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      被「妖魔化」的AI,與容易忽略的機會

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      最近傳播很廣的兩篇文章,一篇是AI介入戰爭,成了集「決策」、「追蹤」、「執行」一體的角色;一篇是AI會導致2028年經濟危機,是Citrini所撰寫的《2028全球智能危機》/THE 2028 GLOBAL INTELLIGENCE CRISIS。

      前者大家應該都看到了,這里不贅述;后者來自海外,是說AI會導致「智能替代螺旋」(human intelligence displacement spiral),即,充沛的機器智能可能通過擠壓勞動收入與消費循環,觸發一場由生產率繁榮引出的需求收縮與金融再定價。

      這是真的嗎?

      當我們看到這兩篇文章時,與其說這兩篇文章是分析與預判,倒不如說是它們擊中了當下大眾對AI的妖魔化想象,而這種傾向甚至不分海內外,是一種全球性現象。

      現實是:因為目前AI所用的Transformer架構,其「幻覺問題」從原理上就不能避免,業內一直在致力于減少AI幻覺與AI在多輪對話后的崩潰,我們可以說Claude因工程化較好,幻覺較少,但它不是沒有幻覺,其輸出結果每一步都需要人去確認和調優。那篇文章里什么「AI自動鎖頭」、「一鍵發射導彈」的表述,目前在技術上就根本不可能做到。何況主流媒體唯一提到的Claude介入該事件的,也就「Claude用于情報評估、目標識別和戰斗場景模擬等工作」這19個字、8個單詞(《華爾街日報》)。



      圖注:海外主流媒體對Claude介入戰爭的報道

      圖源:《華爾街日報》

      所以,在人與AI的合作中,「人」才是根本。這也因此引申出來對第二篇文章的思考,其「智能替代螺旋」存在的前提,是人的能力無法增長,而AI在進步,于是人只能被AI刷掉。但現實是,人類的學習能力很強,在AI加持下,能做更多的事,取得更好的成績。

      我們先從Anthropic的黑客松開始講起。



      Anthropic 的黑客松在不久前落幕,這次黑客松是用Claude Opus 4.6 去做工具開發,但獲獎者沒有一個是程序員。

      第一名是個律師,開發了一款專門解決「加州建筑許可證」的工具。美國加州住房緊缺,但其核心是審批流程繁復。比如,超過90%的附屬住宅單元(ADU)許可申請會在「初審」被打回,平均每輪糾錯時間高達數周或數月;舊金山申請到批準中位數時間達627天,許可費每套7.4萬美元。

      這位律師做的事,就是用Vibe Coding手搓了一個軟件(CrossBeam),申請人上傳拒信和設計圖,20分鐘內就能獲得一份精確引用法規條款的修改方案。軟件出來后,加州布埃納帕克的市長Connor Traut就說:“我們需要在2029年前批準超過3000套新住宅,但去年我們只批了100套不到,我們需要這個軟件。”

      另一個獲獎者是一名心內科的醫生,他發現經常他告訴患者心臟問題和后續養護后,他們15分鐘內就忘了一半。所以他做了一個把臨床記錄轉化為個人AI助理的工具,主要用作翻譯醫學術語、提供通俗解釋、追蹤居家康復進展。是患者離開醫院后,居家養護的很有用的一個工具。

      還有的獲獎者是電子音樂人、烏干達道路工程師。

      這些獲獎者都不是程序員,他們有自己的專長和深耕的行業,知道工作實際過程中痛點是什么,用戶要什么,之前的方法為什么不足。然后,他們把這些思考用Vibe Coding變成了產品。

      這些人,直接對標的就是白領人群。

      白領人群不必成為最好的程序員,只需要成為最了解問題的人。

      ——Anthropic黑客松觀察者分析

      而了解問題,會提問的人,即使是在AI浪潮面前,也依然有很強的競爭力,AI甚至是幫他們進一步發揮思考、彌補不足。

      那么,程序員呢?當白領人群能用Vibe Coding直接解決專業問題,程序員會被淘汰么?



      Citadel Securities在今年2月發布了宏觀策略報告《The 2026 Global Intelligence Crisis》,其中援引了Indeed的招聘數據:2026年初,軟件工程師職位的招聘量同比增長了11%。程序員的招聘需求反而在快速上升。



      圖注:Indeed上,軟件工程師的崗位發布迅速增加

      圖源:Citadel

      這是因為:AI降低了系統搭建的門檻。

      從前一些小公司,實操過程中發現一些業務痛點,想用系統解決,但專門去買系統或者自建(需要一整個團隊),成本都比較高。但AI到來后,現在一兩個程序員就能搭建起一套基于其獨特業務需求的系統,一些新的需求反而被釋放。

      同時,我們也能看到程序員這個群體里的一些分化,那些理解業務邏輯,能把行業需求翻譯成系統架構,能用AI工具輔助搭建全棧系統的人,會成為業務和技術的橋梁,在AI時代會非常吃香。



      是的,需求并非被替代,而是在做內部轉移。包括現在被反復唱衰的SaaS行業。

      2026年初,SaaS已死的論調喧囂塵上,英文世界甚至專門造出來一個詞「SaaSpocalypse」,SaaS+apocalypse,SaaS末日。股票市場上,公開市場軟件ETF下跌超過30%,抹去了ChatGPT發布以來的全部漲幅。Salesforce、Adobe、Intuit、ServiceNow、Veeva在數周內跌去25%-30%,好像AI馬上就要殺死軟件行業。

      但市場的真實選擇,是去年用LLM自建系統的,今年反而更多在回流到SaaS行業。



      圖注:從2025年5月至2026年1月,企業選擇SaaS系統的比例反而近期增加 圖源:a16z

      這說明,企業在對部署效率、長期維護、治理與穩定性做綜合考慮后,發現SaaS的性價比依然能打。

      而SaaS內部也在分化,有幾類SaaS在AI大潮下,還是能有比較穩的護城河,或者迸發出新的機會。

      其一是有高質量的業內專有數據的,主要是那些專業的、有價值的、非公開信息。比如彭博社的實時市場數據、Abridge 數以百萬計的臨床醫療對話、OpenEvidence 的醫學知識庫,以及Vlex的法律數據庫。這些數據庫,通常用SaaS形式交付,但其背后的數據才是最有價值的,且這些專有數據協同AI,其能達到的效果上限將大大延展。

      其二是形成生態的,比如Salesforce,它是一個CRM數據庫,也就是所謂AI替代SaaS的重災區,但Salesforce在實際使用中已經形成了生態,比如大量第三方開發者在上面開發應用,通過AppExchange分發;咨詢公司做專門的Salesforce實施和定制;企業內部有專門的Salesforce管理員;還有各種行業模版、插件、自動化工具圍繞Salesforce生長。這種情況下,使用的人越多、生態勢能越大,就越難被取代。

      其三是嵌入企業流程,幫企業解決痛點的。2023年下半年,出來一個做AI客服的初創公司,Decagon,它也是云端提供AI客服,企業用API介入,也屬于SaaS的交付形式。區別是,Decagon改了計價模式,從傳統比如 Zendask 「按席位收費」的收費模式,改為「和產出掛鉤」,意思是AI每次和客戶對話,或每次解決一個問題,才會計費。這種計費方式就更貼近企業所需,那客服場景下SaaS的發展,就可能會逐漸從Zendask這類企業,轉移到Decagon這類企業。SaaS內部形成分化與轉移。



      實際上,技術浪潮往往并不是簡單摧毀一個行業,而是在技術帶來的成本收益結構重塑里,使得產業鏈上的利潤與玩家重新分配。從中宏觀來看,是一家企業是否能掉頭在新時代重新找到價值,過渡到中微觀,則是個體是否能將人類獨有的思考、提問、審美等能力與AI耦合,讓AI放大個人能力,而非被其阻礙。

      而在這個過程中,人會意識到AI的邊界。技術層面,目前AI很難像科幻小說里描述的那樣「一鍵毀滅」,社會層面,不會像很多人焦慮的那樣「在瞬息間就取代人」。

      一方面,技術的擴散并非線性,而是S形曲線,即,早期采用技術,緩慢且成本高昂;后來隨著成本下降和互補的基礎設施的發展,增長才會加速;最后,市場趨于飽和,邊緣玩家采用技術帶來的邊際效益遞減,就會選擇不采用,增長就會放緩,市場進入平穩階段。

      在這個過程中,企業要考慮采用AI與采用人的成本。如前所述,AI需要人給目標、給任務、做最終校驗,人力不可或缺;另一方面,要取代當前的白領工作,其所需的計算強度會遠高于當前的AI使用率,那么計算需求就會快速上升并推高邊際成本。而如果計算的邊際成本高于人工邊際成本,又怎么會發生替代?

      此外,在當前全球算力緊缺的情況下,全球算力更多是不夠用,而不是能取代人。

      一個容易感知的小事是,SeeDance 2.0火爆后,用戶如果想要體驗其功能,則必須先面對排在前面的數以萬計的用戶,與數小時的排隊時間。基礎會員,排名人數平均在9萬人,排隊7小時后,仍需等待3小時才能進入生成任務;即夢高級會員(最高檔),生成一個15秒的視頻,需要2~3h不等。

      而算力的提升,又涉及到芯片、電力、算力中心的建設,僅算力中心的建設就涉及到選址、規劃、獲得審批、土建、設備安裝調試、測試與最終上限,普遍要花2年以上。

      商貿與就業環境不是單一個體,其受物理資本、能源情況、監管審批流程、組織變革等一系列與之相關的其他限制,技術的遞歸潛力,不代表其能以同樣的曲線在經濟中部署。

      而這給了人足以適應與調整的時間。



      而未來,迭代出的是新的機會。

      1982年,第一個互聯網瀏覽器問世一年后,當時新當選的美國總統比爾·克林頓(Bill Clinton)召集了一批專家討論經濟的未來,但沒有人提到「未來會有互聯網」。

      人們很難去想象還沒有發生的未來,包括其可能會有的新業態、新模式,與新的工作機會。

      考夫曼基金會2014年的一份報告顯示:1988~2011年間,幾乎所有的新工作都來自于成立時間短于五年的公司,“老公司只會削減就業機會,而新公司在成立的第一年內就平均提供3萬個就業機會”。

      而在我國,除了2024年新增企業有所回落外,其余年份均長期擴張;而AI相關企業注冊數則在近年快速上升,且在新增企業中的占比逐漸增加。新的機會正在出現,而新機會里向AI領域的傾斜與分化,也正在同步出現。



      圖注:新增企業數與AI相關企業注冊量數據

      圖源:Alpha說整理



      《THE 2028 GLOBAL INTELLIGENCE CRISIS》病毒式傳播后,業內有人分析了其發布者Citrini Research的投資組合布局,發現其做空的產品本身與報告中唱衰的股票高度吻合,這意味著整篇稿件的發布,不排除是該機構「做空」的情況。

      AI浪潮帶來的巨大聲量、可能性,與不確定性,使得各種妖魔化的聲音夾雜其中,在這種紛繁里保持自己的思考與判斷力,看清敘事背后的動機,可能是更重要、也更珍貴的特質。

      此外,行動起來,可能比旁觀更有價值。

      名詞Tips

      Vibe Coding:指通過自然語言描述需求、借助AI工具(如Claude Code)直接生成可運行代碼的開發方式,無需傳統編程知識。

      SaaS(Software as a Service,軟件即服務):一種通過互聯網提供軟件的商業模式,用戶按訂閱付費,無需本地安裝。

      ADU(Accessory Dwelling Unit,附屬住宅單元):在已有住宅地塊上新建的獨立居住單元,如車庫改建的小屋,是美國解決住房短缺的常見方式之一。

      模型路由與編排(Model Routing & Orchestration):在多模型并存的環境下,根據不同任務特點動態調用最合適的AI模型,并協調模型間的協作流程,以獲取更穩定的業務輸出。

      人類智能替代螺旋(Human Intelligence Displacement Spiral):Citrini Research在《THE 2028 GLOBAL INTELLIGENCE CRISIS》中提出的概念,描述AI替代白領工作后引發的經濟負反饋循環。

      Reference

      Citadel Securities《The 2026 Global Intelligence Crisis》

      a16z《Good news: AI Will Eat Application Software》

      a16z《Leaders, gainers and unexpected winners in the Enterprise AI arms race》

      Citrini Research《THE 2028 GLOBAL INTELLIGENCE CRISIS》

      2nd Order Thinkers《I Studied Every Anthropic AI Hackathon Winner. Here's What I've Found》

      Fortune《Citadel Securities demolishes viral AI doomsday essay》

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