美國時間2026年2月3日，輝達(NVIDIA)執行長黃仁勳與思科(Cisco)執行長查克羅賓斯公開對談 (參考資料
https://hao.cnyes.com/post/231710)。
黃仁勳一句話引爆市場情緒:「程式設計？那只是打字而已，打字已經不值錢了。」
這段發言隨即引發投資人恐慌，美國軟體類股單日重挫約6%，創下自去年4月關稅拋售潮以來最大跌幅。軟體、金融服務與資產管理產業市值合計蒸發約2,850億美元。
黑石集團 (Blackstone) 總裁暨營運長葛瑞更在直播節目中警告，AI可能對軟體產業造成結構性破壞。
於是問題來了: AI 真的正在威脅傳統軟體業嗎？軟體工程師還有未來嗎？
如果只截取那句「打字不值錢」，確實容易得出悲觀結論，但黃仁勳的完整意思其實是另一回事。他補充說，人類真正珍貴的不是打字能力，而是理解客戶、理解問題的領域知識。剛畢業的高材生也許程式寫得很好，但不一定知道客戶要解決什麼問題；而企業與專業人才擁有的是情境理解與決策能力，至於程式碼本身，AI可以協助完成。
更關鍵的是，他同時明確表示:「軟體行業在衰落並會被AI取代的說法，是世界上最沒邏輯的事。」
那麼現實到底是什麼？ 事實上撰寫程式碼 (coding) 本來就長期被視為可以外包的低成本工作，這不是 AI 時代才出現的現象，大量美國企業早已將程式碼撰寫工作離岸至印度。
程式碼本身從來就不是價值鏈的頂端，真正的誤解在於，多數外行人把程式碼撰寫 (coding) 等同於軟體開發 (software development)，這兩者並不相同。
在資訊科系的軟體工程 (Software Engineering) 課程中，軟體開發被視為一套完整的生命週期工程，包含需求分析、系統設計、程式實作、測試、部署與維護運作。撰寫程式只是其中一個環節，雖然重要，但它從來不是全部。
所謂的 Vibe Coding，本質上是把這個完整流程大幅壓縮 : 需求分析變成與 AI 對話，系統設計與程式實作交由AI生成，而測試、部署與長期維護往往被忽略。這種模式在原型開發或學習階段很有價值，但若誤以為等同專業的軟體工程，就會產生危險的錯覺。
因此結論很清楚 : AI確實正在快速取代低階、重複性的程式撰寫工作，但它尚未、也短期內不可能取代完整的軟體工程體系。
需求理解、架構設計、風險評估、品質控制與長期維運仍然高度依賴人類判斷，當你真正理解軟體工程，你就會知道 AI 不是軟體產業的終點，而是工具升級。被淘汰的不是工程師，而是只會打字、卻不理解問題的人。
這篇文章"Vibe Coding 的真正核心競爭力：資料庫思維"說到一個例子，利用 Vibe Coding 做了一個團購管理系統，但是 AI 只根據你講的需求幫你做出來，但是它不會幫你顧及到未來的需求。當你發現有問題時，可能整個需要打掉重練了。
只要真正理解軟體開發的本質，就會知道即使是功能看似相近的系統，不同企業之間仍可能存在截然不同的業務需求。需求差異不只是細節問題，而是直接決定架構選擇與設計哲學，因此不可能完全交由 AI 自行推導。
需求一旦改變，系統設計就會跟著改變，而測試策略、部署方式與長期維運模式也必然隨之重組。軟體工程的核心，本質上仍是對情境的理解，而不是單純的技術組裝。
這並不代表 AI 無法參與這些階段，而是 AI 可以成為強大的工程工具，但前提是有人類提供正確的設計方向與決策框架。成熟與穩定的系統無法自動生成，而是來自經驗、判斷與責任的累積。AI 能加速實作，但仍需要人類定義「什麼是對的系統」。
未來是否可能出現一套設計方法，讓新手只透過與 AI 對談就能建立可靠系統？以目前技術演進的速度來看，這並非不可能。但即便如此，那也只代表軟體工程被重新抽象化，而不是被消滅。工具層次提升，不等於專業消失，而是專業邊界被重新劃定罷了。
黃仁勳指出「軟體行業將被 AI 取代的說法缺乏邏輯」，重點並不在否認變革，而在提醒產業正在轉型。軟體行業會持續存在，但它的樣貌必然改變。歷史上每一次技術躍進都如此：產業沒有消失而是升級。
真正的關鍵在於人類是否同步升級自己的能力，並與 AI 共同進化，如此才能保有長期的未來。這不只適用於軟體工程師，而是適用於所有行業。
有一個例子也許可以讓大家深思 :
當你詢問 ChatGPT : 「我想去洗車，洗車場距離我家 50 米，我應該走路過去? 還是開車過去?」
ChatGPT 告訴你 : 「走路過去」。
同樣的問題詢問 Gemini ，它告訴你 : 「如果您是要去洗車，建議您還是開車過去」。
以上哪個答案才是對的?
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