高盛CIO把AI编程助手称为"新员工"，并称其生产力是上一代AI工具的3到4倍。华尔街的AI变革，正在给所有行业敲响警钟。
▲ 图1
事件回顾
2026年8月6日，Forbes刊发深度报道，首次系统性披露了高盛（Goldman Sachs）自2025年以来大规模部署AI编程Agent的完整路线图。这是一次真正意义上的"把AI当员工用"的实验——不是写写文案、做做PPT，而是让AI Agent直接进入核心生产系统，写代码、修漏洞、做代码审查。
起点是2025年。高盛引入了Cognition AI公司开发的Devin——一个全自主的AI软件工程师。与传统的代码补全工具不同，Devin可以在银行现有IT基础设施内自主工作：独立评估项目需求、编写代码、运行测试、提交人工审查、根据反馈修复Bug。它不需要人手把手告诉它每一行怎么写。
高盛CIO Marco Argenti在接受CNBC采访时打了个比方：Devin "就像一个新人入职"。他预计Devin的生产力是此前AI编程工具的3到4倍。
到2025年底，Cognition对其客户群的性能评估显示：某大型机构使用Devin后，开发时间节省了5%到10%；漏洞修复时间从人工的30分钟/个骤降到1.5分钟/个。更关键的是，Devin的代码质量在持续提升——提交的Pull Request被人工审核员无需大改就直接接受的比例，从最初的三分之一增长到了约三分之二。
进入2026年，高盛进一步扩大了Agent部署，引入了Anthropic的Claude，用于交易处理、客户尽职调查和入职流程等场景。Argenti对Fortune表示，他已经不关心AI使用率这种指标了，转而追踪的是"从创意到原型到生产模型"的转化速度。他说，这就像银行突然获得了"3D打印软件"的能力。
为什么重要
高盛不是第一家用AI写代码的公司，但它是第一家把这件事做到"常态化、规模化、核心化"的传统巨头。
这里有三个关键信号：
第一，Agent不只是写代码，而是"接管流程"。 Devin能自己理解需求、设计方案、执行测试、提交审查。这意味着它不是在辅助工程师，而是在替代工程师完成完整的任务闭环。高盛全球有12,000名软件工程师，数百个Agent已经在和他们并肩工作，且数量还在增长。
第二，效果是实实在在的。 5%-10%的开发时间节省听起来不多，但放在一家拥有上万工程师的机构，这是数千人年的生产力释放。更别说漏洞修复从30分钟压缩到1.5分钟这个数量级的提升。
第三，也是最重要的——这次变革直接冲击了"职场食物链"的底层。 Bloomberg Intelligence的研究指出，美国银行业可能因此裁减多达20万个岗位，其中初级开发岗首当其冲。高盛CEO David Solomon已在谈论控制员工总数，Argenti也预计AI带来的裁员将从IT工程部门扩展到其他部门。
这里有一个短期没人能回答的问题：如果初级岗位都消失了，未来的高级工程师从哪里来？以前，新人通过修Bug、写测试、改配置来学习系统，积累经验。现在这些活被AI干了，成长路径断了。
▲ 图2
我们能学到什么
高盛的做法对AI创业者、一人公司和中小团队有直接的借鉴意义：
1. 从"低垂的果实"开始
高盛选择了一个边界清晰、结果可量化的切入点——现代化遗留系统。这类工作枯燥、重复、人类工程师不愿干，但AI Agent不在乎。对于创业者来说，先找那些"明确但烦人"的任务让AI接手，见效最快，风险最低。
2. 衡量结果，而不是使用率
Argenti的一个关键转变：不再统计"多少人用了AI"，转而追踪"创意变成产品的速度"。这个思维转换至关重要——工具的使用率是虚荣指标，产出速度才是真实指标。
3. Devin的局限性藏着机会
Cognition的性能评估揭示了当前AI Agent的一个关键短板：Devin在理解代码时能达到高级工程师水平，但在面对模糊需求时，表现退化到初级水平。这说明需求定义和任务切分仍然是人类的核心价值。谁能把模糊的商业需求翻译成AI可执行的结构化任务，谁就握住了Agent时代的指挥棒。
4. 你不需要12,000人才能用Agent
高盛的规模让这个故事显得遥不可及，但逻辑是相通的。一个3人团队用AI Agent处理代码审查、测试生成、部署脚本，效果同样是倍数级的效率提升。Agent的核心价值不是"替代大团队"，而是"让一个小团队拥有大团队的生产力"。
行动建议
对于正在思考如何引入AI Agent的创业者和开发者：
- 本周可以做：选一个明确的、重复性的开发任务（比如写单元测试、生成API文档、修复已知类型的Bug），让AI Agent完整执行一次，记录用时和质量，量化提升。
- 本月可以做：梳理团队中"最不想干的活"清单，优先将这些任务Agent化。不要试图一步到位替代核心架构决策。
- 持续关注：AI Agent的代码质量在快速进化——Devin的PR接受率半年内从33%升到67%。这意味着你三个月前试过觉得"不行"的工具，现在可能已经足够好了。保持每个月重新测试的习惯。
高盛的实验告诉我们：AI Agent不是未来时，是现在进行时。那些还在观望的人，可能正在失去的不是一个工具，而是一个时代。
深层追问：高盛的下一步意味着什么
复盘高盛的实践，有三个更深层的趋势值得关注：
从"用AI写代码"到"把AI当员工管"。 Argenti在2025年就提出过一个概念：企业的HR部门未来要同时管理"人类资源和机器资源"，甚至会出现AI员工被"裁员"的情况——当一个更强大的模型发布后，旧版Agent将被替换下岗。这听起来像科幻，但在高盛已经变成了管理实践。他们不是在买软件许可证，而是在"雇佣"和"考核"数字员工。
金融业的降维打击已经开始。 高盛不是孤例。摩根大通、花旗等华尔街巨头也在快速跟进。当这些拥有海量数据和资本优势的机构把AI编程Agent融入日常运营后，中小金融机构、金融科技创业公司将面临前所未有的竞争压力。对手的工程师团队突然"扩容"了数倍，而你还在按传统方式招人。
对国内创业者的现实启示。 Devin的核心能力——理解需求、编写代码、运行测试、提交审查——国内的AI编程工具（如通义灵码、Comate等）也在快速追赶。虽然目前国内的Agent化程度还没到Devin的水平，但方向是明确的。对于一人公司和创业团队，现在就应该建立"Agent优先"的工作流：任何一个重复性的开发任务，首先问"能不能让Agent做"，而不是"谁来分配这个活"。
高盛的故事远未结束。当一家华尔街巨头开始用衡量人类员工的方式来衡量AI Agent时，整个行业的游戏规则已经变了。
#AI创业 #AgenticAI #软件工程 #一人公司 #高盛
本文由AI辅助创作，经人工审核编辑发布
更多一人公司案例与工具，微信搜索「AI创业内参」关注我们