如今，总能听到一种声音：“别学编程了，AI 什么代码都能写。” 

从风投人士到行业博主，不少人都在宣扬这一观点。但事实恰恰相反 ——2026 年的今天，AI 不仅没有让编程学习变得无用，反而让懂代码的人更具核心价值。

AI 只是将软件开发的瓶颈从 “写代码” 转移到了 “审核代码”，从 “执行工作” 转移到了 “做出决策”，而优质的判断能力，永远建立在扎实的编程基础之上。

不懂代码，就无从谈有效审查，这是 AI 时代软件开发者的核心生存法则。

现在我的日常工作流早已和 AI 深度融合，无论是修复框架漏洞、开发新功能还是排查安全问题，都会先让 AI 完成编码工作，但每一行上线的代码、每一次功能更新，我都会逐一审校。

这份审校的能力，并非来自对 AI 的观察，而是源于多年亲手写代码的积累：踩过生产环境的坑，见过系统高负载下的崩溃，熬过夜修复过凌晨 3 点的缓存 bug。当 AI 生成一个排序算法，我能判断其适配性，因为自己亲手搭建过无数次；当 AI 设计分布式系统，我能一眼发现隐患，因为这些问题早已在实践中遇见过。编程的底层认知，从来没有捷径，唯有亲手去做，才能真正理解，而理解，是审查的前提。

AI 改变的是编程的应用场景，而非对编程能力的需求。

有人认为，那些按工单写代码、完成任务就下班的程序员岗位被 AI 取代，就意味着编程没必要学了。这就如同说有了汽车，就不用学走路一样荒谬 —— 走路培养的平衡感和空间感知，是开好车的基础，而编程基础构建的思维模型，是驾驭 AI 的关键。我见过不少开发者依赖 AI 编码，却忽略了对算法复杂度的理解，最终做出的解决方案在实际负载下全线崩溃。

十年前，学编程是为了成为 “写代码的人”；今天，学编程是为了成为 “做判断的人”。算法、分布式系统、缓存、网络、数据库这些计算机基础，不再是单纯的学术知识点，而是评判 AI 输出是否合理的标尺。这些能力无法通过观看和背诵获得，只能在亲手搭建项目的过程中沉淀。

行业对开发者的要求从 “会用框架” 升级为 “理解计算本质”。过去，学校教给开发者足够入职的表层技能，入职后再在工作中补全底层能力，而如今这类培养型岗位正在消失，只懂皮毛的开发者早已无法适应行业需求。真正的编程学习，需要往深处走：不止要知道如何使用工具，更要明白工具背后的原理；不止要掌握框架的用法，更要夯实计算机科学的底层逻辑。无论是大学的系统教育，还是高强度的自主学习，深入的知识积累在今天比五年前更为重要。

即便是服务中小企业的 “软件工匠”，也离不开扎实的编程能力。

我将为小餐馆做预约系统、为汽修店做库存管理、为会计所做客户门户的本地开发者称为 “软件工匠”，有人觉得这类开发只是 “凭感觉写代码”，不用懂底层逻辑。但现实是，初代产品或许能靠 AI 快速搭建，可当业务迭代、系统在高峰期崩溃、数据库运行半年后变慢时，唯有懂代码的开发者能诊断问题、解决隐患。就像水管工不只是接水管，更懂水系统的运行逻辑，能精准排查故障一样，软件工匠的价值，也在于对代码和系统的深度理解。AI 能加速开发效率，却无法替代对系统的认知。

从大型企业到小微企业，软件开发的所有层级，都离不开懂代码的人。大型银行的资深架构师审校 AI 生成的代码，需要理解分布式事务的底层逻辑；为中型企业提供咨询的技术顾问，需要掌握系统性能的核心指标；为小餐馆开发工具的本地开发者，需要具备基础的数据建模能力。需求的深度不同、细节有别，但读代码、写代码、用代码思考的核心能力，是所有层级的共同要求。即便是企业 IT 部门放弃采购现成 SaaS、自主开发定制工具，核心需求也不是 “写代码”，而是能对 AI 生成的软件进行判断、维护和优化 —— 而这一切，都建立在代码理解能力之上。

2026 年的编程学习，早已不是单纯的代码编写训练，而是对计算机底层逻辑的深度掌握。它意味着理解计算机如何运行程序、内存的工作机制、网络栈的传输原理，知道不同数据结构适配不同场景的原因；意味着在让 AI 代劳前，至少亲手从 0 到 1 搭建过一次 Web 服务器、一个缓存系统、一个简易数据库，这些实践带来的认知，是无可替代的核心价值；更意味着大量阅读代码 —— 来自开源项目、生产系统、AI 生成的代码，能读懂代码的功能、发现代码的漏洞、指出代码的问题，这是 2026 年开发者最珍贵的技能。

我们可以大胆使用 AI，让它成为提升效率的利器，但永远要理解它的输出，永远要做好审校，永远能清晰说出 “这段代码哪里错了，为什么错”。

当下真正的风险，从来不是有人花时间学编程，而是一代开发者跳过基础学习，只靠提示词让 AI 代劳，最终留下无人能理解的关键系统。有预测显示，2026 年全球 75% 的代码将由 AI 生成，若人类审查者的能力跟不上，AI 代码与人类认知的鸿沟将越来越大，最终造就超出人类理解范围的 “黑箱系统”。我曾在开源项目中提交过自己一知半解的代码，如今想来只剩下后悔 —— 这类代码会让后续的 bug 难以修复、系统行为无法解释、技术债不断累积。而当 AI 大规模生成代码时，这种问题的影响会被无限放大：整个系统由不懂代码的人搭建，被无法读代码的人维护，最终以无人能排查的方式崩溃。

人机协作的模式中，人类从来不是限制，而是保护。AI 是强大的执行工具，却缺乏独立的判断和风险感知能力，而人类的价值，就在于为 AI 的输出把关。这种把关能力，只能来自编程学习的沉淀。

AI 时代的正确打开方式，永远是先学习编程，再用 AI 提效。这不是守旧，而是对技术本质的尊重 —— 唯有理解底层，才能真正驾驭工具；唯有亲手实践，才能做出精准判断。

在 AI 重构一切的今天，学编程依然是最有价值的选择，因为它给予我们的，是与 AI并肩前行的底气，更是掌控技术的核心能力。

作者：洛逸