前两天，我在公司群里提问：

花钱招一个实习生，与花token收一个ai相比，哪个效率更高，成本更低？

老板帮我算了一笔账：

一个实习生在一线城市每月要 3000 到 8000 元。而一个重度使用 AI 编码工具的工程师，真实月度开销是这样的：Claude Max 订阅 200 美元一个不够用得上两个，再加一个 Codex Pro 订阅 200 美元——月费 600 美元。在中国，这些服务没有官方渠道，账号购买需要走特殊途径，加价 100% 是常态。这意味着实际月成本约 1200 美元，折合人民币 8600 元左右。

也就是说，AI 工具的月度成本和一个一线城市实习生的薪资已经处于同一量级。但这个对比有一个容易忽略的前提：一个每月把两个 Claude Max 和一个 Codex Pro 的额度用满的工程师，产出是惊人的。他可以同时编排多个 agent 并行推进不同模块，一天完成过去一周的工作量。这笔钱买到的不是「一个实习生的替代品」，而是一个资深工程师的产能倍增器——同样的 8600 元，叠加在一个有判断力的人身上和叠加在一个缺乏经验的实习生身上，效果天差地别。

所以真正的成本比较不是「8600 元的 AI 工具 vs 8000 元的实习生」，而是「资深工程师 + 8600 元 AI 工具的组合产出 vs 资深工程师 + 一个实习生的组合产出」。前者的产出密度几乎必然更高。AI 没有通勤、没有社交需求、不存在留存风险（虽然它有自己的不稳定性——API 宕机、模型换代行为漂移——但这些是可工程化管理的问题）。

行业已经在用行动回答这个问题了。大型科技公司的应届生招聘占比从 2019 年的约 33% 骤降到 7%。美国入门级技术岗位发布量下降了 67%。超过一半的工程领导者计划进一步减少初级招聘。Salesforce 因为 AI agent 的成熟，直接暂停了 2025 年全部工程招聘。这些不是个别公司的裁员决策，而是一个行业级的结构性转向。

乍一看这个逻辑似乎没什么毛病，但这里其实有一个隐藏的问题：所谓的”重度使用 AI 编码工具的工程师”是什么？AI Agent作为一项新兴技术，一个什么都不会的实习生，要怎样才能成长为一名”重度使用 AI 编码工具的工程师”？

由这里就引发了第二个问题：

招两个成熟的重度使用 AI 编码工具的工程师，与招一个重度使用 AI 编码工具的工程师+让他带一位什么都不会的实习生，大家都使用ai工具，效率会有多大的差别？

其实真不一定会有多大的差别，因为”善于使用 AI 编码工具的工程师”其实是一个伪命题。为什么？因为AI工具的门槛实在是太低太低了。一个实习生，在有老师指导 + 有ai工具辅佐的条件下，工作效率其实并不一定会比第二位经验丰富的工程师低。

借用一下老板的评价：

我们观察到，优秀的实习生——那些真正愿意并且善于使用 AI 的人——在学习新业务时，速度并不比老员工慢。AI 成了他们的加速器：面对一个陌生领域，他们用 AI 快速梳理背景知识、理解技术栈、生成初始方案，然后在反馈中迭代。他们没有老员工那种「这个我以前见过」的经验包袱，反而更愿意让 AI 带他们走一条新路。

由于涉及到保密协议的问题，我在个人博客上无法直接讨论我的实际工作效率与ai的关系。但我们可以从另一个例子来看这个问题。

在3月14日，也就是昨天，我发布了我人生中第三款完全独立开发的应用软件：界园伤害计算器（第一第二款分别是脑残windows大作业与脑残c++大作业）

这是一款成熟的软件，它的技术栈是这样的

那么，我开发这款软件用时多少呢？我对相关的技术栈又了解多少呢？

答案是用时1小时，在此之前，我对相关技术一无所知。我只在大一暑假实训学校强迫我们开发一个微信小程序的时候用过ts，但说实话也早忘光了。

但即使我是一位纯门外汉水平，在ai的帮助下，我依旧很轻松的完成了这个软件的开发工作。从前端到后端，我没有写一行代码，但它依旧顺畅的跑起来了。

这就是AI Agent变态的地方。现在，如果你想要开发一款软件，你只需要知道”你该做什么”就已经够了。你只需要向Claude Code发号指令，让他使用什么样的技术，通过怎么样的方式解决问题。至于其中具体的代码实现，你完全不需要掌握。软件开发的门槛从未如此之低。

甚至，也许，你连”你该做什么”都不需要知道。这种现象常见于大型项目的日常维护与bug修复中。现在，项目给我推一个bug让我修复的时候，我往往会先让ai帮我定一下位，确定相关的函数与文件，然后再自己去分析bug出现时相关的调用链，最后进行bug修复。

在这种情况下，“学习编程”似乎就变成了意见非常没有意义的事。我需要知道在c++里 a & b 和 a ^ b 哪个运算符优先级更高吗？我需要知道冒泡排序代码怎么写，怎么解决浮点数精度问题吗？事实上，这些我都懂，但我突然发觉，我貌似完全没有必要懂：因为我可以用ai直接帮我生成成熟的解决方案，我完全没有必要担心相关的问题。

我认为，也许在未来，编程语言会和现在的汇编语言一样，逐渐变成一项冷门且专业的知识。你要问有没有必要学，那肯定还是可以学习的，但其实用性肯定会慢慢地降低，逐渐会有完全不懂编程的”程序员”出现。他们只需要有成熟的agent使用技巧而无需知道各项技术的具体底层原理，就能够完成复杂的程序开发工作。从这个角度上来说，“实习生”与”老员工”之间其实并没有太大的差距，大家都是近乎同一起跑线，都在从零开始学习新的技术。

扯得有点远，但综上所述，你会发现，“招实习生”与”招AI”相比，ai在工作效率上会有压倒性的优势。但是，这并不代表着新来的实习生会不好入行。相反，今年是我认为的参加工作的最好的时间。因为”大家都在同一起跑线”，你只需要额外花出很少的努力，就能有和技术大牛几乎相同的工作能力。而至于差的那点技术栈的积累，完全可以在往后余生中慢慢填平。