來自求職網站 Indeed 的資料顯示，網路上繼續活躍招募的軟體開發者職位數量正在發生變化。
首先介紹背景，Indeed 是美國及其他多國 / 地區最大的崗位聚合門戶，同時也會抓取其他網站上的空缺職位。換言之，Indeed 不僅會向付費的企業客戶提供職位釋出服務，同時也會跟蹤特定區域內釋出的大部分開放職位。而從目前的結果看，勞動力市場的整體情況似乎相當嚴峻。
自 2020 年 2 月以來，Indeed 一直在釋出活躍崗位數量的彙總資料，並以 2020 年 1 月為基準值（100%）供使用者參考。
當前，Indeed 上的空缺職位數量已經下降至 2020 年年中疫情期間的水平。
對 Indeed 上的軟體開發者職位進行總結，可以看到：
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65%：目前開放的空缺職位數量僅相當於 2020 年 1 月時的 65%（降幅達 35%！）；
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1/3.5：目前開放職位數量僅相當於 2022 年中期峰值的 1/3.5；
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8%：較一年之前也下降了 8%。
Indeed 還跟蹤了國際就業市場，發現加拿大的開放職位圖表與美國幾乎相同。英國、法國、德國和澳大利亞的情況則有所區別：
美國、英國、法國、德國和澳大利亞的軟體開發開放職位統計。
世界各地的總體趨勢基本相近。其中澳大利亞軟體工程師職位的逆勢增長顯得格外引人注目，因為其空缺職位數量更大，而且也是唯一一個招聘需求不低於 2020 年水平的國家。
第 174 條——自 2023 年起生效的會計條款變更，要求軟體工程成本在 5 年內攤銷，這可能導致美國的軟體開發者職位減少。就業崗位的下降也與這一變化生效的時間相吻合。然而，第 174 條僅影響美國本土及總部位於美國的企業，且實際影響要到 2024 年初才會顯現——因此 2022 年以來的下降並不能直接歸因。
第 174 條的變化，也無法解釋為什麼英國和法國等國家也出現了類似的軟體開發勞動力需求下降。由此看來，儘管美國第 174 法條的變化肯定造成了影響，但會計規則層面的變化並不是導致此番劇烈下降的主要動因。
那麼，其他行業的總體就業人數又如何變化？來看資料：
所有釋出職位與軟體開發職位間的對比。
在 Indeed 上，2025 年 2 月的招聘資訊比 2020 年 2 月增加了 10%，但軟體開發者的招聘數量則減少了 35%。下面我們來深入觀察其他哪些行業同樣遭遇下降：
2020 ～2025 年，Indeed 上釋出的銷售、銀行與金融、營銷及軟體開發等職位數量。
與 2020 年相比，2025 年各個領域的招聘數量變化：
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全部職位：增長 10%；
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銀行與金融：減少 7%；
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銷售：減少 8%；
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營銷：減少 19%；
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軟體開發：減少 34%。
酒店和旅遊業的職位空缺也下降了 18%。
總體而言，軟體開發者的工作職位空缺數量出現了最大的峰谷震盪。2022 年，其他領域的招聘人數均未像軟體開發那樣猛增兩倍以上，只有銀行業表現出同樣明顯的增長。與此同時，過去 2、3 年來，軟體開發領域的招聘人數降速也比其他行業都要快。
那麼，自 2020 年以來，哪些領域實現了增長？
自 2020 年以來，職位需求有所增長的行業。
與五年前相比的增長率分別為：
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建築業：增長 25%；
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會計：增長 24%；
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電氣工程：增長 20%；
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全部職位：增長 10%。
數字不會說謊，與開發者相關的開放職位數量確實大幅下降，而可能的原因有以下幾點：
利率變化是大部分下降的根本原因。零利率的終結成為 2022 年以來影響整體經濟形勢的最大因素，具體表現為風險投資資金和招聘需求的大幅下降，也直接導致大量科技初創公司無法發展、甚至難以生存。
但這並不能解釋為什麼微軟、Meta、亞馬遜和谷歌等利潤豐厚的科技行業巨頭同樣放慢了招聘速度，更無法體現為什麼近年來科技行業紛紛舉起大規模裁員的砍刀。
科技行業對於突發事件的反應，似乎比其他任何行業都更為撐死。自 2022 年以來，還沒有哪個行業像科技行業這樣瘋狂招聘——而且在 2024 年至 2025 年，也沒有哪個行業削減招聘數量。這裡，我們將其與新冠疫情期間第二大熱門招聘行業進行比較，即銀行業和金融業。
2020 年至 2025 年，銀行業及金融業與軟體開發領域的招聘趨勢比較。
招聘熱度放緩的部分原因在於，疫情期間科技企業招聘了過多員工，因此其在一段時期內人手充足。也正因為如此，與整個經濟領域的招聘需求相比，開發者職位和銀行業職位在近期都出現了顯著下滑：
2020 年至 2025 年間，全部發布職位與軟體開發釋出職位的比較。
生成式 AI 衝擊——有沒有影響？大家都知道，編碼是大語言模型真正發揮作用的重要領域之一。而且這也並不讓人意外，畢竟程式設計學科似乎就是為大模型的天然屬性所量身定製的應用場景。
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程式語言比人類語言更簡單。
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編碼領域擁有比遠超其他領域的高質量訓練素材，這些內容正確且能夠按預期執行的原始碼能夠為大模型提供寶貴經驗（這在很大程度上要歸功於開源專案和 GitHub）。
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編碼應用天然不容易出現幻覺——大模型目前的核心問題，就是會頻繁出現幻覺。但編碼應用能夠很好地規避這個短板：
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開發人員能輕鬆發現並修復幻覺，或者忽略掉不正確的補全建議；
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編碼程式碼並執行自動測試，能夠消除相當一部分幻覺，而且這個步驟也可以自動化；
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相比之下，其他行業的從業者難以立即發現幻覺，也缺少能夠自動捕捉幻覺的工具。因此，大模型在日常工作中的普及速度遠比其他任何行業都要快。
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AI 工具在開發者群體中的普及度極高：去年，《軟體工程師的 AI 工具：現實檢驗》調查發現，約 75% 的工程師表示在工作中用到了某些 AI 編碼工具。
科技企業是否因為生成式 AI 工具能夠替代部分生產力需求，因此才減少了對人類工程師的招聘？這種邏輯雖然過於簡單粗暴，但確實已經有部分企業開始採取“觀望”態度，在收集更多資料的同時放慢招聘速度甚至暫時停止招聘。
換個角度講，某些企業認為工程開發能力不再是制約業務發展的瓶頸。根據今年 1 月的報道，Salesforce 將保持軟體工程師人數不變，其發現 AI 工具將公司生產力提高了 30%。Salesforce 希望依靠 AI 生產力擴大宣傳效果，並將原本的預算用於額外僱用 1000 名銷售人員，加大力度推銷其開發的 Agentforce AI 新產品。
也就是說，AI 帶來的生產力提升真實存在：Salesforce 的軟體開發速度可能已經超過了銷售速度。既然 Salesforce 需要僱用更多營銷人員推廣自己的產品，那明顯是因為其已經極其強大的現有分銷網路與合作伙伴關係“不夠用”——當然，也可能是因為 Salesforce 的新產品跟之前的業務定位不合。
在 2021 年至 2022 年的過度招聘之後，企業內的工程師數量是不是太多了？這段時期確實是有史以來熱度最高的就業階段，企業紛紛以創紀錄的速度爭奪人才。但 2023 年開始，大規模裁員就已經啟動。如今的招聘放緩，很可能表明企業在 2022 年仍存在大量“過剩員工”；或者說企業覺得之前的招聘節奏太快了，現在應當有所收斂。
是不是小團隊效率更高，所以在刻意控制規模？應該不是，下面就是兩家工程團隊規模不大，但同樣放緩招聘的公司：
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Linear：25 名工程師。超過 1 萬家企業使用其產品，包括 OpenAI、Retool 和 Ram。Linear 是故意在放緩招聘速度，而且到目前為止似乎成效不錯。
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Bluesky：13 名工程師。這家社交媒體初創公司擁有 3000 萬用戶，但團隊規模卻非常非常小。與 Linear 一樣，Bluesky 的人員擴張速度緩慢，但效率極高：他們的 Web、iOS 和 Android 應用程式使用同一套程式碼庫，最初由一名開發人員構建而成。
那我們是不是正走向新的運營時代，即一、兩名工程師就足以完成產品構建？這種可能性跟大模型無關，而更多源自 TypeScript 這樣的語言能夠跨越前後端執行（例如在後端使用 Node.js，在前端和 Web 上使用 React 和 React Native）。當然，大模型也將不同技術棧的准入門檻降低到了前所未有的水平。
但 Indeed 的招聘資訊畢竟不是完全準確的資料。比如更多企業已經不再將 Indeed 作為首選的職位釋出平臺（特別是軟體工程職位），或者說 Indeed 沒有、或者無法從其他網站上抓取這部分招聘資訊。
例如，Indeed 共列出了微軟的 663 個職位，但微軟自己釋出的職位中光是帶有“軟體”字樣的就超過 1000 人。另外，我也很難在 Indeed 上找到 Workatastartup（Y Combinator 的招聘網站）等站點上釋出的初創職位。
從這個角度看，Indeed 公佈的資料在統計方向上應該沒有問題，市場對開發者的需求確實有所下降。但這些資料並不足以體現初創公司的招聘情況，而且可能也無法準確反映科技行業巨頭們的勞動力需求。
這些資料在 Hacker News 平臺上引發了激烈討論。
有使用者認為，這種情況不必過於恐慌，因為不只是軟體行業，其他行業也都面臨過相同的情況：
“某一行業的高薪導致學習相關專業的學生數量增加；當這些學生在學習幾年後同時進入就業市場時，由於新的申請人數過剩，他們的就業前景和薪水會變得更糟。”
一些規模較小國家或者地區的就業市場很大程度受到政策和科技巨頭公司經營狀況的影響。有網友舉了一個瑞士蘇黎世 IT 市場的例子。
“蘇黎世 IT 市場在疫情後就差不多消亡了。在谷歌宣佈裁員後，它就很難存活下去了，因為當地的 IT 市場相當小，而谷歌是這裡的大型僱主。當時發生了兩件事：第一，谷歌裁員引發了恐慌：谷歌是蘇黎世 IT 行業的巨頭，它一裁員，其他公司就慌了，以為谷歌知道什麼內幕訊息，也跟著凍結招聘，但其實谷歌裁員只是因為自身原因；第二，量優秀人才湧入衝擊了市場：被谷歌裁掉的工程師都很厲害，他們一下子湧入蘇黎世這個本來就不大的 IT 市場，競爭就更激烈了。2023 年非常艱難，但從那以後情況變得好多了。”
還有人認為，目前就業職場如此嚴峻，和風險投資機構也有一定關係。在該網友看來：現在風險投資（VC）行業有點亂，主要是因為錢太多，好專案太少，導致大家都想賺快錢，沒人願意長期投資。
“像 a16z 這樣的大 VC 公司，投資人員流動性很大，他們不會在一家公司待太久，所以不太關心長期回報，只想著趕緊賺一筆就走。如果一個投資人在 4 年內賺了 10 倍，他就會跳槽去當合夥人（GP），然後繼續尋找下一個賺快錢的機會。即使這些人 10 年後退出 VC 行業，他們之前的投資也基本都是失敗的。現在有太多 VC 資金在追逐少數能賺大錢的專案，導致 2019-2022 年間出現了大量初創公司，但最終大部分都會倒閉。”
更有人認為，事實上，很多大的投資者都有一種賭徒心態。網際網路泡沫、抵押貸款泡沫、科技泡沫、區塊鏈泡沫，以及現在的人工智慧泡沫，這些泡沫背後都有一個共同點：大投資者為了彌補之前的損失，拼命追求高回報，就像賭徒想翻本一樣。
這些投資者總想著投出下一個谷歌或 Facebook，但他們忽略了這兩家公司廣告模式的特例性——廣告可以在不增加太多成本的情況下快速提升利潤，而大多數行業或者公司並不具備這種特性。
這種瘋狂的投資行為毀掉了許多原本可以穩步發展的中型企業。這些企業拿到大量資金後，盲目擴張，試圖成為下一個巨頭，但最終因為無法承受壓力而倒閉，因此市場上會有那麼多崗位消失也就不足為奇了。
資料顯示，2023 年受大小裁員的影響，軟體工程師數量在過去 20 年間首次下降。
2023 年，軟體工程師數量首次經歷下降。
預計今年科技行業恢復增長的可能性不高，而且即使有也必然遠低於 2011 年至 2021 年期間的高增長階段。這背後的原因可能有以下幾點：
規模較小的工程團隊往往效率更高。這是比較樂觀的角度。即大模型會顯著提高個人和團隊的生產力，從而拉動整個行業出現更多工程團隊、更多的初創企業，同時推動傳統公司將外包開發業務轉移到內部。
行業停滯不前 / 萎縮。如果從悲觀的角度來看，隨著軟體生產成本持續降低，市場對工程師的需求會越來越少；而生產力的提升意味著在同等人手的情況下，企業能夠產出更多軟體成果。但情況應該不會如此，畢竟如今的開發試錯成本遠低於過去，而且世界上還有很多領域缺少高質量的軟體——做針對性開發對於各個行業來說都代表著巨大的商機。
大模型讓非開發者更容易掌握開發能力：
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A) 提供“自然語言生成可用應用程式”服務的初創公司激增。以低廉預算向非開發者們提供軟體開發服務，一直是門划算的生意。大模型現在可以讓“軟體開發普及化”成為為現實。Replit 一直在為此而努力，Lovable.dev 和 Bolt.new 等快速增長的 AI 初創公司也正是瞄準了這條賽道。
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B）非開發者開發的軟體，將為專業開發人員創造更多機會。可以設想這樣的情況：在 AI 的加持下，能夠參與軟體開發的非專業人員數量增加十倍甚至百倍，屆時幾乎人人都能在 AI 工具和智慧體的協助下投身其中。屆時，真正成功並能夠賺錢的專案可以騰出更多預算來細細打磨開發過程，這又反過來會增加對“接管”AI 生成程式碼、修復並改進軟體的開發者的市場需求。對於具有創業精神的開發者們來說，這樣的未來顯然值得期待。
最後，大模型的普及應該就是引發軟體開發者職位減少的主要原因：隨著對 AI 工具生產力的炒作甚囂塵上，大企業不確定自己還要不要繼續保持快速招聘，轉而放慢腳步選擇“觀望”。
而初創公司則發現，規模較小的工程團隊往往效率更高，所以刻意放慢招聘也沒問題——Linear 和 Bluesky 就是在這樣避免體量快速膨脹。他們會先觀察合適的個人，再嘗試引入內部；而非先決定招聘，再看新員工到底能幹什麼。
既然大、小兩類企業都會放慢招聘節奏，那麼相對消極的軟體開發需求態勢恐怕一時之間無法扭轉。而唯一的希望就在於：非開發者會使用 AI 工具創造出多少新軟體？這些新成果又能消化掉多少負責修改和維護的專業開發人員？
參考連結：
https://blog.pragmaticengineer.com/software-engineer-jobs-five-year-low/
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