1、
最近，国外有一篇文章，标题很有趣，叫做《软件吃掉软件》。
作者认为，大型软件和通用软件越来越强大，将会取代小软件和专门软件，相当于把后者都吃掉了。
他以自己的经历举例，云服务就取代了很多小软件。
"我亲眼目睹了这种情况发生的速度。我的第一份工作是在一家小型创业公司，我们拥有大量的物理服务器。现在，很难想象有任何一家 Web 创业公司会直接管理服务器，人们都是在亚马逊 AWS 控制台上点击几个按钮和链接。"
框架的发展，也使得从头编写代码的需求越来越少。
"程序员曾经需要从头开始构建东西，但是软件库的发展速度超过了我们的使用速度，甚至软件可以自己生成新的软件，这也是为什么你看到如此之多的"无代码"或"低代码"解决方案突然出现的原因。现在，自己编写代码的理由越来越少，你要做的只是将不同的产品集成在一起。"
他的结论就是，软件自动化技术的发展，可能将会减少对软件工程师的需求，未来的程序员可能会比现在少。更多机器学习相关内容
2、
我对这个话题很感兴趣，因为这是在预测未来的重大变化，而且跟就业趋势直接相关。如果未来软件的规模化和自动化，会抑制对程序员的需求，那么就不应该鼓励年轻人都来当程序员。
Hacker News 论坛对这篇文章进行了热烈的讨论。大部分人（都是职业程序员）的看法是， 这种观点已经说了几十年了，根本是杞人忧天，实际情况恰恰相反，程序员变得越来越多。
"10岁时，我开始用 Qbasic 编码。我告诉爸爸，长大后想成为一名程序员。他告诉我，计算机可能很快就会实现自动化，就像他的工程行业一样，那时我会不得不找另一份工作。
但是，23年过去了，市场对程序员的需求不断上升，并且似乎仍在上升。
我想说，我们离软件自动解决大部分需求的这种抽象水平，还很遥远。正如文章所说，k8s、docker、kafka、databricks、redshift 这些新工具，取代了很多程序员。但是，它们其实引发了更多对程序员的需求。
那些必须由程序员解决的问题，只是转移到了新的地方。"
就像上面引文所说，现实情况是需要编程解决的问题不是越来越少，而是越来越多，导致了程序员的增加。原文提出的两个论据，都站不住脚。
首先，云服务确实使得企业免去了服务器管理，但是你仍然需要有了解 docker、kubernetes、数据库分片和索引、故障转移、备份、消息队列等等技术的人员。即使这些东西现在更加集成，更易于组合，但要弄清楚它们如何相互作用，如何设置，仍然是很复杂的一件事。 其次，"无代码开发"只能解决一些通用的软件问题，迟早会出现需要定制的情况。那时，就需要有程序员来修改代码，用户才能继续使用。
总之，世界正在变得越来越自动化，而自动化的本质是软件，所以对程序员的需求只可能越来越多，不可能越来越少。更多机器学习相关内容
3、
不过，论坛上面也有少部分人赞同原作者的观点，认为程序员越来越多只是过去的情况，未来未必如此。现在可能是软件开发"突变"的一个时间点，未来的发展可能不同于此前的情况。
市场需要更多了解 docker 和 kubernetes 这样新工具的人，这个是没错。但是，主要是大公司才需要这样的人，小公司用不到 kubernetes。小公司面对的复杂性是有限的，只要使用大公司提供的简单解决方案即可，需要自己开发的部分几乎没有。
而且，如果公司的业务重点不在技术方面（你要知道大部分公司都不是互联网公司），使用"无代码方案"是最有效的。因为无需在软件工程上花费很多钱，就可以快速应用。
历史上，每当一个领域出现大量需要编程解决的问题，就会诞生一个通用的解决方案，解决掉90%的场景。然后，这个领域对程序员的需求就会快速减少。
"30年前，开发图形界面 GUI 很困难，Visual Basic 改变了这一点。
20年前，制作一个 Web 应用很困难，PHP 改变了这一点。
10年前，写一个复杂的网页布局很困难，Bootstrap 改变了这一点。
现在，机器学习很困难，PyTorch 正在改变了这一点。
每个棘手的问题最终都会产生一个有效解决方案，解决掉90%的场景。对于大多数公司而言，这个解决方案已经足够了。剩下的10％场景，其中一部分由某些公司付钱给程序员来解决，另一部分永远不会解决。"
所以，如果新的领域层出不穷，那么就会需要更多的程序员。但是，这些领域对程序员的需求都不会持久，一旦产生了解决方案，需求就会迅速降低。更多机器学习相关内容
4、
市场对程序员的需求，未来怎么变化，不能简单地回答增加或减少，而是取决于两个因素。
（1）人们需求增加的速度，能否超过软件自动化的进化速度。
现有的场景最终都会有通用的解决方案，需要雇佣程序员的情况，确实将越来越少。程序员的就业，主要依靠新出现的场景。而且，新场景的增加速度，必须超过软件自动化的进化速度，否则旧的解决方案也许会自己升级成新场景的解决方案。
（2）软件开发的难度，必须超过机器学习的进化速度。
程序员的数量，还跟软件开发的难度有关。难度越低，就会有越多的人从事这项工作。以前，你必须懂得计算机的底层硬件和汇编语言，才能开发软件，所以程序员很少。现在，软件开发越来越容易，已经不需要了解底层，只需要懂得某个框架即可，所以越来越多普通人变成程序员。
未来的编程肯定会变得越来越容易，但是，越来越容易的编程，也意味着机器可以轻而易举地代替人，来完成这些工作。所以，软件开发的难度必须超过机器学习的水平，否则需求的增加只会导致更多的机器自动编程，而不会导致更多的程序员雇佣。更多机器学习相关内容
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来源：oschina
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