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装了OpenClaw差点卸载:AI不可怕,可怕的是两个极端

装了OpenClaw差点卸载:AI不可怕,可怕的是两个极端

AI不可怕,可怕的是两个极端

前阵子OpenClaw火了,全网都在装,说是能帮你做视频、AI画图、自动处理各种任务。梁子也没忍住,在自己的机器上装了一把。

结果呢?配置API折腾了两天,整机性能跑不起来,Agent画出来的图惨不忍睹,视频生成直接卡死。

我对着屏幕发了几分钟呆,然后把它关了。

但我没有卸载。

过了两天,我换了个思路:不用它做视频,不用它画图,就让它帮我做最笨的活——分析文章错别字、整理招标信息数据、统计工程量表格。一试,发现这些它还真能干,而且干得比我快。

这个过程让我想明白了一件事:

AI不可怕。可怕的是两个极端——要么完全拒绝,要么拿来就用。

01 

通用汽车:600人的饭碗,换给AI了

5月11日,TechCrunch率先报道:通用汽车正式对IT部门动刀,裁减超10%薪资制员工,总数约600人。

IT之家、新浪财经、财联社、钛媒体等多家权威媒体5月12日跟进确认。

官方说法是:为具备人工智能技术背景的专业人才腾出岗位。

注意用词——不是"优化",不是"降本",是"腾出编制换AI人才"。

通用汽车正在疯狂招募:AI原生开发、数据工程、云工程、智能体开发、提示工程。同时挖来苹果前AI主管Behrad Toghi、Cruise前AI负责人Rashed Haq等高管。

这不是第一次。2024年8月,通用裁掉约1000名软件员工。2025年10月,因电动汽车市场需求放缓,又裁约1700人。两次操作逻辑一致:淘汰技能栈老化的旧员工,招募懂AI的新血液。

当全球最大车企之一宣布大规模用AI替换IT人,它的信号意义远超数字本身。

02

 GitLab:未来软件,机器构建人类指导

同一天(5月12日),DevOps平台GitLab CEO Bill Staples发布全员公开信,宣布公司进入"Act 2"阶段,启动全面重组并押注AI Agent时代。

具体措施包括:

  • 版图收缩:覆盖国家从近60个缩减最多30%

  • 管理层扁平化:最多砍掉3层管理层级

  • 研发架构重组:拆分成约60个更小团队,赋予端到端自主权

  • AI替代人力:AI Agent自动化内部审批流程,释放工程师时间

  • 价值观变更:废除CREDIT体系,改为"速度与质量、主人翁意识、客户成果"

  • 资金再投入:节省资金将重新投入核心业务

时间线:5月18日开放自愿离职申请,6月1日敲定新架构。

Staples的原话是:"未来软件将由机器构建,但人类指导。"AI智能体承担规划、编码、审查等任务,关键判断权归人类。

但问题是——不给AI"打下手"的人,位置在哪里?

03 

K型分化:弱电工程师的两条路

这两条新闻放在一起,描述的是一个正在加速的分化——K型就业结构。

K型分化指什么? 高端岗位向上、低端岗位向下,中间层被挤压。就像字母K,两条线越分越开。

初级岗位:写规范文档、跑腿验收、简单调试——这类工作AI工具完全可以替代,而且成本更低、效率更高、不会疲劳。

高级协同岗位:懂弱电系统逻辑、能把AI工具嵌入业务流程、能做跨系统集成的复合型人才——这类岗位正在成为稀缺资源。

弱电行业不是例外。楼宇自控、综合布线、安防系统、智算中心基础设施——这些场景正在快速AI化。甲方越来越倾向于找一个"既懂弱电又懂AI"的工程师,而不是两套人马。

老李的困境,本质上是技能断层。他懂弱电,但不懂AI。他看得懂需求,但插不上AI模块的话。他不是被AI淘汰,而是被"会用AI的弱电人"替代了。

04

 三条路,弱电人怎么选

第一条路:成为AI+弱电的桥梁。

不需要你会训练大模型,但需要你能用AI工具提升弱电系统的设计、调试、运维效率。比如:

  • 用Claude或豆包辅助读懂BA系统协议

  • 用AI生成调试脚本

  • 用预测性维护AI提前发现故障点位

这是当下最实在、门槛最低的升维路径。

第二条路:找到AI和弱电的真实结合点。

梁子自己就是这么试过来的——不用AI做视频画图,那不是弱电人的主战场。先用它做最笨的活:

  • 分析文章错别字

  • 整理招标信息数据

  • 统计工程量表格

  • 核对投标清单

  • 分析甲方需求文档

发现这些它真能干,而且干得比自己快。

弱电人跟AI的结合点,不在生成内容,在处理数据。图纸设备统计、线缆用量核算、投标清单核对、甲方需求文档分析——这些场景AI能大幅提效,而且没有幻觉风险。

第三条路:盯住甲方需求演变。

现在甲方张嘴就是"数字孪生"、"AI预测性维护"、"智能BA"。弱电人的机会在于:比纯IT人更懂建筑和机电,比纯AI人更懂弱电场景。能做中间翻译的人,红利期还没结束。

05

 弱电人的护城河,在哪里

梁子装了OpenClaw,想做的事情两天都搞不定,要不就是API太高,要不就是配置不成功,差点卸载。

但换了个思路,可以让它做辅助工作:

  • 做方案,让它帮我查错别字

  • 写文章,让它帮我找数据

  • 产品对比,让它帮我分析

  • 统计CAD工程量,让它帮我算

  • 后续是不是还可以帮我去画图?现在做不到,但我人可以训练它

这就是我们人的用武之地。

这个过程才是真实的——不是AI万能,也不是AI无用,而是找到那个"它能干、我也能用"的中间地带。

弱电工程师的护城河,从来不只是"会布线、会调试"。而是:

  • 对建筑机电系统的深层理解

  • 对复杂项目现场的综合把控

  • 对甲方真实需求的精准响应

AI还没学会这些。

但如果连试都不试,窗口期不会太长。

通用汽车那600人,用饭碗换来了一个警示:转型这事,想清楚再动,比盲目冲和拒绝都强。


OpenClaw使用体验:大家可以在留言区聊聊使用的体验

梁子

弱电智能化体系全栈从业者,专注AI算力与智能建筑交叉领域。

公众号:梁子智算圈

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以上为个人观点,仅供参考。

[数据来源]:

  • 通用汽车裁员:TechCrunch 2026-05-11(原始报道)、IT之家 2026-05-12、新浪财经 2026-05-12、财联社 2026-05-12、钛媒体 2026-05-12

  • GitLab重组:钛媒体 2026-05-12(原始报道)、OSCHINA 2026-05-12、虎嗅 2026-05-12

  • K型就业结构:波士顿咨询集团(BCG)相关研究报告