重新理解AI：从工具到可协作的助手

动手的事在减少动脑的事在增加。从AI正式出场算起不过短短三年多时间许多事都在喧嚣中悄悄变化。翻看2023年的对话无非就是和AI说句话让它写写工作报告分析具体的业务或数据心底里还是把AI当玩具。提问到验收到修改全程参与才能得到一份可用的信息。翻看2024年的对话AI参与的流程开始增加产品需求的设计到辅助研发工作流中的文档和图片制作AI工具的能力越来越强。产品研发这个领域中团队重心向主线聚拢分支开始由AI代劳。2025年不用翻什么记录模型的王炸版本一个接一个实践场景几乎覆盖整个工作流任务执行的质量和效率综合来说已经不输人工。部分激进的AI拥护者已经开始转向指挥角色。2026年模型新版本还在进化但已经很难给用户王炸感当AI的能力达到及格线后想法是为数不多的门槛。社媒因此出现新趋势劝退计算机专业。过去十几年最能打的行业被从业者调侃为不如去摆摊大模型的编程能力把开发的门槛铲到地平线撞上存量竞争需求减少供需失衡导致卷的离谱。模型作为核心的产品基础形态依旧是对话框。但AI能力的深度和广度却已经跨越好多个台阶理解和推理行动和生成这几步搭建的能力组合可以接管的任务愈发增多在互联网领域内更加考验个人的综合能力。人手操作的任务减少人脑思考的事情在翻倍增加。互联网行业的民工算实践AI最积极的一批人在模型能力稍微可用的阶段大部分的小企业和团队就开始不断尝试。处在降本增效的阶段被AI不遗余力的推一把。从自己真实的实践过程看编写文档和业务分析以及从AI挖掘创意是2024年最普遍的用法。工作流中的文档和周报打工人最厌烦的事最先被AI能力覆盖业务分析开始借AI扩展完善设计和绘图开始从AI找创意。互联网企业的工作流半推半就的让AI挤进来。真正爆发是2025年的编程从Claude模型到Cursor智能体产品研发成本最高的岗位开始被一步步的拉下来模型厂商纷纷押注该领域。很多人可能一头雾水为什么又是计算机行业互联网发展趋势不变的情况下计算机和关联密切的编程依旧是头部耐打的行业对初创企业和个体来说用编程实现产品0到1的成本可以被极大程度的压缩。但面对头部超级应用大模型迭代的降维打击想完成1到100的历程也更艰难。2026年不断进化的模型版本却没有砸出全民参与的效应。缺乏断层领先的垂直能力很容易被深度付费用户抛弃比如Claude模型的编程能力ChatGPT模型的综合能力DeepSeek模型极致的性价比。Claude正从垂直领域横向扩展ChatGPT开始从通用智能纵向深入DeepSeek成本和能力平衡正好切中用户的痛点。越来越多的AI能力够用用户也会考虑降本增效。当垂直领域的需求被解决必然会转向流程的升级优化从这个角度去分析人工智能不难理解Claude模型的进化节奏。编程智能体的再次扩展就能接管产品研发更多流程。以Claude桌面端和Codex为例只要底层的模型能力够强就会被用户挖掘各种新玩法已经算不上是纯粹的编程工具。最近在做的轻量级项目把文件工程维护在Git仓库统一使用Codex进行管理协调产品需求和开发节奏质量和效率都有明显提升。流程设计和任务执行被重构问题是效率提升后该怎么办今年各厂商的模型能力几乎都能跑到及格线外比拼擅长领域的深度以及综合能力的广度会成为下阶段最惨烈的竞争。三年的信息流轰炸似乎进入短暂的安静期。最初实践AI的互联网企业工作流和工具都趋于稳定如果业务回暖依旧会扩张如果业务泥沙俱下裁员和AI也不解决根本问题。人工智能的深度进化会扩展未来的想象空间。从2023年回答一个问题到2026年执行复杂的流程底层基础能力的升级换代对上层应用的高效驱动同时又压缩人工介入的空间。大模型产品本身更是排着队表演前后不过两三年时间起初OpenAI遥遥领先没想到Anthropic弯道超车随后Google打一场翻身仗旁边的DeepDeek还可能砸场。用户却不乐意跟着转场逐步稳定自己的AI团队。基于过往的实践经验完成提示词和技能沉淀开始学着合理的组合调度探索降本增效的最佳策略任由模型自己去内卷。AI真正登堂入室到现在不过两年再过三五年会如何确实让人无法想象。