夜雨聆风反脆弱的个体（创意工作者，创业者，离散型专家）被AI 大幅增强。
脆弱的个体（以大厂员工为首，中间层和执行层为主）被AI大幅削弱。
体制内从业者短期AI中性，长期被AI暴力做空到姥姥家，直接输麻。
中长期变量：Gov下场干预，美国比较明确就是UBI，我们怎么搞还不确定。但肯定也会走出自己的路。
下文转自信息平权。
以下内容摘自两期来自拾象科技的播客(张小珺商业访谈录 / 海外独角兽)，主要聚焦硅谷使用 AI 的一线体感。
1）前沿实验室的 researcher 和顶尖程序员已经基本不写代码。去年系统里 70-80% 的代码还是由人写的，但今年人写的已经 <1%。工作方式变成 AI 写代码、人审代码,而且人审的能力都开始有些跟不上了。Claude Code 和 Codex 在很多任务上已经达到 Meta L8/L9 的 CTO / 首席架构师水平，一个 feature 2-3 次迭代就能跑通。好几个 founder 反馈 Claude 比自家 CTO 强，而这些 CTO 的 profile 都非常好 —— 像围棋冠军遇到 AlphaGo 的 "Move 37 时刻"。
2）Token 消耗水位非常夸张。 身边认识的人每天消耗几百美金 token，一周消耗几千美金；Meta 等大厂"无限量"让员工用 Claude，会看员工的 token 消耗量排名，鼓励其他员工去效仿消耗量大的人；有 founder 给的面试题是"给你1000 美金，看你多快能把 token 烧掉"。
3）研究速度发生质变。以前一个想法到跑通代码要 2-3 周，现在仅需1-2 天。半自动化 / 接近全自动化的实验流程已经在 Anthropic、OpenAI 内部出现；OpenAI 内部一些数学定理推导和科研的 breakthrough 已经来自 Codex / Claude 的对话，而不是人类工程师；某前沿多模态团队的数据 pipeline 从 12 个月压缩到几天到一周；Anthropic 50 多个工作日发了 70 多款产品和 features，这是互联网时代无法做到的节奏。Coding 真正可怕的不是它自己，而是它加速了整个 AI research 的过程。
4）对劳动力市场的担忧开始加剧。最牛的 AI researcher 都在担心自己 1-2 年后没有工作，觉得未来一两年可能是"仅有的工作窗口"，因为自动化的 AI researcher 会接管一切；拾象内部 2026 年预测里有一条："我们这一代人可能是最后一代白领。"年初看还觉得激进，一个季度过后"已经不是预测，而是正在发生的事实"：今年美国本科毕业生就业率创历史新低、今年可能有 30% 的工作岗位消失、Meta 还在持续大裁员、人才成长和培养路径被 AI 拦腰截断。
5）对宏观经济层面的冲击即将来临。知识和智力被压缩进模型,变成计算资源 —— 以前通过读书学习获取知识换工作，今天这些智力都在模型里被大幅压缩成 token。人类不再是最聪明的物种，70-80% 的人的社会价值和意义会发生微妙变化。AI 也会带来通缩：广密表示自己用了 Claude 之后，找顾问、买其他 SaaS 的需求都大幅下降，现在一个产品可以满足很多需求，长期看很多 SaaS 会消失，印度 IT 外包可能已经步入衰退。美国是一亿多中产的"中产社会"—— 程序员、律师、医生、中介、banker —— 这些恰好是 AI 最擅长替代的工种。正向观点认为，如果权力和资源从超级大公司下放到更多离散的个体创业者，整个社会系统反而更鲁棒；但悲观的一派认为，除了乌托邦，也可能滑向《银翼杀手》《攻壳机动队》式的反乌托邦 —— 技术进步不必然带来世界大同。
6）给听众的建议。AI 取代的是不拥抱 AI 的人，积极拥抱 AI 的人是受益者。这一轮更像 90 年代中国的下岗潮 —— 逼一部分有能力的人走出舒适圈去创业。AI 把创业的人员组织成本大幅压缩 ，一人公司可以快速爆发。战略选择能力是人类在 AI 时代最核心的不可替代性—— "选择比努力更重要" 。未来人的价值 = 创造力 + 审美 / taste。
1）前沿实验室的 researcher 和顶尖程序员已经基本不写代码。去年系统里 70-80% 的代码还是由人写的，但今年人写的已经 <1%。工作方式变成 AI 写代码、人审代码,而且人审的能力都开始有些跟不上了。Claude Code 和 Codex 在很多任务上已经达到 Meta L8/L9 的 CTO / 首席架构师水平，一个 feature 2-3 次迭代就能跑通。好几个 founder 反馈 Claude 比自家 CTO 强，而这些 CTO 的 profile 都非常好 —— 像围棋冠军遇到 AlphaGo 的 "Move 37 时刻"。
2）Token 消耗水位非常夸张。 身边认识的人每天消耗几百美金 token，一周消耗几千美金；Meta 等大厂"无限量"让员工用 Claude，会看员工的 token 消耗量排名，鼓励其他员工去效仿消耗量大的人；有 founder 给的面试题是"给你1000 美金，看你多快能把 token 烧掉"。
3）研究速度发生质变。以前一个想法到跑通代码要 2-3 周，现在仅需1-2 天。半自动化 / 接近全自动化的实验流程已经在 Anthropic、OpenAI 内部出现；OpenAI 内部一些数学定理推导和科研的 breakthrough 已经来自 Codex / Claude 的对话，而不是人类工程师；某前沿多模态团队的数据 pipeline 从 12 个月压缩到几天到一周；Anthropic 50 多个工作日发了 70 多款产品和 features，这是互联网时代无法做到的节奏。Coding 真正可怕的不是它自己，而是它加速了整个 AI research 的过程。
4）对劳动力市场的担忧开始加剧。最牛的 AI researcher 都在担心自己 1-2 年后没有工作，觉得未来一两年可能是"仅有的工作窗口"，因为自动化的 AI researcher 会接管一切；拾象内部 2026 年预测里有一条："我们这一代人可能是最后一代白领。"年初看还觉得激进，一个季度过后"已经不是预测，而是正在发生的事实"：今年美国本科毕业生就业率创历史新低、今年可能有 30% 的工作岗位消失、Meta 还在持续大裁员、人才成长和培养路径被 AI 拦腰截断。
5）对宏观经济层面的冲击即将来临。知识和智力被压缩进模型,变成计算资源 —— 以前通过读书学习获取知识换工作，今天这些智力都在模型里被大幅压缩成 token。人类不再是最聪明的物种，70-80% 的人的社会价值和意义会发生微妙变化。AI 也会带来通缩：广密表示自己用了 Claude 之后，找顾问、买其他 SaaS 的需求都大幅下降，现在一个产品可以满足很多需求，长期看很多 SaaS 会消失，印度 IT 外包可能已经步入衰退。美国是一亿多中产的"中产社会"—— 程序员、律师、医生、中介、banker —— 这些恰好是 AI 最擅长替代的工种。正向观点认为，如果权力和资源从超级大公司下放到更多离散的个体创业者，整个社会系统反而更鲁棒；但悲观的一派认为，除了乌托邦，也可能滑向《银翼杀手》《攻壳机动队》式的反乌托邦 —— 技术进步不必然带来世界大同。
6）给听众的建议。AI 取代的是不拥抱 AI 的人，积极拥抱 AI 的人是受益者。这一轮更像 90 年代中国的下岗潮 —— 逼一部分有能力的人走出舒适圈去创业。AI 把创业的人员组织成本大幅压缩 ，一人公司可以快速爆发。战略选择能力是人类在 AI 时代最核心的不可替代性—— "选择比努力更重要" 。未来人的价值 = 创造力 + 审美 / taste。
