xiàn)在每月價(jià)值200美元的頂尖編程AI體驗(yàn)(如Claude Code + Opus 4.5),兩年后成本將降至每月不到1美元。
從200美元到1美元,200倍的暴跌。
AI編程,即將進(jìn)入「一分錢時(shí)代」。
數(shù)據(jù)支撐:根據(jù)Epoch AI的研究,AI推理成本的中位下降速度為每年50倍,而在2024年1月之后,最快的下降速度甚至達(dá)到每年900倍!
以GPT-3.5級(jí)別的性能為例,從2022年11月到2024年10月,成本已經(jīng)下降了280倍以上。
a16z的分析也指出,這種下降速度遠(yuǎn)超摩爾定律和網(wǎng)絡(luò)帶寬的歷史增長(zhǎng)速度。
「思考Tokens即將崩盤」
消息一出,網(wǎng)友們直接炸鍋。
有人調(diào)侃:「思考Tokens即將被rug(崩盤)!」
這個(gè)來自加密圈的梗,暗示著一個(gè)殘酷的事實(shí):
依賴大量推理才能獲取結(jié)果的模式,很快就會(huì)被更高效的技術(shù)取代。
也有程序員曬出自己用AI做的成果,感嘆效率提升的恐怖速度。
更有人開始擔(dān)憂:如果AI編程成本降到一分錢級(jí)別,程序員的價(jià)值何在?
當(dāng)所有人都可以寫代碼,開發(fā)者的優(yōu)勢(shì)在哪里?
Emad給出的答案:打造人們真正需要的東西。
數(shù)據(jù)支撐:根據(jù)GitHub Copilot的實(shí)驗(yàn)研究,使用AI編程工具的開發(fā)者完成任務(wù)速度提升55%;Amazon Code Whisperer用戶報(bào)告任務(wù)完成速度平均提升57%。
Stack Overflow 2025開發(fā)者調(diào)查顯示,84%的開發(fā)者正在使用或計(jì)劃使用AI工具,其中51%的職業(yè)開發(fā)者每天都在使用。
Epoch AI2025影響力報(bào)告 AI能力正在加速
關(guān)于AI能力的加速演進(jìn),不只是Emad Mostaque一個(gè)人在說。
全球最權(quán)威的AI研究機(jī)構(gòu)之一Epoch AI,在剛發(fā)布的2025年度影響力報(bào)告中,給出了更多硬核數(shù)據(jù)。
首先,AI推理成本正在飛速下降。
Epoch AI的Data Insights中,關(guān)于推理價(jià)格效率的分析顯示,AI推理的成本正在以驚人的速度優(yōu)化。
這與Emad Mostaque的判斷完全一致。
其次,AI能力加速的拐點(diǎn)可能已經(jīng)出現(xiàn)。
Epoch AI推出的「Epoch能力指數(shù)」(ECI),是一個(gè)綜合了數(shù)十個(gè)基準(zhǔn)測(cè)試的復(fù)合指標(biāo)。
通過ECI,他們識(shí)別出AI能力在2024年4月前后可能出現(xiàn)了一次加速。
下一個(gè)加速點(diǎn)即將出現(xiàn),比如即將發(fā)布的DeepSeek-V4,2026年OpenAI和谷歌的最新模型。
第三,長(zhǎng)程軟件開發(fā)能力正在測(cè)試中。
Epoch AI正在與METR合作開發(fā)的長(zhǎng)程軟件開發(fā)基準(zhǔn)測(cè)試,目標(biāo)是評(píng)估AI系統(tǒng)完成完整軟件項(xiàng)目的能力,而不僅僅是修Bug或優(yōu)化代碼。
這些信號(hào)都在指向同一個(gè)方向:AI能力的爆發(fā)期,可能比我們想象的來得更快。
數(shù)據(jù)支撐:Epoch AI權(quán)威性,其網(wǎng)站活躍用戶達(dá)到98.7萬(同比增長(zhǎng)4.3倍),被107家知名媒體和報(bào)告引用(同比增長(zhǎng)2倍),并為包括OpenAI、Google DeepMind、美國(guó)國(guó)會(huì)等在內(nèi)的頂級(jí)機(jī)構(gòu)提供數(shù)據(jù)和咨詢服務(wù)。
AI推理正在「白菜價(jià)」化
目前,頂級(jí)AI模型的推理成本大約在幾美元到幾十美元/百萬Tokens不等。
GPT-5.2系列的API成本:
Claude系列的API成本:
Gemini 3系列的API成本:
但隨著技術(shù)迭代,這個(gè)價(jià)格正在斷崖式下跌。
2024年各大AI服務(wù)商的推理價(jià)格從$0.0003到$0.015/千Tokens不等。
到2025年底,OpenAI已將推理成本降至每百萬Tokens不到1美元。
Claude 4.5系列相比上一代實(shí)現(xiàn)了67%的成本下降——Haiku 4.5僅需$1輸入/$5輸出每百萬Tokens。
程序員的未來 從「寫代碼」到「指揮AI」
當(dāng)AI編程成本降到足夠低的時(shí)候,程序員這個(gè)職業(yè)會(huì)發(fā)生什么變化?
可以預(yù)見的是,「寫代碼」這件事本身的價(jià)值將大幅下降。
但「理解需求」「設(shè)計(jì)架構(gòu)」「指揮AI」的能力,將變得越來越值錢。
未來的程序員,可能更像是一個(gè)AI編程的「指揮官」——你不再需要親手寫每一行代碼,但你需要知道怎么讓AI寫對(duì)。
這個(gè)轉(zhuǎn)變,對(duì)很多程序員來說,既是機(jī)會(huì),也是挑戰(zhàn)。
根據(jù)McKinsey的研究,使用生成式AI工具的開發(fā)者可以將任務(wù)完成速度提升2倍。
然而,存在「AI生產(chǎn)力悖論」,開發(fā)者自我感覺效率提升了20-24%,但在某些受控實(shí)驗(yàn)中,資深開發(fā)者的實(shí)際完成時(shí)間反而延長(zhǎng)了19%。
這說明AI工具需要配合正確的工作流程和思考方式,才能真正發(fā)揮價(jià)值。
同時(shí),初級(jí)開發(fā)者從AI工具中獲得的生產(chǎn)力提升最為顯著。
編程平權(quán)之年
本質(zhì)上,Emad Mostaque和Ryan Dahl的判斷,指向的是同一個(gè)終局:編程的民主化。
從OpenAI到Anthropic,從Cursor到Claude Code,硅谷科技圈幾乎達(dá)成了一個(gè)共識(shí):2026年將是編程平權(quán)之年。
當(dāng)思考Tokens成本趨近于零,當(dāng)代碼生成變成「反射型」,編程能力將不再是少數(shù)人的專利。
每個(gè)人都可以成為「程序員」——只要你會(huì)描述需求。
這意味著什么?
軟件開發(fā)的門檻,即將被徹底踏平。
下一階段的贏家,關(guān)鍵可能不是看誰代碼寫得最漂亮,而是誰能最早把「AI編程」變成自己的核心競(jìng)爭(zhēng)力。
一個(gè)全新的「編程時(shí)代」,正在到來。
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