为什么科技巨头创始人重回编程？

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地球上最强大的科技公司内部正在发生一些微妙而矛盾的事情。那些多年前就离开键盘的人，那些把工程工作委托给成群的开发者、自己专注于战略、融资和董事会的人，正在重新挽起袖子。不是因为工具退步了，而是因为工具变得如此强大，远离它们开始感觉很危险。

马克·扎克伯格把他的办公桌搬到了 Meta 的 AI 实验室里。谢尔盖·布林出现在谷歌，领导着内部人士所称的"编码突击队"。斯里达尔·文布把 Zoho 的 CEO 职位交给了别人，以便回到编写和审查代码的工作中。这些不是象征性的举动，而是某种结构性变化的信号。

1、创始人工程师的回归

Meta 总裁迪娜·鲍威尔·麦考密克在 Semafor 世界经济峰会上公开透露了这一消息。她说，扎克伯格已经把办公桌搬到了 Meta 新成立的超级智能实验室联合负责人亚历山大·王和纳特·弗里德曼旁边，并且"整天都在写代码"。《金融时报》另报道称，这相当于每周五到十个小时的实际编码和代码审查。对于一家雇佣数万名工程师的公司 CEO 来说，这是令人瞩目的时间分配。

"我认为他非常强烈地感觉到，他必须在那个层面上理解它，才能真正思考我们的模型如何才能成为最强的。"

—— 迪娜·鲍威尔·麦考密克，Meta 总裁，Semafor 世界经济峰会

谷歌的谢尔盖·布林呈现了同一主题的略微不同变体。《The Information》报道称，谷歌正在组建一个布林直接参与的精英编码团队，明确目标是推动"AI 起飞"——一种 AI 系统能够越来越多地自我改进和编码的状态。在重新参与之前，布林已经基本离开了谷歌的日常工作多年。他专门为这项工作而回归，这充分说明了技术重心已经转移到了哪里。

在印度，Zoho 的斯里达尔·文布做了一个结构性的选择，而不仅仅是行为上的。2025 年 1 月，他辞去 CEO 职务，担任首席科学家头衔，明确地将自己的角色重新定位到编写和审查代码上。在 Zoho，软件不是附属品，它就是业务。显然，文布认为与它的亲近比高管椅子更重要。

2、AI 编码时代的奇怪逻辑

从表面上看，这说不通。我们正处于 AI 辅助软件开发真正加速的时期。Claude Code、Cursor 和 GitHub Copilot 等工具已经将意图与可运行软件之间的距离压缩到了三年前不可想象的程度。Anthropic 更进一步：Claude Code 的创造者鲍里斯·切尔尼声称最新版本完全由 Claude Code 自身编写。一个自动化编写自动化的递归循环。

Anthropic 的 CEO 达里奥·阿莫代公开主张，编码作为一门学科最终可能会完全消失，取而代之的是将人类意图直接转换为可运行软件的系统，不需要程序员作为中介。如果你完全相信这个轨迹，高级管理者的理性做法应该是减少对代码的关注，而不是增加。

但创始人并不是在与阿莫代的论点对赌。他们是在回应其中的一个隐含意义。

3、背景

Anthropic 的 Claude Design 正在将 Claude Code 应用于工程的压缩效应扩展到设计层面，对 Adobe 和 Figma 等平台构成直接挑战。被自动化的技术栈正在扩大，而不是缩小。AI 吸收的每一层都使剩余的人类层变得更加重要。

4、当提示词就是架构

关于 AI 生成的代码，有一件事不会出现在关于生产力提升的新闻稿中：你指定问题的方式上的微小差异会产生截然不同的结果。相同的意图，用两种稍微不同的方式表达，可以产生生产质量的输出，或者需要花费数小时才能诊断的微妙错误输出。这不是一个会被修补掉的 bug，而是语言模型工作方式的固有特性。

一个无法阅读 AI Agent 生成代码的领导者是在盲飞。他们可以看到输出——一个功能、一个演示、一个部署——但他们无法评估底层的质量。在当前时刻，底层变化得足够快，判断差距会迅速累积。创始人们理解的是，对代码的熟练掌握不再仅仅是工程问题，它是一种战略信息优势。

想到的类比是制造业从纯管理驱动工厂到精益生产时代的转变，在这个转变中，了解工厂车间的高管对什么是可能的、什么是脆弱的有着质量上更好的心智模型。创始人们正试图在工厂本身发生转变期间保持那种车间层面的素养。

5、压缩及其后果

一个并行趋势从另一个方向施加压力。AI 正在压缩软件工作——不是消除它，而是减少从想法到执行之间所需的人力。过去需要整个工程团队的任务，现在可以由一个拥有正确工具和 Agent 的开发人员处理。Meta 本身设定了反映这一点的内部目标：到 2026 年中期，核心产品组中 65% 的工程师预计将使用 AI 生成超过 75% 的代码。

裁员数据是严峻的。Layoff.fyi 追踪到 2026 年初有超过 81,000 名员工被 97 家科技公司解雇。LinkedIn 确认自 2022 年以来技术岗位招聘总体下降了 20%，尽管其首席法律官谨慎地将此归因于利率上升而不是 AI 替代。实际原因可能是两种力量的共同作用，干净地分离它们可能是不可能的。

还有一个在氛围编码热潮中很少被讨论的成本维度。AI 生成的代码不是免费的。每个 token 都有价格。在规模化时，生成大量 AI 辅助输出的团队将面临与最初采用这些工具时建模的不同的经济学。亲自使用过这些系统的高级领导者以一种仅阅读过相关内容的领导者所不具备的方式直观地理解这种约束。

编码不会消失。它只是向上移动了。未来可能需要更少的程序员，但会要求更多能像程序员一样思考的领导者。

6、不是怀旧，是战略

很容易将这些故事解读为情感：老一辈人怀念车库时代，在多年的电子表格和股东电话会议后，在键盘熟悉的敲击声中寻找慰藉。这种解读可能是错误的，或者至少是不完整的。

这些创始人真正在做的是在最大不确定性的时期，重新定位到公司中最高杠杆的点。当工具变化如此之快时，在技术层面理解它们的人对在哪里下注、哪些初创公司真的像听起来那么令人印象深刻、哪些内部项目有隐藏的脆弱性、哪些能力是真正变革性的而非只是营销得好，有更好的直觉。

常规编码任务会减少。大型工程组织可能会进一步缩减。但高阶技能——系统设计、判断力、将松散指定的想法转化为精确可执行指令的能力——正在变得更有价值，而不是更少。重返终端的创始人不是在试图与他们的工程师竞争，而是在试图保持领导他们穿越一个没有明显历史先例的转变的能力。

7、什么在变，什么不变

最能驾驭这种转变的公司，可能是那些决策者与他们所依赖的技术之间距离最小的公司。这是一种不同于我们通常讨论的组织优势——不是规模，不是分销，不是品牌，而是对正在构建的系统的认知亲近。

对于行业的其他部分——超大规模云服务商之下的层级、中型软件公司、代理机构和咨询公司——教训是一样的，即使机制不同。远程管理软件的时代正在结束。理解他们的 AI 工具实际在产出什么以及为什么的管理者，将始终优于那些将输出视为无法亲自评估质量的黑箱的管理者。

创始人已经想明白了。他们重新开始编程，不是因为 AI 不会编程。他们重新开始编程，正是因为它会。

原文链接: If AI Can Code, Why Are Big-Tech Founders Coding Again?

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