AI编程,到底是成本下降了还是增加了?

只有是沟通成本下降了，其他的边际成本差不多都在。

传统企业最浪费时间的地方就是沟通。

80% 的企业，70% 的时间都浪费在沟通上面。

以前的公司部门流程非常长，市场需求、产品、项目经理、前端、后端、测试、运维，再加上验收的 QA 部门，一堆部门去写一个 CRUD。

而现在的 vibe Coding 团队，产品经理加研发加验收只需 3 个人，直接节约了 6 个岗位。可能小一点项目，1个人连都做了。比如我，哈。

所以它减少的主要是沟通成本。

现在环境就这样，你可以选择不跟，因为市场对谁都是公平的。

在实际的实施过程中，成本其实并没有变。

比如做一个项目，该花的人力、物力以及 Token 成本还是得花，它的整一个交付只能说是交付标准更高了，用了 AI 编程之后能做出来的概率更大。

以前不一样，以前投入之后，人员、时间、沟通成本和内耗消耗了大量成本。而且因为实现时间长，导致验收周期拉得很长，出问题的概率就大。

现在用 AI 编程，优势非常明显：

沟通效率极高（不再有低效沟通的内耗）

实施成本更低

交付时间更快

可以快速验证功能是否可用，符不符合需求。不符合可以马上改需求。

以前的话，流程拉得非常长。

就像前面说的，一堆个部门去验收一个 CRUD，效率极低。

现在的市场不会再给你这种机会，不会让你多个部门去审一个 CRUD。

所以市场的变化就在于加速沟通节奏，加速功能输出，也就是“快鱼吃慢鱼”的时代。

我自己的体会就是，先把东西做出来验收。标准不符合就改，市场预期不符合就改，改出来了就是王道。

做不出来，说什么都是错的；做得出来，你说什么都对。

产品能不能落地、能不能占领市场，这个谁也说不清楚。

但是没做出来，你连评判市场的资格都没有；

做出来了，你才有资格去挑战市场。这就是逻辑。

所以，AI 编程并不能单纯地帮你节约资金成本，它是为了加速效率。