Stopp, KI-Rechenleistung gleichmäßig aufzuteilen: Top-Modelle für Senior-Engineers sparen Geld, Grind für Neueinsteiger funktioniert nicht mehr

Beim InfoQ-Medien-Livestream während der World AI Conference 2026 diskutierten die Experten Teng Yu und Tang Feihu über die tiefgreifenden Veränderungen, die KI-gestütztes Programmieren mit sich bringt. Sie sind sich einig, dass KI die Urteilsfähigkeit von Senior-Entwicklern in den Vordergrund rückt, während Neueinsteiger, die sich auf repetitive Codierungsaufgaben verließen, das Nachsehen haben. Beide nutzen mehrere Modelle, stellen jedoch fest, dass der Token-Verbrauch nicht mehr die entscheidende Kennzahl ist; stattdessen zählen das Erledigen von Aufgaben und der Nutzen. Tang Feihu glaubt, dass Modelle über Urteilsvermögen verfügen, und verweist auf Kimi K3, das aus einem einzigen Prompt ein 3D-Spiel generieren kann, sowie auf einen Fall, in dem ein Modell sich weigerte, Code hochzuladen, weil es Sicherheitsbedenken hatte. Teng Yu argumentiert, dass Modelle keine echte Verantwortung tragen und keine endgültigen Entscheidungen treffen können. Für Unternehmen warnen sie davor, den Token-Verbrauch als Leistungskennzahl zu verwenden, da dies zu Ausnutzung führt. Sie empfehlen, sich auf den Return on Investment zu konzentrieren, Modelle je nach Aufgabe auszuwählen und die besten Modelle den Senior-Entwicklern zu geben. Neueinsteiger sollten frühzeitig mit KI arbeiten, vermeiden, mit KI auf LeetCode zu konkurrieren, und humanistische Bildung in Betracht ziehen. Beide sehen eine Verschiebung in der Softwareentwicklung vom Schreiben von Code hin zum Verstehen von Systemen und zur Übernahme von Verantwortung. Tang Feihu empfiehlt weiterhin ein Informatikstudium, jedoch mit geänderten Lehrplänen, während Teng Yu andeutet, dass traditionelle Informatikabschlüsse an Wert verlieren könnten.