这种组织层面的协作瓶颈导致 AI 效能提升面临重大挑战。回顾软件发展历史，我们可以看到瀑布开发方法论和敏捷开发方法论在不同阶段的演进。在 AI 时代，我们尚未找到适合 AI 特点的软件工程方法论。停止为人类开发软件！为Agent造基建或许大家还未意识到的是，AI 在许多领域的生产力已经超越人类。以 Neon 云端数据库为例，2025年2月由 Agent 创建的数据库数量已经超过人类管理员创建的数量，这在云服务市场已经形成共识。2025年8月，我提出了一个颠覆性观点：从2025年开始，我们应当停止为人类开发软件。当前大量 Vibe Coding 产品仍然面向人类用户，但值得深思的是：当Agent 能够自主完成更多任务，包括直接访问数据库和调用接口时，我们是否还需要通过人类界面来实现这些功能？当前众多 UI Automation 工具确实令人印象深刻，RPA 的自动化能力也备受推崇。更值得深思的是：为什么让 Agent 去调用为人类设计的界面和基础设施？这种方式效率极其低下。Agent 应该直接访问所有数据和 API 接口。为 Agent 构建基础设施的巨大机会从另一个极端角度来找核心机遇。以移动互联网为例：全球 80 亿人口中，约 60 亿是移动互联网用户，每人每天使用 APP 的点击次数有限。在 AI 时代，如果每人拥有 100 个、1000 个 Agent，每个 Agent 每天调用接口和访问数据的频率将远超人类使用手机的频率。这一指数级增长的乘数效应将创造巨大的市场规模。2025 年的Claude Code 和 Manus 在做什么？持续提升大模型能力和为 AI 构建强大的中枢神经系统。Agent 能力在 2025 年取得了显著突破。那么在 2026 年 Token 消耗预期增长 100 倍的背景下，最大的发展机遇是为 AI 构建大规模的基础设施，包括完善的运行环境、API 接口和数据访问能力。AI Coding 的三个心得
始终选择最先进且性能最优的模型，无论价格如何，效率回报最为显著。
在现有模型能力边界内，任务规划与需求分析仍然是关键环节。
Agent 的自我验证能力至关重要。只要系统具备自我验证功能，就能够按照既定目标执行任务。
PART 03
生存策略重塑：从工具到劳动力思维AI 认知转变：从工具到劳动力的思维重构认知层面的转变至关重要。过去三年自 ChatGPT 发布以来，大多数人仍将 AI 视为工具，主要关注其提升工作效率的价值。黄仁勋在去年的发布会上明确表示：AI is work not tool。AI 不是工具，而是劳动力。AI 可以被委托执行任务，并交付具体结果。如果你将 AI 视为工具，它提供工具价值；如果你将 AI 视为劳动力，它提供劳动力价值。核心差异在于资源管理能力：有些人一天能够消耗上亿 Token，而有些人只能消耗百万 Token。这体现了AI 时代的领导力：个人能够管理的 AI Work 数量、每日工作产出和 Token 消耗水平存在巨大差异。生产力富足时代的商业逻辑与价值交付一方面，要思考一个关键问题：在生产力极度富足的未来，会发生什么？几乎所有人都能产出 80 分水平的产品且生产成本趋近于零。内容生产的数量将呈现指数级爆炸增长，我们的注意力也在指数级地分散。过去有好产品很容易被发现，但今天即使你做出了 80 分水准的作品，被发现的概率也极低。因此今天拥有品牌、流量、渠道将具备极大的优势。这也是为什么 KOL 等具备影响力的人群具有如此高的价值。另一方面，AI 时代“交付结果”的重要性为何日益凸显？我们需要思考什么变化导致了这一概念变得如此关键。以工具使用为例：如果给你木头、锯子、锤子、钉子，你也许能够制造出一个凳子。但如果你需要制造一个人工按摩椅或大型沙发，难度就会大幅提升。购买工具后，自己使用工具可以创造一个结果。然而事物复杂度持续攀升。当它达到临界点时，单纯购买工具已无法获得理想结果，此时“购买结果”而非“购买工具”成为更优选择。因此，我认为今天强调“交付结果”的核心问题在于事物的复杂性在增加。而你提供的价值在于将复杂问题内化到你的服务、产品和能力中，将复杂事务转交给别人处理才能体现你的价值。AI 时代的个人成长与策略选择首先，品味很重要。其本质上是一种筛选能力。在同质化严重的 80 分产品环境中，独特的品味能够识别和突出优质作品，实现精准的目标用户推送。其次，2026 年值得深思的是，AI 赋予我们如此强大的能力，我们究竟应该用它做什么？目前 AI Coding 重度用户的典型现象是，许多程序员因 AI Coding 带来的强烈多巴胺刺激而废寝忘食，甚至放弃其他个人爱好。但我把它称之为“程序员垃圾时间”：许多 AI 程序员在缺乏商业价值或具体成果的项目上投入大量时间，纯粹为了获得心理满足感。我们更应该深度思考我们究竟应该用它做什么：在 2026 年，我们应该用 AI Coding 拿到什么结果？最后，我们也面临着前所未有的知识爆炸，我建议的核心策略包括：
构建个人知识图谱，建立结构化认知体系，明确新信息在体系中的位置和相互关系
聚焦核心概念而非全面细节
对感兴趣领域深度实践
看似矛盾的“放弃细节”与“重点实践”体现了有取有舍的智慧。成为 Builder：AI 时代的核心能力“Follow builders not influencers”这一观点在近期备受关注。我认为，优秀的 influencer 必须在具备 builder 身份的基础上，才能提供真正有价值的洞察。希望各位不要被工具绑架，要构建独立的思考逻辑。我们不应试图预测未来，而应深入理解事物发展的趋势和方向。具体的技术更新（如某个大模型能力增强、某个特定问题得到解决）并非关键所在。真正重要的是理解事物发展的底层逻辑——对发展趋势的深入思考和认知，以及把握发展节奏的能力，而非仅仅关注技术细节。
PART 04
结语：拥抱 AI 时代的到来我一直在思考“人间一日，AI 一年”这句话。从 ChatGPT 发布之初，我就坚持一个观点：ChatGPT 发布后五年，我们将迎来通用人工智能。当然，不同类型的人工智能之间仍存在差异。最后，让我用一句话结尾：请珍惜与身边所爱的人在一起的时光。因为五年后会发生什么，我们无从知晓。无论是人类社会还是地球本身，都将发生我们无法预测的深刻变化。关于43 Talks43 Talks 2026年度大场还有 AI Coding现场手搓以及关于亲密关系、教育的畅谈，我们将陆续整理精彩内容，敬请关注。
夜雨聆风
