夜雨聆风花一万块Token写37个App：AI时代，为什么赚钱反而更难了？
最近一直在思考一个有意思且令人深思的问题：AI 到底降低了哪些门槛，又抬高了哪些门槛？
一个观点指出：“以前，你可能一个月写一个没人用的 App。现在，你可能一个月花一万块钱 Token，写了37个没人用的 App。”
这是否令人难以接受？初看可能觉得有些夸张，但仔细推敲，似乎确实如此。AI 极大地提升了生产效率，过去需要数名程序员耗时数月才能完成的工作，现在一个人可能几天就能“vibe”出来。然而，效率提升了，收益呢？
效率狂飙，但赚钱更难了
AI 降低了许多事情的门槛，例如写代码、做设计、写文案，甚至搭建网站。它将“从0到1”的技术难度大幅降低。然而，它并未降低赚钱的门槛。甚至有观点认为，它还增加了成本。
你可能以为节省了雇佣程序员的费用，结果发现资金被消耗在了模型 API 上，而且消耗得更快、更隐蔽。以前是人力成本，现在是算力成本，并且这个成本会随着产品使用量的增加而水涨船高。这就像你开了一家公司，雇佣了一群“天才员工”（AI 模型），他们工作又快又好，但你每个月仍需支付高昂的“工资”（Token 消耗）。如果公司不盈利，这些“天才员工”就成了纯粹的支出。
有了“天才员工”，却不知道干什么
模型现在足够智能，能够充分理解你的意图。你可以随意表达，无论是几段碎片文字、随手涂鸦几笔，甚至提供一个参照物，它都能理解，实在不行还能反过来向你提问。以前只有顶尖程序员才能开发出的产品，现在大家都可以利用强大的模型“vibe”出来，比如像 Fable 5 这样的模型，它能将你的想法变为现实。
然而，难题在于，拥有了这样的模型，你却不知道如何利用它来创造价值。这就像你拥有了这些“天才员工”，公司却不赚钱，还得照常支付工资。这是一个巨大的认知鸿沟：技术门槛降低了，但“发现需求”和“创造价值”的门槛却纹丝不动，甚至因为同质化竞争而变得更高了。
维护与变现：真正的挑战
另一个让个人开发者感到困扰的，是对结果的验证和后续的维护。产品“vibe”出来很容易，但结果是否准确？是否存在安全问题？这些问题目前还不能完全依赖模型，总归需要人工去审查，哪怕是借助模型进行辅助审查。如果运气好，产品上线没有问题，但功能越堆越多，后续的维护又会带来新的挑战。完全依赖模型，目前看来仍有难度。
等到这些技术和维护问题都解决了，所有人都能轻松做出产品时，新的问题又出现了——如何将产品销售出去？当所有人都能轻易开发出一个 App 时，同质化竞争将变得异常激烈。以前你可能只缺少一名优秀的程序员，现在你可能只缺少一名优秀的市场营销和销售人员。而且，你还得持续为那些“天才员工”买单，这笔开销可不小。
有一种观点认为，你可能因为害怕而选择待在舒适区，不敢挑战不熟悉的事物，也不敢推广产品，担心失败或能力不足。这种说法虽然直接，却也触及了核心。AI 降低了技术门槛，但无法帮助你克服人性的弱点，也无法代替你完成那些虽不适但能创造价值的工作。它让你更容易“生产”，但并未让你更容易“变现”。
因此，AI 确实改变了许多方面，但它无法改变商业的底层逻辑。当前，我们面临的挑战是，在生产力爆炸的时代，如何找到那个真正能让产品被需要、被付费的“点”。这才是真正考验人的地方。
