35 岁程序员为什么会‘毕业’？AI 没有改变底层逻辑

35 岁的程序员为什么会被“毕业”？这应该是最近几年软件工程师岗位里，不断被翻新、不断被提出的一个事实和段子。

我们在自媒体上会看到很多情绪化的信息：上升到万恶的资本家、老板不把人当人，或者说国家的保障制度没有向着打工人；也有人说同行同事太卷，自己没有办法。

这些话并不是完全没有道理，但我更想先把它们放在一边。因为那是我们作为从业者自身无法直接改变的事情。我一向认同“修身、齐家、治国、平天下”这个观点，这个顺序不能变。我不可能在还没有改变自己的前提下，就先去改变一个行业。所以，35 岁会不会“毕业”这个问题，不能只从情绪化的角度去思考。

两个底层词：不可替代性和供需关系

35 岁会不会“毕业”的底层逻辑，我认为可以归结为两个词：不可替代性和供需关系。

对于程序员，或者说软件工程师这个岗位而言，这两个词大概代表了两种发展方向。

第一种方向，是把技术做得足够深。在一家企业、一个业务环节，甚至一个具体的开发领域里，你具备别人很难替代的能力：这个东西出了问题，只有你能解决。

当然，不可替代性不是把代码写得诘屈聱牙，故意让别人维护不了。那只是制造维护成本，不是真正的能力。真正的不可替代性，是你理解这个平台的原理，理解复杂业务下的架构设计，也知道怎样让技术方案满足客户需求。你掌握的是一套别人短时间内无法补齐的知识、经验和判断。

如果我们只做业务开发，沿着这条路走到真正不可替代的位置，能做到的人其实比较少。于是，另一个更普遍的变量就是供需关系。

正常的雇佣关系，或者任何行业里的岗位，都逃不开供需关系。薪资涨幅、每年的人员调整，以及所谓 35 岁“毕业”，都和它有关。

很简单，当有更便宜、也更年轻的人力资源可以替代你的位置时，你自然就可能被“毕业”。稍微换位思考一下，如果你是老板，你可能也会这么想。

如果只是接需求写代码，风险很现实

这里需要先把程序员这个岗位定义清楚：假设程序员只负责编码，只负责完成产品经理提出的需求。

如果工作只是这样，那你就是一个写代码的人。你没有深入到一家企业或一个行业赚钱的过程，没有成为某个结构性环节里不可替代的人，也没有组织资源进行生产，更没有通过研发去洞察行业和产品痛点，做出有竞争力的功能和产品，帮助企业拿到业绩。

如果你只是实现产品经理需求的人，只是一个编程人员，那就一定要面对供需关系下的 35 岁“毕业”原理。

这不是因为 35 岁这个数字有什么神秘力量，而是因为到了这个阶段，公司会重新评估：你提供的价值，是否足以抵消你的成本？如果只是写代码，而写代码这件事又可以由更便宜的人完成，那么替代就会发生。

AI 改变了什么？改变的是节点，不是底层逻辑

AI 的到来改变了什么？以目前看到的能力来看，它并没有改变 35 岁“毕业”的底层逻辑，但它可能会影响 35 岁这个时间节点。

还是假设程序员只是实现产品经理的需求。过去，年轻人需要先学会编码，再进入团队，和同级别的人竞争更长的工作时间、更快的交付速度。AI 到来以后，编码这件事本身可能不再是最大的门槛。它甚至可能直接把基础编码的门槛往下拉。

这样一来，一个软件工程师除了编码，还要能够从技术视角帮助产品快速上线，并且保证质量。这种能力会越来越稀缺，也会越来越成为一个人在企业里竞争力的一部分。

所以，AI 可能让“35 岁”这个节点提前，也可能让它延后。它不会自动替你解决不可替代性和供需关系的问题，只会让公司更快看见：一个人到底能不能把事情做成。

AI 让年轻人更快入行，也可能让入门变慢

这里有一个相对好的消息：AI 的到来未见得会让年轻人追赶得更快，反而可能让一部分年轻人的入门变慢。

我看到一些比较前沿的软件组织和行业讨论，已经开始关注 AI 对新人学徒制的影响。在实际团队里，也能看到一些年轻人使用 AI 做需求开发，代码很快就生成了，但自己对问题的理解越来越少，遇到变化时也越来越迷茫，最后甚至离开这个行业。

这类担忧也有一些早期研究可以参考。一项由 Anthropic 发布的随机对照实验 以主要是初级工程师的软件开发者为参与者，发现 AI 辅助组在相关概念掌握测试中的平均成绩更低；研究同时指出，使用 AI 的方式会影响最终的学习结果。

微软研究院对知识工作者的调查也发现，AI 会把人的工作重心推向信息核验、输出整合和任务监督。这项研究不是针对程序员新人，但能说明一个相近的问题：如果使用者缺少检查和引导 AI 输出的能力，批判性思考可能会减少。

这不是说年轻人不应该使用 AI，而是说，如果没有建立自己的判断能力，AI 越早介入，越可能让人跳过本来需要经历的理解、试错和复盘。现有研究还很早，不能据此断言 AI 一定会让所有新人入门更慢，但这个风险值得软件团队认真对待。

坏消息是，AI 也会让很多传统程序员不得不面对自己原本最不愿意面对的问题：和人沟通，理解一家公司怎么赚钱，更全面地处理客户问题和需求。

因为 AI 会越来越多地承担编码工作，团队会对生产质量和效率提出更高要求。但团队不会因为有了 AI 就不断加人，很多时候只会加 AI。这意味着，AI 替代了我们原来花费很多时间的部分，剩下的环节反而要求我们做得更快、更好，质量也更高。

否则最后的结果很简单：会用 AI 的程序员，会替代不会用 AI 的程序员。

从程序员变成产品创建者

所以现在的思路其实很明显。无论 AI 时代是否到来，如果程序员把自己定义成一个按需求文档写代码的人，那么职业寿命可能本来就只有三到五年。早期一些小众平台和技术栈，或许能提供更长的职业寿命，但没有人能够仅仅因为掌握一门编程语言，就靠它吃一辈子。

我们能看到一些干到退休的“职业程序员”，尤其是国外那些被反复讲述的传奇案例。你会发现，他们并不只是拿到别人的需求，然后把它实现出来。他们知道如何构建软件产品，写代码只是其中一部分；他们也知道如何把自己的软件产品、架构理念和技术底层逻辑讲给客户或其他开发者，让别人愿意使用、购买或者继续建设它。

他们不是只负责编码实现的角色，而是能够把技术放进产品和商业链路里的人。

AI 到来之后，对人的要求实际上更高了。现在很简单：每一个程序员都要想办法变成产品创建者，也要想办法把这个软件产品卖给真正需要它的人。当然，一个复杂产品不一定靠一个人就能完成。正因为如此，软件工程师更需要向前走，去涉及更多链路，了解更多商业逻辑，真正看见技术在整个商业逻辑里的作用。

最后，找到一个适合自己的结构性位置，才有可能解决 35 岁“毕业”的问题。

从我们看到的普通程序员发展案例来看，这件事其实没有那么难。真正到了 35 岁左右，还有精力去探索、拓展、思考和实践的人，往往早就没有把自己局限成一个只负责需求文档的编码人员。他也一定会找到一个更适合自己的结构性位置。

到那个时候，更可能发生的事情是：是他让公司“毕业”，而不是某个企业让他“毕业”。