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穿透AI迷雾,找到落地锚点。
1
最近有个很诡异的现象。
大厂们像约好了一样,开始密集发布一批带“Claw”的AI工具,腾讯有,阿里有,字节也有。
这就是大家都在说的“百虾大战”!
百虾的名字也都差不多:就像一群长得很像的小龙虾,被几乎同时端上了桌。
一开始大家都在欢呼:“AI开始能干活啦!”。
但是,稍微往下想多一层或者安装试用一下,你就会发现有点儿不对劲了。
为什么偏偏是“Claw”(爪)?
它当然可以解释成“抓取能力”,抓数据、抓信息、抓流程。
但是,我们也可以换一个角度来看,其实更是另一种“抓”:
抓注意力,抓预算,还有就是:
抓你的职业安全感!

2
很多人还没意识到,这一波不是产品竞争,这是一次深刻的规则重写。
你最近应该听过一个新词:AI原生公司,老板们现在最爱讲这个了。
最常见的场景就像这样:
他去外面或网上听完一场分享,回来就问自己的团队:
“人家用OpenClaw一天就干完一周的活,我们是不是可以减少一半人?”
这句话听起来好像是在谈效率问题,但是,本质上他是在问一件更直接的事:这件事,还需要多少“人”?
于是乎,你自然就开始紧张了。
你开始学习和使用这些“龙虾”:用它来写报告、跑数据、编代码、整理分析。
你认为你这是在自救,但是,现实远比这更冷酷:
你在参与一场对你自己的定价。
3
如果,你关注过我的这个公众号,你应该不是第一次听到,我首创的那个已经在真实发生的指标:
Token替代率。
公式很简单:
Token替代率 = AI成本 ÷ 人类总成本
翻译成简单的人话,就是:
用机器做这件事,比用你便宜多少?
你可以把整个过程想象成下面三步:
第一步,你用AI提效。一周的活,一天干完,老板说你很厉害。
第二步,你的KPI变了。你开始做5倍的产出,变成“AI内容审核员”。
第三步,AI稳定了。不再需要你审核。
到这一步,你的Token替代率,基本就接近一个很危险的区间了:
接近“可以被忽略”。
最微妙的地方在于:
这个过程,不是别人替你完成的,而是你自己,一步一步帮系统验证的。
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所以,这一整套,其实更像一个“阳谋”。它不是偷偷发生的,并且已经摆在你面前了。
它们的逻辑非常清晰:
大厂提供工具,类OpenClaw龙虾
公司引入流程
你主动使用
数据被学习
成本被压缩
最后,很可能会得到下面的结论:
这件事,可以更便宜地完成!
你在用AI工具,而系统也在用你。
你每提升一次效率,其实都在回答一个问题:
如果没有我,这件事还能不能跑?
如果答案是“可以”,那接下来会发生什么呢,其实也不复杂。
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那要跑吗?说实话,挺的难!
因为这不是一家公司在算账,是整个市场都在换算法。
你去下一家公司,面对的还是同一件事:
你值多少钱,正在被重新计算!
如果你的能力主要集中在:
信息整理
报告输出
标准化分析
那你其实就在一条很清晰的轨道上:
从“人力”变成“算力可替代部分”。
这不是能力问题,而是结构问题。
6
那有没有活路?有,但不在“更快”这条路上。
很多人第一反应是:那我更会用AI一点,不就安全了?但问题是:在“快”和“便宜”这两件事上,人类是赢不了Token的!
真正有效的路径,其实有点反直觉:你要开始制造一点“摩擦”。
这不是拖延,而是补上那些AI做不了的东西:
老板的真实偏好、
跨部门的复杂关系、
那些没有写进文档的判断、
以及,出了问题谁来承担,
这些东西,有一个共同点:无法被标准化,也无法被Token计价。
当这些东西存在时,你的Token替代率,就不会无限下降。
你不需要最便宜,你需要的是:比纯AI贵一点,但明显更省心!
7
写到这,其实可以回头看一眼最开始那个问题:
这些“龙虾”,到底在干嘛?
表面上,它们在帮你抓效率,但更深一层,它们在做一件更大的事:
把所有工作,变成可以被计算、被比较、被替代的单位。
这才是这一波真正的变化。不是AI变强了,而是:
人,开始被系统性定价!
8
所以,你现在面临的,其实不是一个工具选择题,而是一个更现实的判断:
当一切都可以更快、更便宜地完成时,你是继续往“更高效率”走,还是开始刻意保留那些无法被替代的复杂性?
互动时间
你现在用AI的时候,更像哪一种状态?
A、明显轻松了,但隐隐觉得哪里不对
B、效率上来了,但工作反而变多了
C、开始有意识地,把一些“关键环节”留给自己
评论区聊聊你的真实感受。










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