学了这么多AI工具,你的问题解决了吗?

前几天刷到刘润的一篇公众号。

他在私董会上带着学员用AI写代码，报价几十万的需求，几分钟搞定。文章最后他写了一句话，大意是：搓完工具，我是真的确信——程序员这个职业，快没了。

我看完，停顿了几秒钟。

不是因为被震撼到，而是因为这种话我已经听了整整三年。每隔几个月，就会有一个新工具横空出世，然后就会有人站出来说某某职业要消失了、某某行业要颠覆了。节奏稳得像闹钟。

我在AI行业干了几年，从没认真停下来说说自己的真实感受。趁着这篇文章，想跟你聊几句——不是预言，不是建议，不构成任何判断，就是一个从业者的普通观察。

工具给到你，你也不一定会用

Stable Diffusion刚火的时候，我也跃跃欲试。

想生成一个人工智能美女，结果折腾了整整一个下午，才发现自己连K-pop、赛博朋克这些基础提示词都不知道，更不懂什么光影风格、构图标签。工具摆在那，我完全不知道从哪下手。

那一刻我才真正明白一件事：就算把小米加步枪塞到我手里，我也不知道怎么打仗。

最近OpenClaw很火，很多人装了之后就没有然后了。后来闲鱼上出现了专门的”卸载服务”——花钱请人帮你删掉一个你自己装上去、从没打开过的工具。

这不好笑，这很真实。

问题不是工具不够好，是我们高估了”拥有工具”本身的价值。你连一个领域的基本术语都不知道，你怎么告诉AI你要什么？

专业的事给到专业的人做。

公司内部也一样。我见过不少管理层觉得，有了AI之后业务人员可以自己做设计、自己写代码、自己出方案。这话听起来很美。但跨领域时连专业术语都不懂，执行起来也是鸡同鸭讲。AI没有降低认知门槛，它只是放大了已有的认知。

“用真人，质量和成本都可控”

我最近一直在折腾AI模特软件，调了很久，效果一直差点意思。

后来有次跟一个做了十几年纪录片的导演聊起来，我把这个问题抛给她。她想都没想，直接说：

“用真人，质量和成本都可控。”

就这一句话，比我两周折腾的参数有用得多。

这不是她比我聪明，是她在那个领域摸爬滚打太久了，判断力已经长在骨子里。她不需要试错，因为她早就试过了。

AI可以帮你把一件事做到80分，但”这件事用真人做更合适”这个判断本身，才是真正值钱的东西。

你有没有发现，AI总能给出一个”正确”的答案，四平八稳，文从字顺。但就是差一点什么。

我最近在关注一个广州的博主，创作风格极其抽象，完全反共识、反逻辑。你说不清他哪里好，就是有劲，就是想看完。这就是所谓的”人味”。

AI是从人类的平均值里训练出来的。那个偏离平均值的角度，那个只有这个人才说得出的感受——AI学不来。

程序员快没了？我觉得这话说早了

回到刘润那篇文章。

他展示的场景是真实的，我没有理由否认。但这个结论，我觉得跳得有点快。

有一个问题，今天的AI还回答不好：

“小明要去加油，加油站离家100米，他应该怎么过去？”

这是一道你觉得的常识题。但空间感知、物理世界的直觉理解、生活场景的灵活推理

——这些对人类来说是本能，对AI来说还需要大量突破。那些更复杂的、涉及行业潜规则、人情关系、”这圈子里的人都懂但没人写出来”的判断，就更难了。

至少在接下来2到3年里，AI仍然需要人来兜底。

而且想想现在的程序员要学什么：大模型原理、提示词工程、上下文工程、harness工程，还有人说要学苏格拉底……一个比一个出得快，学习曲线不是陡峭，是垂直。

对于”程序员会不会消失”这个问题，我的判断是：有能力的程序员，永远拿最多，跟AI没有必然关系。 被替代的，是那些本来就在做高度重复性工作的人——但说实话，这个趋势跟AI出来之前也没有本质区别，AI只是加速了它。

Reddit上最近有个帖子让我印象很深。一个做外呼销售的，2023年被公司以”AI可以替代”的名义裁掉。两年后，他接到前公司HR的电话，说要重新招外呼销售，问他有没有兴趣回来。他问：AI呢？HR停顿了一下：那个实验……没成功。

公司在试错，员工在承担代价。实验没成功就重新招人，好像什么都没发生过一样。

AI加剧了底层竞争，但没有改变顶层规则

说一个更宏观的观察，但我会说得直白一点。

这几年AI让生产效率提升是真实的，很多工作快了十倍不止。但市场就那么大。生产力提升不会自动变成更多的需求。AI能帮你抢存量市场，但蓝海——那些还不存在的需求——只有人类才能洞察。

因为人类有需求，AI没有。AI制造不了需求。

那提升出来的生产力，最后流到哪里了？

今年有一篇研究报告在X上疯传，作者提出了一个概念叫”Ghost GDP”（幽灵GDP）——AI创造的经济产出归算力拥有者所有，但它不会流进真实的消费经济。与此同时，失业的人消费能力下降，企业收入跟着下滑，然后继续裁员。这个螺旋，不是危言耸听。

更直接的一个观察：国内公司一边裁员，一边把省下来的人力成本拿去买算力。买来买去，钱最后进了英伟达。

淘金热里，卖铲子的才赚钱。英伟达就是那把铲子。

周边的餐馆、房东、消费市场跟着一起冷。钱，出境了。

AI加剧了底层的竞争，但没有改变顶层的游戏规则。

有能力的律师还是拿最多。大蛋糕靠的是智商、人脉、信任、资本——这些AI没有动。

操控AI，还是被AI操控

这一切，往深了想，其实就是达尔文在说的那件事。

不是最强的活下来，是最能适应的活下来。

X上有个说法很有意思：研究生才是最佳的OpenClaw。因为研究生会调度各种AI工具完成任务，还无限token——不像OpenClaw，token用完就罢工。

这个梗背后的逻辑是真的：人是上限，AI是放大器。放大器再强，也要先有信号。

OpenClaw的动能，永远少于使用它的人。方向从人流向AI，不可逆。

所以真正的问题从来不是”要不要学AI”，而是：你是在操控AI，还是在被AI操控？

能站在AI之上调度它的人，进化了。被AI无声替代、自己都没意识到的人，出局了。懂垂直行业潜规则的人进化了——那些从没写进任何文档的行业默契、人情逻辑、灰色地带——AI进来顶多做执行层，创造规则和驾驭规则的人，位置动不了。

作为管理者，找到一个真正会用AI的人，比自己去学会用AI工具，重要得多。前者是乘法，后者是加法。

说到最后，我也没想清楚所有事

写这篇文章之前，我以为自己在AI行业待了几年，应该有点什么”独到见解”可以说。

写完之后发现，我跟大多数人一样，也在追概念，也会FOMO，也踩过坑。

前段时间花了不少时间研究MCP，研究完才发现做不做对业务影响不大。那段时间，本可以花在更值得的地方。AI时代最稀缺的能力，不是会用什么，而是判断什么事情不值得做。

我家顺德，有一家排骨饭，手写菜单，环境一般。不用数字化，不用AI，生意一直很好。老板就做了一件事：把排骨饭做到那条街最好，然后所有人就知道往那里去。

有人在生财有术上分享过：帮老师做PPT，赚了钱。不是因为他AI用得多溜，是因为他知道老师的处境——明天就要，没时间学，只需要有人来搞定。

他挣的不是”我会AI”的钱，是”你现在最需要什么”的钱。

挣的永远是场景的钱，不是AI的钱。

这个逻辑可以延伸到所有人。你的老板是你的客户，你的同事是你的客户，你服务的用户是你的客户。甚至你自己——你对时间和精力怎么分配，你也是自己的客户。

搞清楚你的客户现在最需要什么，这比学会任何一个AI工具都管用。

对于FOMO焦虑，我只想说一句：焦虑本身不会带来任何正向收益。每隔几个月就出现一篇”某某职业快没了”的文章，你每次都慌，你的问题解决了吗？

把所有人都当成你的客户，包括你自己。了解他们，读懂他们，解决他们的痛点。

至少是不是用AI，谁他妈在乎。

这是我三年里，唯一觉得从没过期的判断。

说真话，不贩焦虑。

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