程序员的产出蒸馏与个人定价权悖论
核心洞见
程序员正面临与 AI 企业相同的定价权悖论：当你利用强 AI 输出高质量的代码、架构和模式时，你实际上正在**“蒸馏”**自己的经验。AI 学习这些高水平产出的边际成本极低，这导致资深开发者的技术溢价会被快速拉平。
逻辑类比
| 维度 | AI 企业的定价权悖论 | 程序员的定价权悖论 |
|---|---|---|
| 核心产出 | 模型输出（API Response） | 代码与工程方案（Codebase） |
| 消解机制 | 追赶者通过蒸馏低成本复刻模型能力 | AI/新手通过学习资深者的模式低成本复刻工程能力 |
| 防御失效 | 算法领先只是瞬间的领先 | 技能领先（如“写得一手好代码”）只是瞬间的领先 |
| 最终护城河 | 算力与时间的“资源冗余” | 上下文、信任与决策的“资源冗余” |
深度解析
1. 经验的显性化与自毁
- 现象：过去一个资深程序员的“手感”和“架构直觉”是隐性的，需要多年传帮带。
- 悖论：现在通过 Vibe Coding 或大量 AI 辅助输出，这些隐性经验被高度“显性化”为结构清晰的代码和提示词。这些产出反过来变成了 AI 最好的训练素材，使得“达到资深水平”的门槛被极大地降低了。
2. “知”与“行”的价值分离
- “行”的贬值：实现功能、编写规范代码、纠正局部 Bug，这些“执行”层面的技能正随着输出的增加而变得极其廉价。
- “知”的溢价：理解为什么要这么写、处理极其复杂的历史包袱（Context）、在不确定性中做决策，这些无法被简单蒸馏的内容变得更加昂贵。
3. 从“技能领先”转向“资源冗余”
在个人层面，长期护城河也将向“物理层面”和“不可蒸馏层面”坍缩：
- 上下文冗余：你对公司业务、历史坑位、政治环境的深刻理解（这是 AI 拿不到的数据）。
- 信任冗余：作为自然人，你在组织中建立的信用背书和责任承担能力（AI 无法承担责任）。
- 审美冗余：在 AI 产出的海量代码中，区分“能跑的”和“优雅的”品味。这里或许存在一个推论：所谓的“优雅”在很大程度上可能等同于长期可维护性。这不仅是关于代码的美感，更可能是关于识别技术债、预测系统熵增的直觉。
结论
程序员正在通过高效的产出来拆毁自己的“技能城墙”。 未来的 10x 工程师，其价值不在于他能写出多少 AI 也能蒸馏出来的代码，而在于他作为“资源节点”在系统中的不可替代性。