安思望（Anthropic）、OpenAI的顶尖工程师称AI现已编写100%的代码——对软件开发工作的未来有重大影响

(SeaPRwire) –   在Anthropic——一家构建世界上一些最先进模型的人工智能实验室——工程师们不再编写驱动其产品的代码；他们将代码外包给了人工智能。一位工程师宣布他已经有两个多月没有编写任何代码了。

Cherny表示，他100%的代码现在由Anthropic的Claude Code和Opus 4.5编写。他说，在公司其他部门，“几乎100%”的代码也是人工智能生成的。

“就我个人而言，已经有两个多月完全是100%了，我甚至不会手动做小的编辑，”Cherny在X上回复人工智能研究员Andrej Karpathy的帖子时写道。“我昨天提交了22个拉取请求，前天提交了27个，每个都是Claude完全编写的。”

这些评论呼应了Anthropic首席执行官Dario Amodei本月早些时候在世界经济论坛上的早期言论，他指出，他公司的一些工程师已经不再自己编写代码，而是依靠人工智能模型生成代码，同时专注于编辑。在达沃斯，Amodei预测，该行业可能在6到12个月内就会迎来人工智能从头至尾处理大部分或所有软件工程工作的局面。

Cherny并不是唯一宣布基本放弃手动编码的知名工程师。Roon是一个由OpenAI研究员运营的受欢迎的匿名账号，他也在X上发帖说自己不再编写任何代码。“100%，我不再编写代码了，”当被问及他的编码中有多少百分比是由人工智能模型完成时，他这样回答。在另一个帖子中，他补充道：“编程一直很糟糕。对于几乎每个想让计算机做有用事情的人来说，这都是一种必要的痛苦，我很高兴它结束了。”

虽然业内人士有动机炒作自己的工具，但越来越多的共识是，人工智能编码工具的兴起已经从根本上改变了这个行业。

“人们构建软件的整个方式已经改变；软件不再是以前的样子了，”开源通用人工智能公司Sentient的联合创始人Himanshu Tyagi告诉媒体。“未来10年发布的大量代码将由人工智能编写……[Anthropic的]Claude Code是促成这一点的突破性产品。”

然而，在领先的人工智能实验室之外，许多软件公司报告的人工智能生成代码的比例要低得多。例如，微软首席执行官Satya Nadella在2025年4月表示，人工智能在这家软件巨头中生成了约30%的代码。谷歌也给出了类似的数据。本月早些时候发表在《科学》杂志上的一项研究查看了GitHub的Python函数，发现美国约29%的代码现在是人工智能编写的，其他地区的比例较低。

虽然Cherny说人工智能现在编写了他100%的代码，但Anthropic的一位发言人表示，全公司范围内的比例在70%到90%之间。对于Claude Code来说，大约90%的代码是由Claude Code自己编写的。

Cherny认为，这些数字将继续上升，其他公司很快也会达到类似的人工智能代码生成水平。“我认为大多数行业在未来几个月会看到类似的统计数据——有些公司需要更长时间，有些则更快，”他写道。“然后我们也会开始看到非编码计算机工作的类似统计数据。”

Anthropic的工具在过去几年里已经成为软件工程师的最爱。但Claude Code的发布引起了编码人员和非编码人员的共鸣，为公司带来了自ChatGPT推出以来未曾有过的病毒式传播时刻。在用户指出Claude Code更像是一个通用人工智能代理后，Anthropic为非编码人员创建了该产品的一个版本，推出了Cowork，这是一个文件管理代理，本质上是编码产品的用户友好版本。Cherny说他的团队用了大约一周半的时间构建了Cowork，大部分使用了Claude Code本身。

甚至在公众狂热之前，Cherny就说这个工具已经在他们自己的公司里引起了轰动。

“大约一年前……我们有了一个想法，认为这个模型足够强大，可以用于不同类型的编码……我们开始在内部试用，它立即取得了成功，”Cherny在上周接受媒体采访时说。“我从未像现在这样在工作中每天都有这么多乐趣，因为基本上所有繁琐的工作都是Claude做的，我可以发挥创造力。我可以思考我接下来想构建什么。”

Cherny说他还在编码之外的各种管理方面使用Claude Code，包括项目管理任务，比如当团队成员没有更新共享电子表格时自动在Slack上给他们发消息。

“工程师们感觉解脱了，他们不再需要处理所有繁琐的事情了，”他说。

软件行业的清算

人工智能生成代码的兴起已经极大地影响了软件行业。许多大型科技公司已经公开表示，人工智能模型正在编写大量的代码。但编码过程的大部分自动化也引发了对软件工程角色未来的质疑，特别是那些传统上作为该行业培训基地的入门级职位。

科技公司认为，快速采用Claude Code和GitHub Copilot等人工智能编码工具将使编码民主化，让那些几乎没有技术技能的人能够通过用自然语言提示人工智能系统来构建产品。但虽然不能确定这两者有因果关系——还有其他因素影响工作岗位的减少——但随着生成式人工智能编写的代码量增加，入门级软件工程师的开放职位确实减少了。

这种转变已经改变了Anthropic的招聘方式。Cherny说他的团队现在主要招聘通才而不是专家，因为当人工智能处理实现细节时，许多传统编程技能变得不那么相关了。

“人们过去学的并不是所有东西都适用于用大语言模型编码，”Cherny写道。“模型可以填补细节。”

虽然Cherny强调了人工智能编码工具带来的生产力提升和创作自由，但他也承认这项技术仍在发展中。根据Karpathy的评估，模型可能会犯“微妙的概念错误”，使代码过于复杂，并留下无用代码。尽管存在局限性，像Cherny这样的工程师相信人工智能生成代码的质量只会继续提高。