GitHub Octoverse 2024报告提出：

AI并未取代开发者，而是推动全球开发者社区扩展。

看看这张来源GitHub官方的图中的数据，

• 全球开发者数量：GitHub上的开发者总数超过1亿，并持续增长。
• 开源贡献：2024年，全球开发者对5.18 亿个开源、公共和私有项目做出了52 亿次贡献。
• 印度开发者增长：预计到 2028 年，印度将成为 GitHub上开发者数量最多的国家。

这里对GitHub Octoverse 简单说明下，GitHub Octoverse是GitHub发布的年度报告，主要是分析全球开发者社区的趋势，特别是开源项目的发展情况。

GitHub通过对数据的分析作出以下几个趋势的结论：

1、全球生成式 AI 活动的激增。

2、全球开发人员数量迅速增长，尤其是在非洲、拉丁美洲和亚洲。

3、Python 现在是 GitHub 上最常用的语言，因为全球开源活动不断超越传统软件开发。

下面我们来具体分析一下：

一、AI时代，现状分析

1、程序员缺人依然是主旋律

来自Evans Data的一份数据，到2024 年全球程序员将达到2870万名，仍无法满足企业需求。

相比于互联网行业本身的寒冬，AI带来的并不是岗位的减少。带来的是程序员工作效率的提高。

而效率的提升反而可以吸引大量的开发者，通过github的数据GitHub上生成式AI项目的贡献数量激增了59%，项目总数增加了98%。全球开发人员正在利用当今的工具和模型远远超越代码生成。

另一组来自github的数据采用GitHub Copilot免费访问计划的部分学生、教师和开源维护者的人数同比增长100%，更多的人在学习编写代码。

从这外角度来看AI成为程序员的利器，而不是面临的问题。

2、加班的程序员

前不久有则新闻冲上了热搜：“多家大厂强制到点下班不准加班”。而把这个热度带起来的就是大疆发布的“不强制9点上班开始强制9点下班”。

这对这个话题的关注度来看，也能说明加班是个常态。

再看看拼多多、滴滴还有最近的小米这些互联网大厂纷纷暴露出加班的严重，而这些大厂加班比较多的常常就是程序员这个岗位。这也能印证在程序员界广为流传的一句话：“上班996，生病ICU”。

对于程序员面临更的问题是加班，而非替代。所以说此次AI的变革对程序员来说可以把一些简单的或复杂的工作交给AI，减少加班量。有了AI的辅助不仅让代码跑得快，质量也提高了。

3、思想转变

2022年11月，OpenAI推动了AI变革。当然已经有不少人把此次AI变革视为第四次工业革命。想一想那一次工业革命不是对社会带来巨大的变化。

• 第一次工业革命，蒸汽机代替传统的手工劳动，造成手工劳动者大量失业。

• 第二次工革命，电力的使用，大规模流水线生产，造成工厂大量失业。

• 第三次工业革命，信息技术的推广特别是互联网的盛行，电商对传统行业的冲击也是巨大的。

每次工业革命对社会或者说打工人都带来了非常大的冲击，但每一次的变革都是向好的方向发展。

如电商的盛行，不少传统行业的企业都进行转型，发展出很多新的商业模式，不但创造了新的模式还衍生出很多新岗位，如购物平台、直播、快递等等。

而这次AI变革，AI刚出来那会大家非常的担心AI会替代掉我们，特别是程序员这个职业。

如当时百度陈彦宏就说过："程序员这个职业刚不复存在"。

但当大家对AI熟悉后更相信的是：“明天替代我们的不会是AI，但会是会AI的人！！！”

二、AI时代的新机会：程序员如何“进化”？

从stackoverflow趋势报告来看

程序员们越来越多的在使用AI编程工具了，不论是代码编写、文档编写还是测试都可以使用AI辅助。

GitHub Copilot编程插件在VSCode与JetBrains两大编程工具插件下载市场的下载量都近几千万的量。

微软首席技术官Kevin Scott预测，未来五年内，95%的代码将由AI生成，但这并不意味着程序员将被取代。相反，程序员的角色将转向指导AI、设计系统架构和解决复杂问题。

三、如何面对AI：拥抱而不是恐慌

历史上每次技术革命都会淘汰一部分工作，同时创造另一批新机会。AI也是如此。例如，现在市场上出现了一些新兴职位：

• 人工智能训练师：AI训练师负责使用智能训练软件，并在人工智能产品使用过程中进行数据库管理、算法参数设置、人机交互设计、性能测试跟踪等辅助作业。
• 提示词工程师（Prompt Engineer）：负责发现如何提问才能让AI生成理想结果，这对普通程序员来说是全新技能。在GitHub上有一个提示词模板收到124k的星。

• AI产品经理/项目经理：懂技术又懂AI应用的复合型人才负责规划AI产品、落地AI方案。AI产品本身复杂，需要有人来桥接业务与技术。
• AI应用体工程师：2022年AI爆发了，而2023年及2024年就是AI智能体或者说是AI应用体的时代，包含2025年的AGI都是AI的应用。

最近的MCP更是引发了大量的程序员学习与使用，

并且关注度呈现爆发式增长趋势。

最终AI对我们的影响取决于我们自己的选择：是成为AI的驾驭者，还是被时代浪潮淘汰？

四、AI大模型学习路线

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第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

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• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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