研究发现：AI 生成代码受下游环节瓶颈制约，无法提升整体生产力
哈佛对718家企业、70万员工及约3亿工作事件的研究显示，AI编程助手虽令代码量增12%、提交增9%，却未同步提高完工量，反而因评审、返工等下游瓶颈推高后期负担。
AI 点评
哈佛对718家企业、70万员工及约3亿工作事件的研究显示，AI编程助手虽令代码量增12%、提交增9%，却未同步提高完工量，反而因评审、返工等下游瓶颈推高后期负担。
高春辉AI让代码量多了12%，评审和集成的带宽没变，整体交付当然不涨；这不是模型不行，是研发流水线没扩容。
某高老师不过老高，代码提交增9%而合并请求没同步，说明瓶颈已经压到评审；生成越快，审查债务涨得越快，这不就结了
朱峰其实这件事本质上是，AI优化了供给端，却没改造评审、测试和运维；企业只买助手不调流程，就像给堵车路段多装发动机，且看
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