互联网在2026年将持续崩溃，AI是部分原因

如果说2025年给人的感觉是互联网持续崩溃的一年，那么2026年似乎也将如此。中断、事故和生产故障已不再是让工程团队感到意外的罕见事件。它们正成为现代软件开发中一种稳定的背景状态。 来自IsDown.app等中断追踪器的数据显示，自2022年以来，事故逐年攀升，且没有出现有意义的逆转，独立调查也证实了这一点。一项针对全球1000多名首席信息官、首席信息安全官和网络工程师的民意调查发现，84%的组织报告中断事件在增加，其中超过一半的组织在短短两年内中断事件增加了10-24%。 ThousandEyes观察到了类似的波动性，月度间的剧烈波动表明存在持续的上行压力，而非孤立的故障。一个令人不安的结论是，尽管多年来在云基础设施、可观测性和自动化方面进行了投资，但我们每天依赖的系统正变得更为脆弱，而非更具韧性。 当主要平台宕机时，影响范围是立竿见影的。支付失败、消费者应用冻结、内部工具陷入停滞，整个供应链都会受到影响，经济损失估计通常达到数十亿美元。例如，电子商务领导者亚马逊将事故的增加——包括本月其网站和购物应用近六小时的中断——归因于生成式AI辅助的变更。这促使该公司安排工程会议，深入探讨近期中断事件的激增。 每次重大中断之后，关于冗余、多云策略和供应商集中风险的相同对话都会重复出现。这些讨论很重要，但它们忽略了更大的图景。 如果基础设施提供商并未在其业务上变得更糟，且工具链持续成熟，那么事故为何仍在增加？

AI改变了软件的交付方式

与中断事件增加同时发生的最重大转变之一，是AI辅助软件开发的普及。AI编码工具已不再是实验性的。它们已嵌入到日常工作流程中，无论是在IDE还是CLI中，使得用AI生成代码变得比以往任何时候都更容易。 在整个行业中，每位开发者的拉取请求数量大幅增加，一些分析显示，随着AI加速产出，同比增长了约20%。与此同时，每个拉取请求的事故数量增长得更快，增加了23%以上。 这种相关性并非因果关系的证明，但很难忽视。AI不仅使编写代码更快，它还改变了风险的形态。到目前为止，大多数团队都遇到过AI辅助代码中源源不断的错误，经验丰富的工程师确信他们自己不会引入这些错误。 这些不是戏剧性的语法错误或明显损坏的变更。它们是细微的逻辑错误、配置错误、缺失的防护措施以及乍一看似乎合理的边缘情况故障。 AI生成的代码通常能顺利编译，通过基本测试，并且读起来似乎正确。问题不在于AI发明了新型错误，而在于它更频繁地产生熟悉的错误，并且其规模压倒了现有的审查和QA流程。

当AI编写更多代码时，数据揭示了什么

我们最近分析了数百个开源拉取请求，以便在我们的《AI与人类代码生成现状报告》中为这种直觉提供数据支持。当将AI共同创作的变更与纯人工拉取请求进行比较并按规模标准化后，AI辅助的PR总体上包含的问题大约多出1.7倍。 更令人担忧的是，它们还显示出1.4-1.7倍更多的关键和重大问题。逻辑和正确性问题，包括有缺陷的控制流、不正确的依赖项使用和配置错误，大约高出75%。错误处理漏洞，如缺失的空值检查、不完整的异常路径和缺失的防护措施，出现的频率几乎翻倍。 安全问题也被放大，某些类别的发生率高达2.7倍，尤其是在凭据处理和不安全对象引用方面。并发和依赖项正确性问题也增加了约2倍。 人类也会犯同样的错误，但当AI参与时，这些缺陷出现的频率更高，范围更广，并且速度超过了传统的代码审查。这些正是那种很可能在快速审查中漏过，随后在生产环境中表现为安全事故或中断的缺陷类型。

什么将决定2026年是否有所不同

从安全角度来看，这一趋势难以忽视。逻辑缺陷、不安全的默认设置和配置错误扩大了攻击面，即使单个漏洞孤立来看并不具有灾难性。错误处理漏洞和依赖项错误增加了故障级联而非安全降级的可能性。 强隔离、最小权限执行、短期凭据和加密可以在出现问题时限制影响范围，但它们无法弥补在开发生命周期早期引入的缺陷。安全性和可靠性不再仅仅是基础设施问题，而是软件如何构建、审查和测试的直接后果。 如果这种不平衡持续下去，互联网在2026年将继续崩溃。这并不是反对AI的论点，因为AI已经到来且不会消失。表现最好的团队不是那些回避AI的团队，而是那些调整其防护措施以适应AI的团队。 这意味着为更高的产出适当配备审查和QA团队资源，将测试和验证环节前移到开发循环的早期，明确哪些AI生成的问题值得更深入的审查，并将AI辅助的代码默认视为高方差输入而非可信输出。 教训很简单：你无法通过自动化来逃避责任。随着AI编写更多代码，团队需要更多的时间、工具和人员来审查更多代码，而不是更少。AI创新的下一阶段将不由代码生成的速度来定义，而将由代码交付的信心来定义。

审查现已成为瓶颈

AI极大地提高了代码生成能力。它并未自动提高审查能力。这种差距带来了风险。AI采用的下一阶段将不由代码生成的速度来定义。它将由团队交付代码的信心来定义。 这意味着：

• 为更高的产出，而非更低的产出，配备审查和QA资源。
• 将验证环节前移到开发循环的早期。
• 增加拉取请求中的信号，让审查者专注于重要事项。
• 将AI辅助的代码视为值得更深入审查，而非更宽松监督的对象。

互联网不必持续崩溃。AI不是根本问题，未经审查的AI生成代码才是。如果AI将要编写越来越多的生产软件，那么就需要同样严谨的东西在交付前对其进行审查。 这种转变正是AI代码审查正在成为基础架构而非可选工具的原因。像CodeRabbit这样的平台将上下文感知的AI审查直接嵌入到您的Git工作流程中，帮助团队在逻辑错误、安全漏洞和边缘情况演变为事故之前捕获它们。 因为如果代码生成规模扩大，审查也必须随之扩大。 否则，2026年将看起来和2025年一模一样——只是更快。