先说为什么敢这么站队。不是因为我是开发,开发这个身份不占理,是下面这几件事占理。
一、2026 年的模型一个比一个猛,但错得也更隐蔽了 #
2026 年的模型,是真的猛。GLM-5.2、Kimi K3、GPT-5.6、Opus 5,随便拎一个出来,写代码、推理、翻文献,样样都行。你给个需求,它十分钟给你写出一个模块,比大部分初级开发快。
但猛归猛,有个麻烦:它写出来的错,是那种看起来很对的错。
你让它写一段正则,它写得又快又漂亮,你根本看不出毛病。边界没处理,性能会崩,数据会错,这些坑全藏在"看起来完全正确"的代码里,上线之后才炸。模型越大越聪明,这个毛病越难防——因为它连"怎么错得像个对的"都学会了。
谁能看出来?只有被这些坑坑过的人。写过支付的人知道金额要验算,半夜被告警吵醒过的人知道"看起来对"不等于"真的对"。这东西没有速成班,唯一的来源,就是在真实的系统上摔够跟头。
所以 2026 年,会"生成代码"的人越来越不值钱,“能看出代码错在哪"的人越来越值钱。GLM 和 GPT 都能替你写代码,但没人能替你摔跟头。
二、产品能力是开发被逼着学的,工程能力产品没地方学 #
这是我最想说的点。
我做开发十几年,从来没想过转产品,但产品能力这东西,它会自己找上门。
需求评审,产品说"这里加个按钮就行”,我得问"用户到底卡在哪一步",问多了,自然就学会先问为什么。灰度上线翻车,半夜爬起来查日志,看到用户在完全没想到的地方用了我们的功能,那个凌晨我头一回站在用户角度想问题,不是因为我多有同理心,是那次真疼。有一年产品离职,没人写需求了,我们几个开发硬着头皮自己写 PRD、自己排优先级、自己约用户访谈,笨是笨了点,但撑过来了。
发现没有,这些课是系统逼着开发上的。你只要还在写代码,需求、用户、成本、取舍,就天天往你脸上砸,砸十年,是块木头也砸出点判断力了。
反过来,产品同学想补工程能力,难在哪?难在他没地方上课。他每天的工作里没有代码库,没有日志系统,没有半夜的告警电话,想学只能自己造环境,自学、做 side project、挤时间。不是他不努力,是周围根本没有这门课。
一边是被动积累,一边是主动求学,前者的到课率高多了。这不是谁聪明谁笨,是密度问题:产品同学碰代码的密度,天然就比开发低一个量级。
三、再说钱的事:这些模型,一个比一个能烧 #
还有个角度,产品同学可能没注意:成本。
GLM-5.2 推理深度大,跑一个复杂任务,让它自己规划、自己搜、自己改代码,一次几美元到几十美元很正常。Kimi K3 上下文长,一塞几十万字进去,Token 哗哗地烧。GPT-5.6 和 Opus 5 这种旗舰,推理时间长,等十分钟不稀奇。真把 AI 深度接进研发流程的团队,这笔账每个月都在肉疼。
同样是让 AI 干活,懂行和不懂行差别巨大。
不懂行的人,需求往对话框里一甩,AI 就开始自由发挥,方案换来换去,边界猜来猜去,生成、推倒、再生成。Token 烧了两倍,时间耗了三倍,出来还是歪的。
懂行的人会先干三件事:拆任务,一次只让它干一件事;定方案,告诉它用哪个框架、走哪条路;划边界,告诉它这块不用做、那块别碰。同一个活,AI 一次就干对了。
差别在哪?差在一张地图。开发手里有技术路径的地图,产品没有。开发指的方向是"走这条路,躲那个坑",产品指的方向是"我们要这个功能"。后者当然重要,但它解决不了"AI 往哪条技术路走"的问题。
省下的 Token 是钱,省下的时间是命。2026 年,谁能让这些模型少绕路,谁就在实实在在地赢。
四、说句实话,可能不太好听 #
其实很多产品同学没意识到,你的对手从来不是开发。
你的对手,是会做产品的 AI 时代。GLM-5.2 能写代码,GPT-5.6 能画原型,Kimi K3 能分析数据,一个"纯做产品"的人,壁垒在肉眼可见地变薄。而懂产品的开发,站在"产品+工程"的交点上,AI 时代的牌,他每张都摸得到。
我不是说产品不重要,我是说,纯产品在贬值,产品+工程在升值。而在这个升值区里,开发先到了牌桌——因为产品能力,他已经被动学了十年;工程能力,你才刚开始补课。
那张图,我不撤。左边沉下去,不是因为左边的人聪明,是因为左边的路他走了十年,右边的路你才刚起步。
这话不好听。但 2026 年,好听的废话不值钱,能让你少走弯路的实话,值。