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AI越强,人越忙,全员AI化的公司,反而在疯狂招人

AI越强,人越忙,全员AI化的公司,反而在疯狂招人

一家全员 AI 重度用户组成的公司,人人用 Codex 和 Claude Code 干活。这真的是一家我理想的公司。

Dan Shipper,AI创业公司Every的创始人。

最近他在Lenny的播客里做了一次年终预测复盘加新一轮预测,说了一堆跟主流论调完全相反的话。

我听完之后,觉得有些判断确实值得掰开来说说。


第一个反直觉的事实:重度AI公司反而在招人

一年前才15个人,现在30个人。

很显然,这家公司要么真的赚钱,要么正在变的值钱,让投资人愿意继续投资。

公司2021年成立,专为创业公司提供集银行、信用卡、薪资、账单、会计及税务于一体的“全栈式”一站式后台解决方案。目前,该公司已获得由Redpoint Ventures等机构投资的2250万美元A轮融资,并推出了由AI驱动的专属后台管理Agent。

Dan的逻辑是这样的:每新增一处自动化,都需要人类来监督和维护自动化的正常运行。所以AI普及后,人类的工作量反而会增加,所以他们招人。

但你仔细想想,这个逻辑其实只有在业务上升的时候站得住脚。

一家成立5年的公司是如何保持业务规模扩大的?

他们的做法很有意思——全员很早就都是AI的重度使用者,不是那种"公司发了个邮件鼓励大家用AI",也不是“公司买了Tokens发给大家用”的程度,是真的把AI嵌进了每个岗位的日常工作流里。

也就是公司里的每个人都是一个超级个体,1个人产生的价值可能就抵得上过去10个、20个人。

现在才2026年,我认为未来更多小而美的公司会悄无声息的出现。

一个新岗位:前置工程师

Dan预测了一个新岗位——前置工程师(Front-line Engineer)。

这个岗位干什么呢?专门维护公司里的AI Agent,确保Agent正常运行。

听起来有点像"AI运维"?

但不一样。这个岗位需要同时懂业务逻辑和技术实现,因为AI Agent出问题,往往不是代码bug,是业务理解出了偏差。

这个岗位的需求会持续增长。如果你既懂业务又懂一点技术,这可能是你的机会。

但绝不是从来不关心业务的IT的机会。


第二个反直觉:SaaS不会死,反而会活得更好

现在最流行的论调是什么?"AI Agent会干掉所有SaaS公司"。

Dan说这是胡扯,他的判断完全相反,而且他是用自己的钱包在验证这个判断。一年过去了,公司SaaS支出不降反增。

他的主要观点是:AI Agent会大幅增加SaaS的用户量和使用频次。

以前一个SaaS产品,由于学习成本高,公司里可能只有几个人用。AI Agent一来,它能帮你自动操作这些SaaS工具,用户数和使用量反而暴涨。

但他建议SaaS公司不要去搞AI,因为用户会自己带着他们喜欢的AI Agent来使用你的系统,你只要做好你的系统和专供Agent使用的接口就行。

我认为一部分SaaS会活的更好,顺者生,逆者亡。


你的工作界面会变成什么?

Dan的判断是:CLI作为主要工作表面的时代,已经快速结束了。

这里我要点10086个赞同!

大多数技术人员已经不再把命令行当主要工作界面了,转向带GUI的AI工作环境。比如Codex、Claude Co-work这类工具。

未来大部分个人工作会在这种AI环境中完成,而传统的SaaS工具会在AI环境的内置浏览器里运行。

你想想这意味着什么?

你不再需要打开20个SaaS网页来回切换了。你在一个AI界面里,让AI帮你调用各个工具。

这不是科幻,这已经在发生了。

Dan每天使用Codex,跟Codex说,把今天的邮件用看板的方式展示给我,并做好分类。

然后看到一封律师的邮件,跟Codex说,把我们过去4年相关资料整理下给律师发过去。

就这么简单。

我认为基础是Codex足够强,有机会的话想试一下自动回邮件的感觉。


基准测试的真相

Dan 说这不是在抱怨,他是在描述一个他亲身经历的悖论。

他自己做了一个Benchmark,叫"高级工程师基准测试"。

起因很狼狈:他把自己的写作工具 Proof 用 vibe coding 做出来,上线第二天服务器每隔 10 分钟就崩一次。

他让 Codex 修,Codex 说修好了,然后又冒出四个新 bug,循环往复,一个通宵越高越乱。

后来他请了两位真正的高级工程师来看,直接说:已经是一堆屎山了,重新写吧。

于是分别独立重写了这个代码库,问题解决了。

于是他搞了个"高级工程师基准测试":让 AI 接手同一个烂摊子,从头重写。

结果:几乎所有模型得分在 30 分左右。人类高级工程师能到 85 到 90 分。

GPT-5.5 是唯一的异类,跳到了 62 分。(确定不是在黑Claude吗?)


会驾驭AI的人未来机会最大

这部分我觉得最值得普通职场人关注。

Dan举了一个例子:Every内部有个叫Marcus的产品经理,原来是Axios的产品负责人。

这个人现在用AI工具的交付速度,超过了团队里大多数工程师。

为什么?因为PM本来就有产品感和用户认知,这些是AI暂时替代不了的。再加上AI工具让他们能独立完成产品落地,不用再排工程师的队。

轻技术背景的PM + AI工具 = 一个人就是一个产品团队。

同样的逻辑。UI设计师掌握了AI工具之后,可以独立把设计落地成可交付的产品,不需要再依赖工程师。

而且原创设计能力能帮产品从同质化的AI生成内容中脱颖而出。

你看,AI不是在消灭这些岗位,而是在给这些岗位装上翅膀。

不要恐惧AI,也不要盲目崇拜AI。新模型发布后,持续尝试能不能用它解决你自己的问题。保持好奇和玩的心态。

你不需要成为AI专家。你只需要成为一个"会用AI解决自己问题的人"。

这跟我一直以来的想法一致——你不需要拥有算力,你只需要拥有判断力。


Dan的推荐

果然厉害的人都不会放下阅读,我大致整理了一下。

书籍:

  • 安妮·狄勒德Annie Dillard《写作生涯》最后一章
  • 丘吉尔《第二次世界大战回忆录》
  • ‌《天使的精确性》The Rigor of Angels 美国作家威廉·埃金顿撰写的哲学类书籍

纪录片:

  • 《黑巫师》——讲述登山家迪恩·波特的故事,mini-series documentary called The DarkWizard

当前最爱的AI工具:

  • OpenAI的Codex,他认为目前被严重低估(低估吧,这样才便宜)
  • 同时日常使用Claude和Codex

人生格言:"做值得写的事,写值得读的东西。"

这句话很棒,我得好好记住。


感受

听完Dan的分享,我印象最深的不是他的判断,而是他不是在空谈未来,他是带着整个公司提前生活在未来里。

他的态度很有参考价值:你该在任何事情上都想办法用上AI,在做的过程中,你自然就理解了AI的能力边界在哪里。

如果你理解了,那在饭桌上,你也不会参与"AI会不会取代人类"的争论。

你对Dan的哪个观点最有感触?评论区聊聊。

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