Anthropic CEO 預言 AI 一年內包辦所有程式碼，業界工程師：根本沒發生 

Anthropic 執行長 Dario Amodei 去年 3 月在美國外交關係委員會（Council on Foreign Relations）活動上拋出一顆震撼彈：「我認為在三到六個月內，AI 將負責撰寫 90% 的程式碼。而在十二個月後，我們可能進入一個 AI 撰寫幾乎所有程式碼的世界。」

這句話在技術社群引發熱議。一年過去，現實究竟如何？

六個月後，Amodei 與 Salesforce 執行長 Marc Benioff 對談時重申，「在 Anthropic 以及我們合作的多家公司中，這 90% 確實已成真」。但獨立研究者事後查核後認為，這個說法並不精確。若僅計算正式提交的程式碼，Anthropic 內部 AI 生成比例可能接近 50%；若將一次性腳本等廣義代碼納入，數字才較接近 90%。

Google 執行長 Sundar Pichai 曾揭露，Google 內部超過 25% 的原始碼為 AI 生成；Microsoft 執行長 Satya Nadella 則指出微軟約 30% 的程式碼由 AI 撰寫。數字在成長，但距離「90%」仍有相當距離。

針對 Amodei 的預言，有資深遊戲引擎工程師直言，現階段 AI 生成的程式碼品質存在根本性問題：「AI 產出的程式碼，是一個更好的程式設計師根本不會寫的版本」，因為 AI 傾向堆疊多餘的抽象層，而非找出更簡潔的解法。

另有工程師從企業現實角度潑冷水：任何存在超過三年的公司，幾乎都有一套充滿部落知識、沒有文件、命名混亂的遺留系統：「那個離職工程師十年前寫的函式庫，AI 根本搞不定。」

這一觀點獲得資料支持。Stack Overflow 2025 年開發者調查顯示，超過六成（61.7%）的開發者對 AI 生成程式碼存有道德與資安疑慮，且開發者普遍不信任其輸出準確性，並常需手動修正。

討論中另一個值得關注的盲點是法規限制。84% 的開發者表示使用或計劃使用 AI 工具，但這是「廣泛增強」，而非全面自動化。銀行、航太、醫療、金融等受嚴格監管的行業，許多仍明令禁止或高度限制使用大型語言模型處理核心程式碼，原因涉及競業保密與合規風險。

美國社會安全局的行政系統據報需要 3,600 個獨立程式協同運作，其中大量以 COBOL 語言撰寫，這類遺留基礎設施的 AI 轉換挑戰極為複雜，遠非一個大型語言模型能輕鬆接手。

有評論者點出一個諷刺的邏輯：「如果你真的能讓 AI 生成所有程式碼，你為什麼要賣給別人？你應該直接用它幫自己開發所有產品，獨佔所有市場。」

換言之，Anthropic 的商業模式本身就依賴工程師持續購買其工具，這在某種程度上讓「AI 即將讓工程師失業」的說法顯得自相矛盾。工程師是客戶，裁減客戶不是好生意。

綜合目前的證據，Amodei 的預言觸發了行業加速採用 AI 編碼工具的趨勢，但「三到六個月達到 90%」這個時間表明顯過於樂觀。獨立研究者估計，以合理的操作定義衡量，這個目標可能還需要九到十五個月才能在 Anthropic 內部實現，遑論整個產業。

至於那個更根本的問題，AI 能否真正「理解」程式碼在做什麼，而不只是生成貌似合理的字串，業界尚無定論。正如一位工程師所說：「突破可能下週發生，也可能十年後才來。我不在那個領域，我不敢預測。」