Spotify 顶级开发者自去年 12 月起未写一行代码：当「Vibe Coding」从实验变成生产力标配，软件工程的下一章会怎么写？

📌 一句话总结：Spotify 最资深工程师自 2025 年 12 月起未手写一行代码，全部由内部 AI 系统 Honk 生成——研发费用降了 23%，股价涨了 15%，但 AI 生成代码 45% 存在安全漏洞，工程师「AI 疲劳」正在蔓延。这场实验的结局，可能比财报数字复杂得多。

2026年2月15日 · 深度解读 · 阅读时间约 8 分钟

发生了什么

2026 年 2 月 10 日，Spotify Q4 2025 财报电话会上，联席 CEO 兼 CTO Gustav Söderström 说了一句让整个科技圈炸锅的话：

「当我和我们最资深的工程师——我们最好的开发者——交谈时，他们说自己从 12 月起就没写过一行代码了。他们只生成代码，然后监督它。」
— 来源：Business Insider

这不是某个创业公司的 Demo Day 演讲，而是一家拥有 7.51 亿月活用户、市值数百亿美元的上市公司，在面向投资者的正式场合做出的声明。

背后的系统叫 Honk，基于 Anthropic 的 Claude Code 构建。据 Söderström 描述，一个 Spotify 工程师在上班通勤的地铁上，可以通过 Slack 在手机上指示 AI 修复一个 Bug 或给 iOS 应用添加新功能，AI 完成后会把新版本推送回 Slack，工程师在到达办公室之前就能把代码合并到生产环境。

Honk 目前每月合并超过 650 个 AI 生成的 Pull Request。触发这一转变的关键节点是 2025 年圣诞节期间 Anthropic 发布的 Claude Opus 4.5——在那之后，Spotify 不再把 AI 编程当作实验，而是当作默认工作方式。

财报数字很漂亮，但故事不止于此

从投资者的角度看，这是一个完美的叙事：

研发费用下降 23%，利润创新高，股价暴涨——华尔街爱听这种故事。但如果你把镜头拉远一点，画面就没那么光鲜了。

Spotify 在 2023-2024 年间经历了三轮大裁员，总计削减约 3,700 个岗位，员工总数从峰值约 9,800 人降至 7,000-7,200 人。CEO Daniel Ek 自己承认裁员「对运营的干扰超出预期」。

与此同时，订阅价格在两年半内从 $9.99 涨到 $12.99，涨幅 30%。每次播放的版税费率维持在 $0.003-$0.005。2024 年起，年播放量低于 1,000 次的艺术家不再获得任何报酬，约三分之二的平台艺术家被「去货币化」。

研发费用降了 23%，价格涨了 30%，版税费率是 $0.003。省下来的钱没有流向艺术家。

AI 生成代码的质量问题：房间里的大象

Söderström 在财报会上大谈效率，但有一个话题他完全没提：代码质量。

就在 Spotify 财报会的六天前，微软 CEO Satya Nadella 刚刚任命 Charlie Bell 担任新的工程质量负责人。背景是：Azure 频繁宕机、质量问题日益严重，而微软估计有 20-30% 的代码由 AI 生成。

微软在 AI 代码占比 20-30% 时就需要一个「质量沙皇」。Spotify 声称其顶级工程师 100% 不手写代码，却没有宣布任何类似的质量保障措施。

学术研究和行业报告的结论是一致的，而且不太乐观：

斯坦福的发现尤其值得注意：开发者使用 AI 后不仅写出了更不安全的代码，还对代码安全性产生了更高的自信。这种「自信-能力」的反向关系，在心理学上有个名字叫邓宁-克鲁格效应。

Spotify 有 7.51 亿月活用户。他们现在是这场实验的测试组。

「AI 疲劳」：被忽视的另一面

就在 Spotify 财报会的同一周，软件工程师 Siddhant Khare 发表了一篇病毒式传播的文章，标题是《AI 疲劳是真实的，但没人谈论它》。

「每次都感觉你是流水线上的一个审核员，而那条流水线永远不会停下来，你只是不停地在那些 PR 上盖章。」
— 来源：Siddhant Khare via Business Insider

AI 疲劳不是讨厌 AI。它是一种新的工作现实：工程师不再需要写代码，但需要以一种可能不可持续的速度审查和修复 AI 生成的代码。

想象一下：以前你是一个厨师，从选材到烹饪到摆盘，整个过程你都参与。现在你变成了一个品控员，面前有一条永不停歇的传送带，上面是 AI 做的菜，你要在几秒内判断每道菜能不能端给客人。

产出确实更多了。但你和「做菜」这件事之间的关系，已经完全不同了。

另一位工程师 Steve Yegge 更直接：他认为在 AI 编程时代，公司应该只期望工程师每天有效工作 3 小时——因为审查 AI 代码的认知负荷远超手写代码。

Spotify 的产品质量：一面不太好看的镜子

如果 AI 编程真的如 Söderström 所说那么好，Spotify 的产品应该越来越好才对。但现实是：

2025 年 10 月，Android 应用在 Wi-Fi 连接时频繁冻结。11 月，播客功能出现崩溃 Bug。12 月，用户在 Reddit 上报告应用「又崩了」。macOS 客户端被用户形容为「一具尸体，冰冷地在时间中腐烂」。

2024 年的 Wrapped 年度回顾以 AI 生成的播客为核心，用户评价是「尴尬」「千篇一律」「没有灵魂」。2021 年宣布的无损音频功能，五年后仍未上线——而 Apple Music、Amazon Music、Tidal、Deezer 早已支持。

推荐系统的设计者 Glenn McDonald 在 2023 年被裁员后，他的人工引导分类系统被纯机器学习取代。他的评价是：「这客观上更差了。」用户也注意到了——有人的 Release Radar 里 85% 是雨声和自然音效。

更深层的问题：当写代码的公司不再相信人写的东西

音乐行业媒体 Complete Music Update（CMU）在财报会后提出了一个尖锐的问题：

当一家公司的工程团队不再写代码，当它认定人写的代码不如机器生成的代码高效——它凭什么会对人写的音乐有不同的看法？
— 来源：Complete Music Update via Reading.sh

Spotify 最近宣布支持「衍生作品」，包括 AI 生成的粉丝混音和翻唱。竞争对手 Deezer 报告称每天有 6 万首完全由 AI 生成的曲目上传到其平台，占总上传量的 39%。Spotify 被问到同等数据时，拒绝分享。

CMU 的评论是：「如果这个数字很小，他会说的。」

一家认定人写代码已经过时的公司，现在掌握着人写音乐的付费规则。每次播放 $0.003。

IBM 的反向操作：一个有趣的对照

就在同一周，IBM 宣布将在 2026 年把入门级招聘规模扩大三倍。CHRO Nickle LaMoreaux 说：「是的，这包括软件开发者和所有那些我们被告知 AI 可以做的工作。」

IBM 的逻辑是：虽然 AI 可以自动化很多入门级任务，但砍掉初级岗位会在几年后造成中层管理人才断层。他们选择重新设计岗位职责——减少常规编码，增加客户互动和 AI 监督——而不是直接用 AI 替代人。

Dropbox 的首席人力官 Melanie Rosenwasser 的比喻很生动：「Z 世代就像在环法自行车赛上骑车，而我们其他人还在用辅助轮。」

Spotify 和 IBM 代表了两种截然不同的路线：一个在用 AI 替代人写代码，一个在用 AI 重新定义人的工作。三到五年后，哪种路线更可持续，市场会给出答案。

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