今天这篇有点“成功学”的意思,《无人公司》是真没有。
当前这个时间点对于AI最大的误解是什么?
是关于编程。
很多人往往认为编程没用了,不需要学了,这就彻底搞反了。
编程可能不会再作为一种独立的职业,但却变得远超过往的重要。
每个人都需要学习编程,还不是Vibe编程。
编程才是这个时代普通人最大的杠杆,单独的AI则不是的,AI是这个杠杆最关键的材料。
简单说,如果一般人用AI,AI可以把一个人的力量加强10倍,那会编程后再基于编码工具,那可以加强的就是100倍以上。
大家可以列下比较有名产品的创始团队,然后你会发现自己是程序员撸起袖子上的比例远大于有个想法,融资再干的比例。
简单说就是:
你是“不基于代码”在用 AI,还是“基于代码”在驾驭 AI。
其实是身处两种完全不同的世界。
(上面这课程其实没说编程,但因为讲的比较深,不懂编程有的部分就会理解费劲)
不基于代码用 AI,只是在消费能力
拿过去做类比的话,大概是这样:
互联网当然是机会,但如果你的能力是会上网,那这个机会恐怕和你的关联不大。
绝大多数人,用 AI 的方式是这样的:
● 问一次,回一次
● 改一改,复制走
● 用完即走,下次重来
这类用法,AI 再强,本质也只是一个超级工具。
这么用AI=会上网。
而一旦你开始用代码来使用 AI,事情就完全变了。
代码做的不是“让 AI 更聪明”,
1. 而是三件极其关键的事:把一次 AI 能力,变成可重复执行的流程
2. 把人的判断,变成可复制的逻辑
3. 把即时结果,变成长期运转的资产
从这一刻起,AI 不再是工具,
而是你业务结构的一部分。
这不是效率差异,是杠杆级别的差异。
编程从来没这么容易过
自打编程出现以来,其实一直在往容易走,但真的从来没这么容易过。
你甚至都不需要十分明白那程序到底是什么,但你真得能在AI帮助下看懂,然后知道怎么下命令。
AI一次成型是够呛,而如果你不能在中间给出合适反馈,那就可能做成半拉子产品。
这真是老天给机会。
对比来说,如果你雇程序员,成本扛住扛不住不说,雇到的大概率是不合适的,并且很可能没法一直雇。
现在你如果你能自己基本明白,并且给出合适反馈,那每个月花1000多块钱,大致可以等于雇好一个优秀的程序员团队。
而如果你不明白,那还真就是隔着玻璃看风景,AI这个机会大概率和你没关系,除非你特别有其它资源。
现在以 Claude Code 为代表的新一代工具,正在重定义“什么叫会编程”。
几个正在发生的事实:
● 你可以用自然语言读一个完整代码库
● 你可以让 AI 直接修改、重构、解释代码
● 你不需要知道所有语法,只需要知道你想让系统怎么运转
● 代码第一次变成了:
“可以被对话操控的中间层”
这意味着什么?
意味着——
编程正在从“手艺”,变成“结构设计能力”。
简单说就是得学会AI背景下的编程,再具体就是全场景都能给AI反馈(不是写代码)。
这绝对比做视频什么的重要。
AI 是无属性的,代码才能“上属性”
一个经常被忽略的事实是:
AI 对所有人,正在迅速趋同。
同样的模型、同样的上下文窗口、同样的推理能力。
真正的差别,已经不在“模型层”。差别出现在:
● AI 被接到哪里
● AI 被允许做什么
● AI 的输出,是否能自动进入下一个动作
而这些,只有代码能完成。
代码的本质作用只有一句话:
给无属性的 AI,赋予结构属性、流程属性和商业属性。
通俗点的说法你一个任务有20个步骤,你不会编程怎么让AI如你预期的干完这20个连续步骤呢。
这之后才是能落地的AI。
这类编程活在过去其实是被歧视的,一般会被认为没什么技术含量,也真的不难,但AI和你的场景差的就是这个黏合层。
高难的反倒是AI能干的更好,比如什么算法工程化等等。
会不会这一点代码,能不能自己上去比划,这个影响恐怕比想的大得多。
一个很少被点破的现象
如果你回看到目前为止,真正跑出来的 AI 产品和工具,会发现一个非常稳定的共性:
它们的核心负责人,几乎全部是强工程背景出身。
感兴趣按照下面的列表检查就行:
https://leanaileaderboard.com/
为什么?
不是因为他们“更懂 AI 理论”,
● 而是因为他们天然就会做一件事:把模糊能力变成确定接口
● 把一次调用嵌进系统
● 把“可能”变成“稳定发生”
换句话说:
他们擅长的不是“使用 AI”,而是“用代码驾驭 AI”。
再往前倒是什么?
是他们敢下手。
敢下手就有一手体验,就能找到真正的机会。
必须说明的是会编程不意味着要编程,这可能很离奇。
但编程这事本身确实是要么下放给AI要么外包,自己是真的千万不要写程序(除了练习),否则就会变瓶颈。
代码第一次成为大众杠杆
在过去:
● 代码是职业壁垒
● 编程是程序员专属
而现在:
● AI 负责补全、纠错、生成
● 人只需要负责:定义结构、约束和目标
这是一个历史性变化。
代码第一次,从专业技能,变成了通用杠杆。
自己学不会,雇不起程序员这障碍被给挪走了。
而且是那种:
● 可复制
● 零边际成本
● 可被 AI 持续优化
的杠杆。
资本做不到这一点,
品牌也做不到。
当然资本和品牌(个人就是IP)也都是杠杆,头部网红一样可以获得很大的收益。
但其它的这些和代码比差异是什么呢?
其实是机会多少的问题。
资本在这个时间点变的超级麻烦,如果不是超级白马或者硬、卡、替领域恐怕很难获得像样的资本助力。
IP则是反长尾,越是头部投入产出越好。
而基于代码的服务和产品其实是可以覆盖中长尾的,当然机会就多。
所以,真正的结论是什么?
结论不是:
所有人都应该转行去当程序员。
而是:
必须学会基于AI“驾驭代码”,
但不要把它当成职业,而要把它当成放大器。
你不需要写复杂系统,
不需要追求工程优雅,
你只需要能回答一个问题:我能不能用最少的代码,把 AI 变成一个能自己跑的产品或者业务?
AI 正在解决“能力问题”,而代码,则决定“谁能快点把能力服务等等变成产品”。
能力正在迅速拉平,产品与结构,才是新的分水岭。
还是拿互联网作类比,在互联网那会儿,上网肯定是要学的,但即使你把浏览器所有配置选项都背了个滚瓜烂熟,能解决所有上网相关的问题,互联网该和你没关系就还是没关系。
关键是要有基于互联网做点事的能力,哪怕像马老师当年从黄页开始其实也行的。
而好消息是——
驾驭代码这件事,从未像今天这样容易过。
如果放过了,那还真就是入宝山而空手回了。
参照:
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