Fastly 针对美国开发者的调研数据，揭示了一个关键差异：开发者经验与 AI 代码使用率、信任度呈显著正相关，高级开发者与初级开发者之间形成了明显的 “能力鸿沟”。
调研显示，拥有 10 年以上经验的高级开发者，使用 AI 交付的代码量是 0-2 年经验初级开发者的 2.5 倍。从核心指标来看：
- 约 1/3（32%）的高级开发者表示，其交付代码中 AI 生成占比超过 50%；
- 而初级开发者中这一比例仅为 13%，同样是 2.5 倍的差距。
这一数据背后，是经验带来的 “判断力优势”：高级开发者能更快识别 AI 代码中的潜在问题，甚至敢在关键业务场景中使用 AI；而初级开发者因缺乏经验，对 AI 生成的代码充满顾虑，多数会避免在生产环境中应用。
在 “AI 是否加速交付” 的判断上，两类开发者的态度差异同样明显：
- 59% 的高级开发者认为 AI 工具总体上帮助自己更快交付代码，而初级开发者的认同比例仅为 49%；
- 对 “加速效果” 的评价更能体现差距：26% 的高级开发者表示 AI 让自己 “快得多”，是初级开发者（13%）的两倍；相反，50% 以上的初级开发者认为 AI 仅让自己 “稍微快了一些”，这一比例在高级开发者中仅为 39%。
初级开发者的困惑颇具代表性：“AI 总是以为我在做某件事，但事实并不是这样，结果我得自己回头重写。” 这种 “预期偏差”，本质是经验不足导致的 “AI 驾驭能力缺失”—— 他们难以精准描述需求、无法快速修正 AI 的错误，最终让 AI 的 “便捷性” 变成了 “返工负担”。
尽管高级开发者对 AI 更信任，但调研数据也戳破了 “AI 必提效” 的神话：速度背后，隐藏着 “假性进度” 的陷阱，甚至可能导致整体效率下降。
Fastly 调研发现，并非所有开发者都能通过 AI 实现 “净效率提升”：
- 近 30% 的高级开发者表示，在修改 AI 输出代码上花费的时间，几乎抵消了 AI 节省的时间；
- 初级开发者中这一比例为 17%；
- 仅有 14% 的开发者表示，AI 生成的代码 “很少需要改动”。
这种 “时间抵消” 的根源，在于 AI 代码的 “表面正确性”—— 看似完整的代码片段，可能暗藏逻辑漏洞、性能问题或兼容性风险。一位受访者的经历颇具代表性：“AI 生成了一个看似正确的复杂算法，结果一个暗藏的细微 bug，让我调试了好几个小时。”
Fastly 的调研并非个例。针对资深开发者的随机对照实验（RCT）甚至得出了更反直觉的结论：当开发者使用 AI 工具时，完成任务的时间反而增加了 19%。
这种反差的核心，是 “假性进度” 带来的认知偏差：AI 快速生成代码的过程，容易让人产生 “进度飞快” 的错觉，但后续的修改、测试、返工，往往会把前期节省的时间全部 “吞噬”。此外，AI 虽然能省下写样板代码的时间，但可能引入冗余逻辑、不符合项目规范的写法，这些都需要开发者手动修复，最终让 “省事” 变成了 “加活”。
尽管效率存在不确定性，但 AI 仍有不可替代的价值 —— 除了 “提速”，它还为开发者提供了重要的 “情绪价值”，成为提升工作体验的关键助力。
调研显示，将近 80% 的开发者表示，AI 工具让编程变得 “更享受”，这种积极体验主要来自两个方面：
- 摆脱重复劳动：AI 承担了编写样板代码、基础函数等枯燥工作，让开发者能聚焦更有创造性的核心逻辑；
- 即时满足感：代码快速生成的 “即时反馈”，带来了类似 “即时奖励” 的心理体验，提升了工作的愉悦感。
更重要的是，AI 能成为开发者的 “瓶颈突破者”。多位受访者表示，当自己被某个技术问题卡住时，AI 能快速提供思路、给出参考方案，帮助自己跳出思维定式。虽然 “快乐不等于效率”，但这种积极的情绪状态和问题解决能力，无疑为长期的开发工作提供了重要支撑。
除了时间成本，AI 编程还有一个容易被忽视的隐性成本 ——环境成本。随着 “绿色编码”（即编写节能、低能耗软件）理念的普及，开发者对 AI 工具的碳排放问题也有了更清晰的认知。
调研显示，开发者对绿色编码的重视程度，同样与经验正相关：
- 超过 56% 的初级开发者表示会主动考虑代码的能耗；
- 中高级开发者中这一比例接近 80%，体现了经验带来的 “全局视角”—— 他们不仅关注功能实现，还会考虑代码的长期运行成本与环境影响。
对于 AI 工具本身的环境成本，开发者的认知度普遍较高：
- 大约三分之二的开发者表示，知道 AI 编程工具会带来 “可观的碳排放”；
- 即使在认知相对薄弱的初级开发者中，也仅有 8% 表示 “完全不了解” 这一问题。
这一数据表明，“绿色编程” 已逐渐融入开发者文化，而 AI 工具的碳排放问题，也成为未来技术优化需要考虑的重要方向 —— 如何在提升编程效率的同时，降低 AI 本身的能耗，将是行业面临的新课题。
AI 能否提升编程生产力，从来不是 “是或否” 的简单答案。Fastly 的调研清晰地表明：AI 的价值，取决于使用者的经验与驾驭能力。
对高级开发者而言，AI 是 “高效助手”—— 他们能用经验规避 AI 的坑，让工具的优势最大化；对初级开发者而言，AI 更像 “需要学习的新技能”—— 只有先提升自身的代码能力与需求拆解能力，才能真正享受 AI 带来的便捷。
同时，我们也需要理性看待 AI 的 “隐性成本”：无论是调试返工的时间消耗，还是工具本身的碳排放，都是在 “效率神话” 之外需要正视的现实。未来的 AI 编程，不仅需要工具的技术迭代，更需要开发者对 “人与 AI 协作模式” 的深度思考 —— 毕竟，真正的效率提升，从来不是工具单方面的 “快”，而是人与工具的 “同频共振”。
