AI会"写代码"，但它不会"做软件"：生成式AI的能力边界在哪里？

## 一个值得警惕的信号：技术合伙人需求激增

最近一个有趣的现象引起了业内关注：越来越多的创业者在四处寻找技术合伙人或CTO。他们的诉求惊人地相似："我用AI工具快速搭建了一个App原型，但现在需要有人帮我把它变成真正可以上线运营的产品。"

这些求助者通常是深谙业务逻辑的专业人士——律师、销售经理、行业专家——他们借助生成式AI工具，第一次有机会将脑海中的创意转化为可见的产品原型。但问题也随之而来：为什么在AI编程工具如此强大的今天，他们仍然需要寻求专业技术人员的帮助？

## 被误解的自动化：写代码≠软件工程

这个现象揭示了一个关键认知误区：**AI确实会写代码，但它还不会构建软件。**

软件行业有句经典格言："写代码容易，软件工程难。"当前的大语言模型在解决定义明确、边界清晰的编程问题时表现出色，成功率相当可观。但"写代码"本身并非程序员的核心价值所在。

真正的分水岭出现在从"演示原型"到"生产级产品"的跨越过程中。这个阶段，编程工作的性质发生了根本转变——从单纯的"代码编写"升级为"软件工程"。

## 复杂性管理：AI尚未攻克的堡垒

为什么AI在这个环节遭遇瓶颈？核心原因在于软件工程的本质是**复杂性管理**。

一个成熟的线上产品，其单个功能模块可能都很简单。真正的挑战在于：如何让成百上千个功能模块协同运作而不出错，同时保持整个系统的可维护性、可扩展性和长期演进能力。

用AI的语境来表述：
- **演示一个功能**：这是AI目前擅长的领域
- **以支持集成、扩展和长期维护的方式构建功能**：这是AI目前的能力边界

当技术人员打开那些"AI生成的代码"时，往往会得出一个残酷的结论：所谓的"生产就绪化"，实际意味着"推倒重来"。

## 对行业的启示

这个现象清晰地标注了当前AI技术发展的坐标：

1. **工具价值重新定位**：生成式AI是强大的原型工具和编码助手，但尚未成为完整的软件工程解决方案

2. **技能价值重构**：单纯的代码编写能力确实在贬值，但系统架构设计、复杂性管理、工程化实践等能力的价值反而凸显

3. **协作模式演进**：未来可能出现新的分工模式——业务专家借助AI完成原型验证，技术专家负责工程化落地

## 写在最后

技术合伙人需求的激增，与其说是AI能力不足的证明，不如说是对"软件工程"这一专业领域复杂性的再确认。它提醒我们：在为AI的进步欢呼时，也要清醒认识到，从"能用"到"好用"、从"原型"到"产品"之间，依然横亘着巨大的工程鸿沟。

这道鸿沟，或许正是下一代AI需要跨越的关键挑战。