
从裁员潮和失业率来看,就知道 AI 是没有泡沫的,人的工资才有泡沫,而现在泡沫开始破了… 当一件事 AI 可以更快、更便宜、质量还不差地完成时,人类的溢价从哪里来?如果这个溢价说不清,那它就是泡沫。 谁更贵,谁就更像泡沫。AI 做事情已经不是便宜一点,早就是数量级的差距。 ## 看影视行业:都说像玩具、开盲盒,但 AI 对普通人的赋能程度超乎想象。 很多人还在怀疑 AI 视频生成的前景: - “50块生成的视频不可控” - “质量不稳定” - “像开盲盒” 但同样的东西,在传统流程里,可能是几万甚至几十万的成本。 拍摄、灯光、演员、后期、渲染、反复修改……任何一个环节都是真金白银。所以问题不是AI 不稳定,而是我们在用一个几十块的工具,去对标一个原本需要几万块的工业流程。所谓开盲盒,本质上是把原本昂贵的试错成本,压缩到了几乎可以忽略的水平。 ## 看软件行业:都说是 AI Slop,但现在很多 CEO 已经开始亲自 coding,AI 成了他们商业能力的放大器。 Garry Tan 开始了,Naval Ravikant 最新的播客也在提“A Return to Coding”。软件产品的无数可能性被打开,尤其是以往十分困难的基于画布(canvas)的软件,现在推特上遍地都是。之前极其难上手的 GPU 渲染和应用逻辑在 AI 的辅助下变得轻而易举: - GPU Rendering Pipeline - State Management across two worlds (Frame per second rendering + Reactive UI rendering) - Instanced Rendering - Text Rendering / Editing - … 这些曾经都是高门槛工程问题,需要团队、经验、时间。而现在,一个人 + AI,就能把这些拼出来。 —— 这才刚刚开始——低杠杆工作必然被取代,很多看起来像能力的东西,其实只是熟练度而已。而裁员,本质是一次定价重算,这轮裁员,并不因为需求消失,而是因为供给结构发生了变化。而 inflection point 是 Opus 4.5 的诞生(2025年底)。当过去的需求已经不需要这么多人完成,这就是泡沫破裂(破裂的是人的薪水,而非 AI)。 AI 不是泡沫,单靠熟练度的知识工作者的工资才是。而现在 AI 工作结果的不完美,只是因为它才刚刚开始——门槛被极大降低之后,参与人数增加,平均质量略微下降,但上限和可能性已经被巨幅抬高。 那么你应该把时间花在哪里?你应该问:你是否在成为那个能指挥 AI,知道自己优势并能用 AI 放大自己优势的人。 当你能设计出好的软件架构时,AI 就能帮你写出高质量的代码来实现这个架构;当你能做出好的产品判断时,AI 就能帮你飞速迭代;当你的文字有温度、有思考时,AI 就能帮你指出思考的盲点,提供创作灵感,甚至帮你打造“爆款”。 现在看到的所谓 AI 爆款,其实都来自人的思考,只不过由 AI 执行了出来。如果你本身没有思考,AI 生成的也不过是一堆正确的空话。 所以问题从来不是 AI 有没有泡沫,而是当 AI 把执行成本压到足够低之后,你身上那些原本被市场高估的“熟练度”,还能不能继续支撑你的工资。 AI 不是泡沫,它是在刺破泡沫。被刺破的,是那些没有独特判断、没有审美、没有创造力、只靠流程熟练度撑起来的薪水。真正抗周期的,不是你的岗位,不是你的 title,也不是你过去积累的惯性溢价,而是你能否用 AI 放大自己的判断、创造和表达。 这才是下一轮重新定价的核心。
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