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一张奇异曲线对比图 - AI技术如何推动编程和软件开发生产力的爆发性增长

根据金融时报（Financial Times, FT）在2026年2月发布的分析报道（多位消息源指出可能出自首席数据记者 John Burn-Murdoch 之手或其制作的图表），文章的核心内容是关于AI技术如何推动编程和软件开发生产力的爆发性增长。

这篇文章（或广泛流传的图表）的标题通常被称为 "The past year has seen an explosion in coding productivity"（过去一年见证了编程生产力的爆发）。

以下是该文章及相关数据的具体内容要点：

1. 核心数据：三大领域显著增长

文章通过数据展示了在过去一年中，三个关键指标出现了同比超过 30% 的大幅增长，以此证明AI正在转化为实际的生产力：

  • 新网站创建量 (New Website Creation)： 全球新注册网站数量同比增长了约 34%。
  • iOS 应用发布量 (Apple iOS Apps)： 新发布的iOS应用数量激增，部分数据显示增长高达 55%，打破了此前的停滞状态。
  • GitHub 代码活动 (GitHub Code)： GitHub上的代码提交和新项目库（repositories）活动增加了约 30%。

2. 核心观点：反驳“AI泡沫论”

文章的宏观经济背景是关于**AI基础设施支出（CAPEX）**的争论。

  • 反驳看空者： 华尔街有一种“熊市论点”认为，科技巨头（如Google, Microsoft, Amazon）在AI基础设施上数千亿美元的投入是浪费，因为缺乏实际的产出和应用。
  • 看多逻辑： FT的文章通过上述数据反驳了这一观点，指出AI工具（如Copilot, Claude等）已经实质性地提高了开发者的效率。这种生产力的“爆发”意味着对算力和AI基础设施的需求是真实且持续的，从而为科技巨头继续进行大规模资本支出（预计2026年将达到5150亿美元）提供了合理性依据。

3. 具体含义

  • 从“手工作坊”到“工业化”： 文章暗示AI正在将软件开发从劳动密集型的“手工”任务转变为更高效、可扩展的自动化流程。
  • 边际成本降低： 以前需要庞大团队才能完成的软件开发工作，现在更少的人、更短的时间即可完成，导致了应用和数字产品数量的激增。

简而言之，这篇文章是为AI技术不仅是炒作，而是正在产生真实经济影响（特别是在代码和数字产品生成方面）提供了数据支持。

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