摘要： TechOrange 在 2026 年 10 月 12 日的報導整理了 CNBC 與 Stanford 的資料：AI 寫的程式碼比例持續攀升，美國軟體開發職缺刊登數卻自 2025 年 2 月以來增加近 15%。對 builder 來說，重點不是「工程師安不安全」，而是新增需求落在哪裡——資深、能評估 AI 產出、能整合系統的人。這對團隊的人才配置和年輕開發者的職涯路徑，都有直接的影響。
職缺上升和 AI 寫碼上升，是同時發生的
兩組數據值得並排來看。GitHub 在 10 月公布的資料顯示，目前每三個 Pull Request 中就有一個涉及 AI 代理，一年前這個比例還不到十分之一。GitHub 自己的說法是：如果速度不變，未來兩年內提交到平台的大部分程式碼都可能由 AI 代理撰寫，其中許多甚至未必經過人類完整閱讀。
同一時間，Indeed Hiring Lab 的數據顯示，美國軟體開發職缺刊登自 2025 年 2 月以來增加近 15%，同期整體職缺反而下降 7%。麥肯錫北美區主席 Eric Kutcher 在 CNBC 節目中的說法頗為直接：企業產出的程式碼比以往任何時候都多，而能運用 AI 工具工作的開發者依然搶手——成長出現在原本被認為最可能被取代的領域。
新增的職缺不是給初階工程師的
數字拆開看會更清楚。根據 Indeed Hiring Lab，2025 年 5 月到 2026 年 5 月間，資深職位占軟體開發職缺增幅的 71%；職稱包含 AI 的職位占 37%。即使經歷這波復甦，職缺刊登總量仍比疫情前低約 27.5%。
Indeed Hiring Lab 經濟學家 Sneha Puri 的觀察是：企業需要的不是「開發 AI 工具的人」，而是「協助企業把 AI 工具實際用起來的人」——監督自動化產出、持續改善產品、把技術整合進日常營運。這和我在這個部落格一直強調的事一致：agent 會出問題的地方不是答錯，而是做錯，監督機制本身就是工作（可以參考之前寫過的企業治理第一步是先看見誰在用 AI）。當 AI 生成的程式碼量增加，審查和整合的責任就往資深工程師身上壓。
潛在風險：監督能力未必跟得上
Anthropic 的研究人員指出，即使部分工作已自動化，人類仍需監督流程、提供輸入，但他們也提醒這種模式能否持續並未確定。GitHub 在合併請求報告中的警告更值得記下：隨著 AI 帶入更多程式碼，潛在風險同步增加，必須建立能隨技術發展擴大監督能力的機制——否則新引入的安全漏洞數量將「多到難以承受」。
對 builder 的實際意義：code review、測試基礎和稽核工具不再是成本中心，而是讓 AI 寫碼規模化的前提。沒有這層基礎，產出愈多，負債愈多。
年輕開發者的入口正在收窄
Stanford《2026 年 AI 指數報告》的數據是這波趨勢中最冷的部分：自 2024 年起，22 至 25 歲、AI 曝險度最高職業的就業人數，比曝險度最低的職業低約 16%；職涯初期的軟體開發者就業人數下降近 20%，與資深職位擴張形成對比。
Puri 給兩邊都提出了要求。學生該熟悉 AI 工具，但不能放掉溝通、協作與領導這些與 AI 協作時依然重要的核心能力。雇主則有責任維持人才管道——她的原話是：「今天的初階人才，就是明天的資深專家。」如果現在不培養，十年後沒有資深人才可用。
該怎麼看待這個訊號
美國勞工統計局 8 月的報告預測，2025 至 2035 年間美國軟體開發者就業人數將成長 10%，從約 172 萬增至約 189 萬個職位。這是長期預測，不是保證。
比較務實的讀法是：這波成長集中在「會用 AI 的資深工程師」身上，兩個條件缺一不可。如果你在帶團隊，值得檢視初階職缺是否還留得住入口；如果你在入行，把 AI 工具用熟是起點，但差異化來自判斷力和整合能力，不是打字速度。