AIコンピュートを均等配分するのはやめよう：シニアエンジニア向け上位モデルがコスト削減、新人の単純作業はもう通用しない

在2026年世界人工智能大会的InfoQ媒体直播中，专家Teng Yu和Tang Feihu讨论了AI编程带来的深刻变革。他们一致认为，AI优先考虑资深工程师的判断力，而依赖重复编码的新手则处于劣势。两人都使用多种模型，但指出Token消耗不再是关键指标；相反，任务完成情况和价值才是关键。Tang Feihu认为模型具有判断力，他引用了Kimi K3能够通过单一提示生成3D游戏，以及一个模型因安全问题而拒绝上传代码的案例。Teng Yu则认为模型缺乏真正的责任感，无法做出最终决策。对于企业，他们警告不要将Token使用量作为KPI，因为这会导致作弊行为。他们建议关注投资回报率（ROI），按任务选择模型，并将顶级模型分配给资深工程师。新手应尽早开始使用AI，避免在LeetCode上与AI竞争，并考虑人文教育。两人都认为软件工程正从编写代码转向理解系统和承担责任。Tang Feihu仍建议学习计算机科学，但课程设置需改变，而Teng Yu则暗示传统计算机科学学位可能失去价值。