月薪集中在8k-17k、近六成的人一年没跳槽、AI可减少20%-40%工作量，2024中国开发者调查报告来了！
出品 | CSDN（ID：CSDNnews）
过去一年，智能化“席卷”各大科技领域，有令人称奇的，如百花齐放的 AI 聊天机器人成为小百科，能答疑解惑、帮助编码，甚至提供创业的种种思路；几秒完成视频制作、一键成曲不是梦，Sora、Suno 等大模型“大杀四方”...借助 AI 助手，尤其是个人开发者仅凭一己之力做的创新项目正变得越来越多。
当然，也有引发焦虑的，如：
随着百度的自动驾驶出租车“萝卜快跑”在武汉大面积推广，有人灵魂发问，“1000 万司机怎么办？”
ChatGPT 之母、OpenAI CTO Mira Murati 说，AI 自动化取代人类，创意性工作可能消失...
在新技术不断冲击传统行业的时代，奋战在一线的开发者们究竟面临着怎样的影响和挑战？
今年 3 月，CSDN&《新程序员》发起了一份围绕开发者现状、人工智能和开源的深度调查问卷，最终形成了一份详尽的《2024 中国开发者调查报告》。
这份报告不仅揭示了中国开发者在工作、学习和生活中的真实情况，还深入探讨了生成式 AI 工具和开源应用的最新进展。报告中的洞察和数据，为广大开发者和企业提供了宝贵的参考，希望帮助大家更好地理解技术趋势和市场需求，从而在激烈的竞争中立于不败之地。
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重要发现
根据调查报告，我们有以下重要发现：
58% 开发者计划未来 1-5 年内通过自己的努力，当上管理者；
月薪 8k-17k 人群占比最高，为 36%；
58% 的开发者在过去一年中没有换过工作，换过 1 次及以上工作的人群占比为 38%，薪资待遇不满意是开发者跳槽的首要原因；
Python 虽然在某些方面不如 Java，但在数据科学和人工智能领域有着广泛的应用，占比达到 35%；
频繁开会、分散注意力的工作环境、缺乏足够的人员来分担工作等因素是导致开发者工作效率低下的主要因素；
国外“下云”言论甚嚣，但并未在国内形成趋势；
ChatGPT 以 56% 的市场份额遥遥领先于其他竞争对手，成为最受欢迎的 AI 聊天机器人，通义灵码是开发者最常用的 AI 编码辅助工具；
超九成开发者对行业中已有的 AI 工具打出 5 分及以上（满分为 10分）的分数，38% 的开发者觉得 AI 编码辅助工具可以节省 20%-40%的工作量；
75% 的开发者支持大模型开源；
开发者对开源技术领域的关注点主要集中在开源 AI、开源大数据和开源云原生技术上。
程序员真实画像：年龄焦虑稍有缓解，月薪 8k-17k 占比最高，六成希望晋升管理岗
研发岗位愈发重视个人的技术技能、问题解决能力和创新思维，这一点在报告中有所体现。
据调查报告显示，对于开发者都关心的「青春饭」、「年龄」问题，其实整体已有好转。今年 30 岁以下的从业者依然是主力军，占比 72%。30 岁以上从业者几乎与去年持平，不过相较前几年，尤其是 40 岁以上的开发者占比有大幅上升。
整体来看，软件行业涵盖了国内近半数人开发者，从事后端开发的比例最高。
不过，和 2023 年相比，一线城市的开发者相较往年有所下降，去年 30 岁以下的从业者在一线城市的数值达到了 41%，而今年只有 31%。
开发者基本特征
在开发者的职业发展规划中，44% 的受访者表示会一直做技术岗到退休。在这一趋势下，可以预估未来 30 岁以上开发者人群占比也会随之增加。
开发者是否想一直在技术岗上，直到退休
随着自己年龄的增长、技能水平的提高，以及眼界的开阔，58% 开发者有着成为管理者的愿望，当然，这一岗位能够提供更高的薪资和更好的职业发展机会。43% 受访者表示愿意为此付出努力，计划未来 3-5 年当上管理者。
开发者是否想成为一名管理者
近六成开发者过去一年没换过工作，月薪8k-17k的人群占比最高
过去一年间，全球科技行业迎来了一波“裁员潮”，多家科技大厂如 Alphabet、亚马逊、Meta、微软、eBay 等公司都宣布了大规模裁员。根据 Layoffs.fyi 的数据，2024 年伊始至 2 月期间，科技行业约 3.2 万人失业。这引发了不少人的警觉，在工作和离职、跳槽之间，选择了相对求稳。
数据显示，58% 的开发者在过去一年中没有换过工作。换过 1 次及以上工作的人群占比为 38%。
过去一年中开发者换工作频率分布
论及换工作的原因，60% 的受访者称，主要是因为薪资待遇不满意。其次，个人发展受限、企业人际关系复杂也是开发者换工作的重要影响因素，分别占比 51% 和 21%。
开发者跳槽的原因（调查项为多选）
针对薪资待遇不满意这一问题，有 41% 的开发者透露，过去一年里工资没有任何变化，还有 10% 的开发者出现了负增长。49% 的开发者表示过去一年工资有所上涨，而 2023 年该数据为 51%，2022 年该数据为 62%。
开发者月薪增长情况
数据显示，大部分开发者的薪资水平集中在 8001-17000 元之间，占比达到了36%。而薪资水平在 5000 元以下和 5001-8000 元之间的开发者占比分别为15% 和 15%，这一区间整体比例基本与去年持平。
值得关注的是，月收入高于 17000 元的开发者比例从去年的 27.7% 上升到 34%，分析其背后原因，对于岗位技能要求更高的 AI 行业一定程度上推动了开发者收入的提升。
开发者月薪分布情况
此外，影响薪酬的不仅是整体经济环境、所在行业，开发者所处的城市、学历、工作时长等都会导致薪酬的波动。
一线城市，高薪人群更多
调研显示，北京、广东是开发者聚集较多的地域，占全国总数 27%。江苏、上海地区的开发者占比数量处于第二梯队，占全国总数的 14%。相较去年，这些地区的开发者分布有所下滑。
开发者地域分布（省、自治区、直辖市、特别行政区）Top15
月薪高于 1.7 万元的开发者中，在北京工作的人群占比 20%，相对去年有所下降，但依然远超其它地区。
广东、河北、江苏地区月薪高于 1.7 万元的开发者占比分别为 10%、9% 和9%。
月薪高于1.7万元开发者各城市占比Top10
近六成的硕士、博士薪酬超过 1.7 万元
受教育程度也是影响薪资水平的一个重要因素。从数据来看，学历高的开发者中，高收入群体占比相对较高。学历背景为硕士研究生和博士研究生的开发者中，薪资达到 1.7 万元以上的远超过五成。
不同教育背景开发者薪资分布
工作时长也是影响收入的重要因素之一
数据显示，在工作时长多于 72 小时但少于 84 小时的开发者中，收入超过 1.7 万元的占比最高，为 70%。
而工作时间较为自由的开发者，其薪资在 5000 元及以下的占比为 65%。这一发现与近日脉脉高聘发布的《2024 职场生存洞察》报告数据相呼应。其报告指出，新经济行业求职压力大，人才供需比达 1.97，年轻人均任职时间短。面对薪资福利降低，职场人采取不同应对策略，如自动缩短工时、控制消费等。
每周不同工作时长开发者薪资分布
经验积累
开发者的工资会随着工龄增加而增长，工作 11 年及以上的开发者中，超六成的开发者薪资在 1.7 万元以上，其中工作 20 年及以上的受访者中，69% 的开发者薪资超过了 1.7 万元。
相较之下，工作 1 年以内的开发者中，薪资超过 1.7 万元的仅占 15%，37% 的开发者获得 5000 元及以下的薪酬。
开发者工作年限薪资分布
普通程序员的一天，白天效率不如晚上高的首要原因是开会
今年年初，OpenAI 研究员 Jason Wei 在 X 平台上分享的自己作为 OpenAI 技术人员的普通一天作息时间表时，再次引发大家对“内卷”的讨论：9 点起床，10 点开会，6 点吃完饭，7 点回家后继续写代码、做实验，直到凌晨 1:15 就寝。
有人发现，作为程序员，白天的工作效率远不如晚上来得高；也有人吐槽称，在工作中，主要是白天会有各种各样的事情打断手头工作，从而影响工作效率。
本报告调研数据显示，32% 的开发者表示，频繁开会真的是影响工作效率的“元凶”，可见越来越多开发者对开会深恶痛绝。其次，分散注意力的工作环境、缺乏足够的人员来分担工作等因素会导致开发者在完成工作时遇到困难或者效率低下。
影响工作效率排行
在日常工作中，像 OpenAI 研究员 Jason Wei 一样，程序员并不是无时无刻都在写代码，仅 7% 的开发者每天有超过 70% 以上的时间在写代码。
接近八成（79%）的开发者表示，每天花在写代码上的时间不到他们整体工作时间的一半。换句话说，大多数开发者在日常工作中，除了编写代码之外，还需要进行其他任务和活动，如设计、测试、沟通、文档编写等。这反映了现代软件开发中，编写代码只是工作的一部分，而不是全部。
开发者每天写代码的时间
不过，有部分公司还是会将代码行数作为衡量开发者工作量的一种指标。但实际上，数据显示，74% 的开发者每天有效代码行数不超过 300 行。一天写 101-200 行的开发者群体占比最高，为 23%。
开发者每天写代码行数
Java 稳居第一，“下云”并未在国内形成趋势
工欲善其事必先利其器。在开发者所使用的利器方面，就编程语言领域而言，Java 仍然是最受欢迎的编程语言，占比 40%，这可能得益于其稳定性和广泛的生态系统支持。
Python 虽然在某些方面不如 Java，但在数据科学和人工智能领域有着广泛的应用，因此也有着较高的使用率，占比达到 35%，相比去年 31.2% 的使用率有所增加。静观 AI 过去一年的爆火，这也在意料之中。
编程语言使用排行（调查项为多选）
和往年有些类似，低级汇编语言是开发者最不喜欢接触的语言，占比 26%。
此外，C 系语言（C++、C）在开发者同样不太受欢迎，这可能是因为它们语法复杂且需要手动管理内存。同时，在过去一段时间里，美国多个机构曾多次发布报告呼吁软件开发商需要采用越来越多的新编程语言来保护内存，以减少其产品中的安全漏洞数量。其中，该指南还点名指出 C 和 C++ 是内存不安全的语言代表，软件开发商应该放弃使用，从而迅速采用 Rust、C#、Go、Java、Python 和 Swift 等其他内存安全编程语言 (MSL)，这也引发了不少人对于使用 C/C++ 开发产品上安全性的担忧，从而间接增加了对该语言的负面情绪。
开发者最讨厌的语言排行（调查项为多选）
在操作系统方面，有 63% 的开发者使用 Windows 作为日常开发工作的桌面操作系统。另外，Linux 超越 macOS，成为开发者第二大常用的开发环境，占比 19%。
开发者使用的桌面操作系统排行
在手机操作系统使用上，使用各种类型的移动操作系统平台的比例分布相对均衡。其中，20% 的开发者选择使用 iOS，20% 的开发者使用小米澎湃 OS 和 MIUI，18% 的开发者使用 HarmonyOS。
开发者使用的移动操作系统排行
MySQL 是商业数据库中使用率最高的数据库，占比 65%，另外 Redis 和 Oracle 的使用率也比较高，分别占比 25% 和 23%。
开发者主要使用的数据库
在工具框架维度，Vue.js 以其易学易用的特点吸引了众多开发者，它提供了一种渐进式的方法来构建用户界面，使得开发过程更为高效和灵活，它以 30% 的使用率成为最受欢迎的 Web 框架。Spring Boot 和 Node.js 居其次，分别占 20% 和 18%。
Web框架使用排行
IntelliJ IDEA 和 Visual Studio Code 分别以 39% 和 33% 的使用率位居前两位。这两个 IDE 都是功能强大的开发环境，适用于多种语言，并且拥有广泛的插件生态系统。它们的成功得益于其丰富的特性集和良好的用户体验，能够满足不同类型的开发需求。
开发环境使用排行（调查项为多选）
国内云平台主要有阿里云、华为云、腾讯云、百度云等。在容器云平台使用上，阿里云占领先地位，有 29% 的开发者在使用阿里云。也有 17% 的开发者表示，他们使用自建容器云平台。
开发者主要使用的云平台排行
过去一年，不少国外公司发出要“下云”的声音，声称上云成本太高，甚至有自建服务器来降低成本。不过，在国内，超过一半的受访者表示没有“下云”经历，其中 32% 认为上云可以解决企业的快速部署需求，28% 是因为团队规模较小不适合自建基础设施只能上云。
这表明大部分企业在云计算方面选择了公有云或混合云方案，因为这些方案能够提供弹性和敏捷性，并有助于降低 IT 成本。
“下云”（将工作从云端转移到自己的服务器）经历
AIGC 闯出一条新赛道之后，对开发者的冲击有多大？
在 2024 全球数字经济大会上，中国信通院院长余晓晖在推出《全球数字经济白皮书（2024年）》时分享道，「人工智能是近两年来最火热的领域」。同时，他透露，「截至目前，全球人工智能大模型有 1328 个（包含同一企业、同一模型的不同参数版本），美国大模型数量位居全球第一，占 44%，位居第二的中国大模型数量占比为 36%。」
在实践中，AI 技术的确已成为许多开发者工作中不可或缺的一部分，有 69% 的开发者表示，他们正在使用 AI 工具。
另外 25% 的开发者虽然目前没有使用 AI 工具，但他们计划在未来使用它。这意味着 AI 技术的发展趋势仍然强劲，并且越来越多的开发者开始意识到其重要性和潜力。
AI 工具使用情况
在具体 AI 产品，如聊天机器人工具上，2021 年底 ChatGPT 的落地，引发新一轮人工智能革命。数据显示，ChatGPT 以 56% 的市场份额遥遥领先于其他竞争对手，这说明了它的强大实力和市场认可度。其次，百度文心一言、阿里通义千问、讯飞星火分别占据了 48%、23% 和 12% 份额，这三个产品都是国内知名的 AI 大模型聊天机器人，它们的表现也相当不错。
AI聊天机器人使用情况Top10（调查项为多选）
如果说 AI 聊天机器人构成了一种产品形态，那么赋予它们核心竞争力和强大智能表现的引擎，正是那些背后支撑的 AI 大模型。调查显示，48% 的开发者使用 GPT-4 及以下版本，其次为文心大模型、通义千问、讯飞星火认知大模型，分别占比 39%、22% 和 15%。
AI大模型使用情况Top10（调查项为多选）
聚焦到开发者日常编码辅助工具上，有不少开发者透露也会使用 ChatGPT、文心一言、通义千问这类的 AI 聊天机器人作为辅助。
但是细分到专门为开发而打造的 AI 辅助编码工具上，通义灵码使用率位居第一，占比 19%。利用集体智能研究创建的软件开发工具 ChatDev，由扮演不同角色的智能体组成，通过参与设计、编码、测试等功能研讨会来协作开发软件，其受到了 12% 开发者的喜爱。同时，还有 12% 的开发者在使用 IDE 时直接借助插件或者框架来使用 AI 辅助编码工具。
另外，也有 14% 的开发者透露还未在日常开发工作中使用过 AI 工具。
编程中 AI 编程辅助工具使用情况 Top10（调查项为多选）
生成代码、解释 Bug 并提供修正、生成代码注释或者代码文档是开发者常用 AI 辅助编码工具来实现的事情，分别占比 41%、29% 和 28%。
使用 AI 编程辅助工具的用途
开发者对当前行业中已有的 AI 工具普遍持满意态度，超九成开发者打出 5 分及以上（满分为 10分）的分数。19% 的开发者打出了 10 分的满意度。
开发者对AI编程辅助工具的满意度
38% 的开发者在体验之后，觉得 AI 编码辅助工具可以减少 20%-40% 的工作量。只有 4% 的开发者认为这类工具的使用反而增加了工作量。
AI编程辅助工具对工作量的影响
数据显示，44% 的开发者认为，AI 编程辅助工具显著提升了代码的质量。这一现象说明 AI 在自动化和智能化编程中的巨大潜力，通过减少人为错误和优化代码结构，能够显著提高代码的可维护性和性能。
不过，尽管 AI 工具可以生成高质量的代码，但 36% 的开发者反馈，在某些情况下，生成的代码仍需要开发人员进行返工，以及它也会带来重复代码（32%）等情况。这可能是由于工具的局限性或对特定项目需求的不完全理解，强调了人类工程师在编程过程中的不可替代性。
AI 编程辅助工具对代码的影响
在 AI 大模型对外呈现的方式上，“闭源”还是“开源”一直是业界热门议题。
站在开发者角度来看，75% 的人认为开源能够促进技术的共享和进步。通过开源，更多的开发者可以参与进来，提供多样化的解决方案和创新思路，从而推动整个行业的发展。此外，开源还能够防止少数公司对技术的垄断，确保技术的公平和普及。
与之相对应的是，15% 的受访者认为闭源可以在一定程度上保护技术的知识产权，防止竞争对手轻易复制和模仿。此外，闭源还可以减少技术被滥用的风险，特别是在涉及敏感信息和安全隐患的领域，闭源能够更好地控制和管理AI的应用。
开源与闭源对AI大模型的影响
开源正在渗透 AI
得益于开源这种具有透明性、可定制性和社区驱动的协作共享的方式，开源软件如今广泛应用于各个行业和组织。
不过，根据数据显示，将开源作为自己全职工作的开发者仍占少数，仅有 14%。利用兼职和业余时间参与开源的人群占比最高，为 35%。其次，34% 的为自由开发者。
参与开源的人群比例
开源领域的入门级开发者（小于 1 年、1-2 年）占 47%，这些开发者刚刚开始接触开源项目，可能是因为职业需要、个人兴趣或者是用于学习来提升技能。开源社区的低门槛和丰富的资源对新手友好，因此吸引了大量新手开发者加入。
三成开发者已经有 3-5 年的开源经验，可以独立完成一些任务，甚至开始承担项目管理的职责。他们对开源社区的贡献更为显著，包括修复 Bug、开发新功能以及改进文档等。
开发者接触开源的年限
这一点正如深入调研数据显示，超过三成的开发者主要通过代码、文档的贡献等方式，尽自己的一份力量。
开发者参与开源的方式（调查项为多选）
当问及使用开源软件的缘由时，48% 的受访者称，是因为开源软件产品免费，可以有效降低开发成本，这对预算有限的个人开发者、中小型企业而言，尤为重要。
其次，34% 的人选择开源软件的原因是因为可以二次开发。由于开源软件的代码是公开的，这意味着开发者可以根据自己的需求对其进行修改和扩展。这种灵活性使得开源软件非常适用于定制化需求的项目，并且可以快速适应不断变化的技术环境和业务需求。
吸引开发者使用开源软件的因素（调查项为多选）
然而，在投入开源工作时，52% 的开发者表示未曾在开源中获得收入。仅有 8% 的开发者透露基于开源方式获得过很多收入。
开发者在开源上获得的收入
尽管开源软件因其透明性和众多开发者的审查而被认为是相对安全的选择，但它们并非完全免受安全漏洞的影响。值得注意的是，46% 的开发者称自己曾在使用开源软件时遇到过安全漏洞，这些漏洞可能会被恶意用户或者攻击者利用，造成潜在的风险和损失。
对于那些使用开源软件的组织和个人来说，及时更新和审查代码以确保安全性至关重要。同时，大家也应该考虑使用一些专业的安全工具来减少潜在的风险。
是否遇到过开源软件的安全漏洞
最后，开发者对开源技术领域的关注点主要集中在 AI、大数据和云原生技术上，分别占比 47%、28% 和 24%，这些领域不仅代表了当前技术发展的前沿，也为开发者们提供了创新的空间。随着开发者的关注，我们也期待会有更多创新应用落地。
开发者关注的开源技术领域（调查项为多选）
以上便是《2024 中国开发者调查报告》的内容。之后我们将上线完整的电子版报告内容，敬请关注。
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读过本书的开发者这样感慨道：“让我惊喜的是，中国还有这种高质量、贴近开发者的杂志，我感到非常激动。最吸引我的是里面有很多人对 AI 的看法和经验和一些采访的内容，这些内容既真实又有价值。”
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