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按照目前（2026年2月）业界主流的实际观察和讨论，**大部分资深工程师、架构师、CTO 圈子其实不太认同黄仁勋那种「程式设计师这个职业会消失」或「人人都是programmer所以不需要学coding」的极端说法**。

黄仁勋的立场大致可以总结成几个阶段的发言（他讲过好几次，语气越来越激进）：

- 2024年初：小孩不用学coding，AI会让人人用自然语言变成programmer

- 2025–2026：工程师应该0%时间写code，全交给AI（如Cursor），专注解决「undiscovered problems」

- 最近：coding只是「打字」，已经不值钱；真正价值在懂领域、懂问题、导向AI

但业界反应多数是「**部分同意，但整体过度简化 / 太乐观 / 对大型系统不适用**」：

**认同的部分（很多高层和NVIDIA自己内部真的这样干）**

- 简单、重复、CRUD、原型、脚本 → AI已经大幅取代手写，junior/entry-level coding需求真的掉很多

- 用AI工具（如Cursor、GitHub Copilot Workspace、Lovable等）后，生产力提升2–10倍是真实数据，NVIDIA内部工程师也全面用

- 未来「prompt + 验证 + 导向」的能力会比纯手写syntax更重要

**不认同 / 批评最集中的点（这才是你问的核心）**

- **大型、长期维护系统根本离不开「懂底层 + 懂trade-off + 懂为什么」的资深工程师**

AI生成的code短期能跑，但可维护性、可扩展性、安全性、debug难度往往很差。当系统出大问题、要改核心逻辑、迁移、优化成本时，还是得靠人理解整个系统意图。黄仁勋讲的「0% coding」在NVIDIA这种有强大资深团队review + 重构的文化下可行，但放到一般企业、多数遗留系统，根本是灾难。

- **「人人都是programmer」太夸张**

会prompt不等于懂系统设计、懂并行、懂资料一致性、懂资安边界、懂效能瓶颈。结果就是一堆「AI vibe 出来的烂系统」越堆越多，维护成本爆炸，最后还是得找真正的高级工程师来救火（薪水反而更高）。

- **黄仁勋的立场有明显利益冲突**

他卖GPU，当然希望大家相信「AI会吃掉所有coding工作 → 需要更多算力 → 买更多NVIDIA」。很多工程师直接讲：他是卖铲子的人，当然说「挖金很容易，人人都来挖」。

业界目前比较主流的折衷共识（2026年视角）：

- 纯手写、低阶coding → 大幅减少（尤其是入门级）

- 但**系统工程、架构、复杂debug、重构、AI code的审核与治理、领域建模** → 需求只会增加，而且门槛更高

- 真正稀缺的不是「会写code」的人，而是**「懂怎么用AI写出可长期活下去的code」 + 「懂整个系统为什么这样活」**的人

- 所以高级工程师不会消失，反而因为要收拾AI留下的技术债而**更值钱**（很多公司已经把资深工程师转成「AI code janitor / 重构专家」角色）

总结一句业界最常听到的话：

黄仁勋讲的是「理想状态下NVIDIA内部的未来」，但现实世界90%的公司还在跟20年前的遗留系统搏斗，离「0% coding」还差很远。

真正会被淘汰的是「只会手写、不会系统思考、不愿学AI」的人，而不是整个programmer职业。