AI 讓強的人更強，弱的人更弱

年後跟幾個朋友聊近況，不免都會聊到 AI 對工作的影響和改變。記錄幾點：
1/ 一個案例
朋友 W 是資深軟體工程師，最近他把自己實踐了一年的 AI 工作流，引入到了兩個朋友的公司。結果就是，這兩個公司技術團隊人員少了 2/3，留下的 1/3 整體生產力不降反升。事實已經擺在這裡了，AI 實實在在讓一部分人沒了工作。
程式設計領域，初級程式員更難找到工作了。而有一定經驗，同時又能夠很好駕馭各種 AI 工具的程式員，他們的生產力得到了極大的釋放。以一當十，不在話下。
2/ 得做點什麼？
W 自己也做了很多小工具，都是直接手繪原型交給 Lovable。以前好歹需要找設計師，花點錢+一些溝通；現在這些全部省掉，少了很多摩擦成本，快速搞定小工具產品毫無障礙。
當這樣的情況越來越普遍，更多人內心會有一個想法：我得做點什麼，不然會有點可惜。
這就是 vibe coding 被無限推崇的原因之一。
當然，這裡面會產生很多實際沒啥價值的「垃圾產品」，和自我感動。
以前「人人都是產品經理」的時代過去了，現在是「人人都是程式員」。至少是會調動 AI 工具寫程式的人。
3/ 兩個挑戰
對於無技術經驗的人來說，vibe coding 裡日益複雜的工程和技術問題，會成為一個難題。尤其是有一些用戶量後，未來產品迭代升級面臨的「程式屎山」、工程管理和安全等問題都會暴露出來。
另外，跟常規網路產品一樣，把產品做出來只是 Day 1，後續的市場推廣、用戶 (Agents) 獲取、商業化才是重點。
真正的「一人公司」很難，但每個環節生產力被大量釋放後，會有越來越多小公司成為獨角獸企業。
這樣的公司在前 AI 時代也有，它面臨的挑戰也一樣。比如分類資訊網站的鼻祖 Craigslist，在相當長時間內只有一個人；Instagram 被 10 億美元收購時也只有 12 個人。
4/ 稀缺的是什麼
Vibe coding 的核心價值是，當有既定需求和想法時，可以大大釋放人的生產力。至少快速把 demo 做出來不再是一個瓶頸。
但它無法解決的問題是，什麼樣的、尤其是有商業價值的產品值得做？
洞察需求，以及產品做出來後的持續精細化運營始終還是核心。
以及在這整個過程中，由人做出的「決策品質」還是關鍵。
Cursor 的設計負責人說，最強的工程師也只能同時管理 4 個 Agent，人類還是 AI 協作的瓶頸。
TL;DR - 強的人更強，弱的人更弱。
最後來看張圖，每一個點代表 320 萬人 × 2,500 個點 = 地球 81 億人。灰色表示 68 億人尚未用過 AI，綠色表示 13 億人用過大模型的免費聊天，黃色表示 1,500-3,500 萬大模型付費用戶，紅色那一小撮才是深度用戶。
真正的 AI 浪潮還沒開始。