AI时代的需求

我认为目前AI时代的需求是这样一种情况。“产能翻了一倍，但需求翻了两倍。”这是我们在生产力变革时代经常说的一句话。然而，这都是我们观察历史得来的经验，以及对当下形势一种模糊的趋势判断。前者是“事后诸葛亮”，后者是“纸上谈兵”。我们真正要知道的不是“需求”增加的趋势，而是真正“需求”所在。有哪些“需求”是在真正产生附加值，哪些“需求”是建立在泡沫之上（比如网上各种花活儿，包括一些整活Skill以及一些娱乐，事实上是从其他产业继续吸血给尚未形成循环的大模型产业。既没有帮助大模型产业循环，也没有帮助其他产业循环。但人类的一些娱乐需求也无可厚非），又有哪些“需求”单纯是阶段性的中间产物（用完即弃，被后来AI碾碎）？

上面是从AI实用价值上看“需求”，但对于工作者而言，更希望看到可执行的“需求”方向，而不是一大堆分类和思考。鉴于篇幅有限，我们先不讨论大模型产业上游（能源、算力），及其更远的下游（具身智能）。我们暂时局限在大模型最触手可及的下游——数字世界，分两大群体看待“需求”问题，一是Native Programmers，二是垂直领域工作者。前者通常来说计算机技术非常好，能够很好驾驭Vibe coding，且非常熟悉AI时代与计算机贴近的“需求”（比如OCR、RAG、MCP），但对垂直化领域的需求是模糊的；后者经常是代码小白，但一个优秀的垂直领域工作者，对本领域的数字需求是相对清晰的，只是前AI时代实现代码需要付出较高的学习/工作成本。所以，开发出好的垂直化领域数字产品（更狭窄地说，软件），是存在天然隔阂的。

而AI的出现，恰好起到了桥梁的作用。垂直化领域的数字产品缺口，是该领域工作者能挖掘的“需求”，辅以Vibe coding就可以相对轻松地得到期望的产品行为，获得demo级别的数字产品，但底层框架、代码结构往往混乱，设计精巧度、优化程度不堪入目。这时候就可对接到程序员，他们可以承接这些“需求”的优化工作、产品落地工作。如此一来，“需求”量被盘活了，不仅在相对广的工作者间流转，也有了真正的产业价值，算是帮助了大模型经济循环。那么对于这个二元分类而言，要找到“需求”首先要明白工作者自身的定位。一个垂直化领域的代码外行偏要搞交叉，去做原生Agent（包括上下游信息的技术性处理，比如PDF转知识库）、大模型训练等Coding高级需求，首先是难以挖掘到真需求，其次是邯郸学步，很难做好；一个代码工作者，要去插手垂直化领域的事情，想必也是举步维艰（就像天量的画图软件，visio、draw.io、CircuiTikz……连个基本的电路原理图画板都搞得一塌糊涂）。所以，“需求”挖掘，先把定位找准。

“需求”挖掘的方向清晰了，接下来需要讨论“需求”的质量以及实现方向（为了不被下一代AI模型碾碎）。关于这个问题，工具普适度、需求群体范围等等，这些更普遍、基础的分析其他地方很多，我也不懂，而且在是否会被AI碾碎这个问题上不够本质，在此不做展开。我认为具备以下三个特质（通常不是独立存在的）的需求，在未来相对较长的时间内是会存活的：1.Agentic基建；2.面向绝对存在人的需求；3.对齐AI和人类上下文的工作，包括垂直化Agentic数据库/知识库，以及人与Agent协同工作期间上下文的对齐。 关于Agentic基建。AI时代出现了大批不便于Agent使用的软件，尽管可能通过Computer Use、临时暴露API接口等手段有所缓解，但我相信这只是过渡时期的产物，软件Agentic是必要、高效、工作覆盖面极广的。除了旧范式的转变，我们对新需求的实现，也必须走Agentic道路，至于具体形式如何，因需求、领域而异。这不仅利于Agent工作的准确度，还极大可能降低Token消耗、加速工作。这是Agentic基建的大工程，需求无穷无尽，最近经常提到的Agent OS，就应该建立在这种基建之上。

关于绝对存在人的需求。在AI时代，什么是人类护城河，什么环节绝对需要人？这是个问题。首先，很多工作的审核短期内看不到AI替代的希望（AI不能替人类坐牢哈哈哈，开玩笑）。既然涉及到审核，我们就清晰地知道AI工作过程中干了什么以及最后结果的评估手段。前者是特化在每个领域中，需要设计的Agent工作流可视化，以此对齐工作过程中人与Agent的上下文；后者是每个领域专家设计的benchmark。其次，有些领域天然人类内部自循环。比如一些报告工作、一些展示类任务、一些娱乐性活动（有需求，开发者能获利，但不代表利于产业），这里也不做展开。

关于AI与人类上下文对齐的工作。在有限视角内，我是这么理解的：LLM的模型大小会有瓶颈，不可能无限大，而知识是无限的。我们需要把每个垂直领域浩如烟海的知识，提炼、整理出优质知识，变成AI友好的材料。以可拔插的知识库形式也好，以可调用的特化小模型的形式也好，给规模较大、能力较强的LLM提供一些可方便查询的优质上下文和资料，对齐最优秀人类工作者与AI的上下文。人机协同工作上下文，在上一点已经讨论，不再赘述。