一个13岁的初二女孩，几乎不懂编程，一年前才第一次接触AI，却在三四天里做出一款可以卖钱的App，并在一场比赛中拿到超过1.8万元净收入。

8月21日至23日，杭州举办“卖客松”，50多支团队带着AI产品参赛，没有传统评委，用户是否愿意付钱直接决定排名。最后拿到季军的是上海13岁女孩朱书浛，她做了一款叫“在场”的虚拟陪读应用，摄像头发现孩子玩手机、离开座位后，会由“虚拟家长”提醒，自习结束还能生成专注力报告。

三天下来，这款产品拿到近90份订单，净收入超过1.8万元。更受关注的是，朱书浛此前没有系统学过编程，主要通过自然语言告诉大模型自己想实现什么，由AI帮助生成代码，从构想到完成核心功能，只用了三四天。

这很容易被包装成一则“AI造富”的少年创业故事，但其中不能忽略的细节是，朱书浛的妈妈是一名抖音主播，比赛期间通过直播和短视频帮她销售，大部分产品也由此卖出。

所以，这1.8万元并不能说明“不会编程也能随便靠AI赚钱”。它说明的是，过去最先挡住普通人的技术开发门槛，确实已经低了很多。

以前，一个人想到做一款软件，从想法走到产品，中间隔着编程语言、前后端开发、模型调用和大量调试。现在，这些工作越来越多可以交给AI，一个没有完整开发能力的人，也开始有机会把自己的想法直接做出来。

但产品做出来以后，谁来买、用户为什么信任你、销售渠道从哪里来，这些问题依然存在。AI正在让“做出来”变便宜，却没有让“知道做什么”和“卖给谁”一起变便宜。

这也是这条新闻真正让成年人感到压力的地方。

斯坦福数字经济实验室8月更新的一项研究，为这种变化提供了一个更现实的参照。研究者利用覆盖数百万美国劳动者的ADP数据发现，截至2026年6月，AI尚未造成全社会范围的大规模就业替代，但22至25岁的年轻人已经出现明显差异。

在AI暴露程度较高的职业中，这一年龄段的就业水平，相较低AI暴露职业的同龄人明显落后；而更有经验的劳动者，没有出现相近幅度的变化。差距主要来自企业减少年轻员工招聘，而非大规模解雇已有员工。

原因并不难理解。很多职业都有一条相似的成长路线，新人先从简单、标准化的工作开始，在一次次任务中积累经验，再去处理复杂问题。程序员先修Bug、写基础代码，分析师先整理数据，设计师先处理基础素材。

偏偏这一层工作，也是AI最容易进入的地方。

对于资深员工来说，AI首先是提高效率的工具，因为他的价值还包括经验、判断和处理复杂问题的能力；对于刚准备进入职场的人来说，AI却可能直接减少原本属于他的入门岗位。

如果基础工作越来越多交给AI，新人又靠什么积累成为熟手所需要的经验？

8月26日，比尔·盖茨也在一篇近6000词的长文中谈到了类似的问题。他提出为部分职业设立“Human Reserved”，即使AI未来已经具备相应能力，教育、医疗、照护等工作仍可保留更多人类参与；同时，他还建议研究对AI Token和机器人征税，用于职业培训和社会保障。

这些建议距离真正落地还很远，但一个长期推动软件、自动化和AI普及的人，已经开始讨论哪些工作需要留给人，也说明这场变化正在从“AI能做什么”，进入“人以后靠什么工作”。

所以，13岁女孩靠AI三天赚1.8万元，最值得关注的并不是她会不会抢程序员的饭碗，而是一些过去需要长期训练才能获得的执行能力，正在迅速失去稀缺性。

朱书浛没有程序员完整的知识体系，却已经可以借助AI完成一部分过去只有程序员才能完成的工作；她能把产品做出来，却仍然需要需求判断和销售渠道才能把它卖出去。

AI没有让所有能力一起贬值，它只是先让其中一些能力变得没那么贵了。

对成年人来说，比“AI什么时候彻底取代我”更现实的问题，也许应该是，当越来越多人借助AI都能做到你今天最擅长的那件事，你的下一份溢价从哪里来？