Cursor、Lovable、Codex、无代码的终局、下一个时代的软件由谁创造

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这个专栏，本来是要保持克制的。

写一写工作之外的想法，更偏研究笔记一些。

所以一般我不想胡说。

但今天我想发表一条暴论：

AI Coding 产品的未来，不是更好地 coding，而是不 coding。

我知道这句话可能会让为数众多的人不爽——AI 领域绝大多数人都是研发兄弟。

毕竟，目前 Cursor、Claude Code、Codex 是 AI 最成熟、最有明确回报预期、商业估值逻辑最清晰的产品。

说「不远的未来，不再有开发程序员这个岗位」，听起来像在砸人饭碗。

但我还是要说。

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一、你们错了

我之所以很强烈地想表达这个暴论，是因为：

现在几乎所有主流的 AI 产品，都是工程师为主做出来的。

不管是国内的阿里、字节、腾讯，包括各个大模型几小龙的此类产品，在硅谷的引领下在这个方向上狂奔。

甚至是传统互联网那种产品经理（以前≈CEO）在其中的作用都大为减弱。

工程师主导一切。工程师做给工程师用。工程师定义什么是「好」的 AI 产品。

从当下看，这没什么问题。Cursor 很好用，Codex 很强，Claude Code 确实能提效。

但从未来看，你们错了。

AI Coding 产品的终局，不是让工程师更好地 coding，也不是现在的 vibe coding（改良版，让不熟悉代码的人也能写代码）。

是让 coding 这件事，从用户世界里消失。

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二、先澄清：我说的不是「代码会消失」

我知道有人会急着反驳。

所以先澄清：

代码不会消失。

它会继续存在，像数据库、云资源、API 一样，成为基础设施的一部分。

当然会有人去维护。

我说的是：coding 作为用户显性行为，会消失。

用户不再对 coding 有感觉。

从想法到实现，中间态不会再引起关注。

这才是我说的「不 coding」。

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三、为什么是现在说这句话

过去一年，AI Coding 赛道火得一塌糊涂。

Cursor 估值已到数百亿美元量级，年化收入跨过 10 亿美元门槛（2025 年底）。

Lovable 估值已达 66 亿美元，增长速度极快。

Replit 年化收入从 280 万美元冲到 1.5 亿美元，只用了一年。

这些数字背后，有一个容易被忽略的事实：

这些产品的用户，正在从程序员向外蔓延。

Replit CEO 在接受 Reuters 采访时明确说，他们的用户已经不只是工程师，而是来自销售、HR、运营等企业部门。

Lovable 的目标用户列表里，产品经理、创业者、营销人员、学生，排在工程师前面。

Vercel 把 v0 定义为 "the AI builder for everyone"，强调一句 prompt 就能从 idea 到 deployed app。

GitHub Spark 更直接：可以创建和分享 micro apps，"without needing to write or deploy any code"。

行业叙事，已经从「更聪明的 IDE 插件」转向「更低门槛的软件生成与交付平台」。

这不是产品功能的微调。

这是价值主张的迁移。

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四、程序员的角色：验证深度，但不决定规模

我知道这个判断会让很多人不舒服。

但我要澄清一点：

程序员帮助这些产品验证能力深度，但普通用户才会决定它的市场规模。

Cursor 确实在程序员群体里增长迅猛。

但 Cursor 的天花板，是程序员的数量。

全球程序员有多少？几千万。

全球有想法、有需求的人有多少？几十亿。

这是两个不同的增长曲线。

前者是线性增长，后者是指数增长。

AI Coding 产品的下一次爆发，不会只发生在程序员群体内部，而会发生在它开始服务更大范围普通用户的时候。

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五、用户真正想要的是什么

普通人并不关心 coding 本身。

他们想要的是生活里的结果：

• 一个想法，变成手机里的 App，给朋友用
• 孩子升学择校，有一个专属顾问帮自己整理信息、分析利弊
• 家里装修，有一个工具能记录预算、比对报价、提醒进度
• 父母健康管理，能自动同步体检数据、提醒吃药、预约复查
• 副业创业，能快速验证一个生意想法，做出原型给用户试
• 旅行规划，能根据自己的偏好和预算，生成完整行程并实时调整

coding 只是不得不忍受的过程。

现在 AI 把这个过程封装起来了。

用户不再关心代码怎么写。

他们关心的是，自己能不能把一个想法快速变成一个结果。

这就是 idea-to-execution。

人工智能爆发的时代，有想法/需求就会有结果，而不是有工具才有结果。

有工具或资源，缺乏真实的想法，只会制造更多垃圾。

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六、产品定位的重写

看几个产品的 slogan 变化：

• Cursor："The AI-first code editor" → 还在强调 code
• Replit："Describe it. Publish it." → 已经不提 code
• Lovable："Ideas to software, at the speed of thought" → 直接说 software
• Vercel v0："The AI builder for everyone" → 强调 everyone

定位的迁移路径很清晰：

从「帮程序员写得更快」→「让更多人能做出软件」→「用户不再意识到自己在 coding」。

这不是渐进式改进。

范式在转移了。

国内大厂的同学不要总是跟在后面了，照着最前面的来吧。

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七、专业领域的逻辑同样成立

这个逻辑在专业领域同样成立。

业务专家掌握 AI 工具去创造价值，而不是产品技术团队教业务怎么使用。

这里我想插一个例子。

阿里大模型的专家林俊旸，是学语言学出身的。

这个例子对我真正有启发的，不是「非科班也能做技术」。

而是另一件事：

AI 时代真正稀缺的，不是把代码写好，而是把问题说对。

在大模型时代，人与系统交互的关键能力，越来越不是把代码写得多漂亮，而是能不能把问题说清楚、把目标描述清楚、把约束表达清楚。

自然语言，正在成为新的生产接口。

所以，下一个时代的软件，大概率不是工程师做出来的。

是懂业务的人，用 AI 工具，把自己的想法变成可运行的结果。

工程师的角色，会从「写代码的人」变成「搭建和维护基础设施的人」。

这当然是重要的工作。

但不再是软件创造的唯一入口。

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八、让我回应一些可能的反驳

我知道这个判断有很多反例。

反驳一：复杂系统的架构设计，AI 还无法独立完成。

对，这是事实。

目前 AI 生成的代码，还需要人工审查、测试、治理和可维护性。

但我要说的是趋势，不是现状。

就像早期汽车刚出现时，马车夫可以说「汽车跑不过马车在泥泞路上」「汽车需要有人专门维护发动机」。

这些都是事实。

但不改变汽车取代马车的终局。

技术成熟需要时间，但范式的转移一旦发生，就不会回头。

反驳二：企业级应用的合规、安全、性能优化，仍然需要专业工程师。

对，这也是事实。

但企业级应用只是软件世界的一部分。

还有大量的个人工具、小型应用、自动化流程、原型验证，这些需求正在被 AI Coding 产品满足。

而且，即使是企业级应用，AI 也在逐步渗透。

从辅助编码，到生成测试用例，到自动化运维。

边界在一点点被推进。

反驳三：那程序员岂不是要失业了？

我不是这个意思。

我说的是「开发程序员」这个岗位的定义会改变。

不是写代码的人消失了，而是「写代码」这个动作，不再是软件创造的核心环节。

工程师会转向更高层的工作：架构设计、系统治理、AI 能力编排、基础设施维护。这些当然重要，但和「写代码」是两回事。

而且，AI 工程师这几年地位水涨船高，大厂程序员职级通常比产品经理高或容易升，但这也会回调。真正愿意理解业务、思考用户需求的人不会被埋没。

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九、终局判断

让我把核心判断再收紧一点：

AI Coding 产品的终局，不是生成更多代码，而是消灭「coding」作为一种用户概念。

未来的用户不会说「我要去写一个工具」，而会说「我要一个结果」。

他不讨论 coding，不学习 coding，甚至不意识到自己背后经过了 coding。

代码还在，但 coding 从用户世界里消失了。

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十、写在最后

我知道这篇文章听起来很激进。

可能有人会觉得我在危言耸听，或者在否定程序员的价值。

但我要强调的是：

我不是在说「程序员没用了」。

我是在说，软件创造的方式，正在发生根本性的变化。

从「有工具才能干活」，变成「有想法就有结果」。

这个变化，对程序员来说，既是挑战，也是机会。

挑战在于，你不能再靠「会写代码」这个技能建立壁垒了。

机会在于，你可以从繁琐的编码工作中解放出来，去做更有创造性、更有价值的事情。

AI Coding 产品的竞争终局，是谁最能把 idea 可靠地变成结果。

coding 会像水电网络一样，下沉为平台内部的执行层，存在但不被感知。

AI Coding 的未来，不是更好地 coding，而是让用户不再讨论 coding，甚至不再意识到 coding 的存在。

这才是真正的天花板。

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附言

这篇文章是我口述、大模型辅助写的。核心思想是我的，All opinions are my own，不代表任何公司团队。

反正大部分人不认识我。

大模型反复拉扯，希望我收紧变稳，怕我被嘲讽，一片良苦用心。但被我按着头写成了这样。

第八节稍微回了一点反驳。更多的我听不到，哈哈。

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写于 2026 年 3 月