AI寫了60%的代碼，為什么企業研發效率還是沒飛起來？

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昨天知乎上有人邀請我作為答主去回答一個問題：AI寫了60%的代碼，為什么企業研發效率還是沒飛起來？

我一看這個問題就笑了，這個提出這個問題的人大概率不是干互聯網的。退一步說，即使他是干互聯網的，那從事研發的可能性也極低。

這么說吧，干程序員這一行的每天花在寫代碼上的時間可能連 30%都不到，這個說法對于外行人來說不可思議，但只要你是正經工作過了都知道這是一個常識。

底層研發的大多數時間都被用在需求溝通、需求澄清、跨團隊溝通、排查問題、寫設計文檔、等待測試環境和流程等；

當然，如果你的技術級別較高，那么你可能還要做類似架構設計、PPT大會這些事。

截止目前為止，上面這些項目開發過程中的環節還是很難讓 AI 直接替代的，未來也許真的可以實現產品直接口述需求。然后 CC 這類AI工具就能完美產出整個項目的代碼，以后也許真的出現這么智能的AI，但現在看起來還離得比較遠。

現在是一整個鏈路環節，AI 只是加速了其中的某一個環節即編碼工作，對于整個項目的鏈路卻沒有打通，大量的時間浪費在了流程、協作這些隱性成本上。

這些剛好跟 AI 的提效形成了一個對沖，自然企業的研發效率飛不起來，整體效率確實有提升，但絕對沒到飛起來的地步。

哪怕編碼工作再被 AI 加速數倍，對整體研發周期的拉動也是絕對不及高管們的預期的。就好像變種的木桶效應一樣，即使其中一個板子遠比其余板子要長，但你依舊只能盛那么多的水。

就阿秀自己的研發體驗來說，我感覺現在代碼評審有點變成了新的卡點。

研發效率確確實實提上來了，但代碼評審卻比以前更麻煩了。

以前是我希望AI幫我生成代碼，因為它幫我生成的越多，我需要自己手動寫的自然越少。

現在是我有點害怕它生成的太多了，它幾分鐘就能生成成百上千行代碼，但我卻需要花幾小時去看邏輯、排查異常case等。

當然，你要是說你不驗證直接拿來就用，那你是勇士，當我沒說。

所以如果真想要企業研發效率起飛，那么不能僅對代碼編寫這一個環節做提效，你不對以前的研發流程做改造就相當于是馬車裝上了 V12 的發動機，東西是好東西，但新工具的能力根本發揮不出來。

別的不說，就需求評審、測試驗證、安全審計、層層審批這些環節就要改一下，這是最基本的了。

我看到前司字節的 TRAE 團隊做過一個實踐：團隊超過 90% 的代碼由AI寫出，最終人均需求吞吐率卻提升了60%，而不是預期中的 90%。

核心原因就是只做了代碼提效，卻在需求澄清、代碼理解、測試生成、評審輔助、日志分析等鏈路上的環節沒做什么改動。

有一說一，即使這樣還提升了 60%，這已經是相當不錯的成績了????。

代碼永遠都只是工具，只能提效，無法替代決真正的策者。

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