硅谷长文疯传：2026变局将至，大多数人却浑然不知

2026年1月初，Hyperwrite公司的创始人马特·舒默在X平台发表一篇长文，他长期从事人工智能行业，文章内容没有夸大或渲染，只是分享自己日常使用AI完成工作的经验，这篇文字在一天内获得超过四千万次阅读，大家看到原来AI已经能够独立执行整套工作任务，不再仅限于辅助编写代码。

他说，OpenAI最近承认，GPT-5.3的训练过程里，AI自己参与了数据生成和调优，以前模型升级要等几个月甚至一年，现在一周就能迭代一次，不是人在推着它走，是它自己在跑，这就像小孩学会自己吃饭后，突然开始给自己做饭了。

更关键的是，AI开始挑选方案，以前人们觉得审美和判断力只能靠人，但舒默发现，AI在没有明确指令的情况下，会主动选择更顺手、更符合用户习惯的界面设计，它不是随便猜测，而是通过观察大量人类反馈，记住了哪种结构让人用着舒服，这种品味实际上是通过数据积累形成的直觉。

编程是最先被攻破的领域，代码对AI来说就像母语一样自然，它能够写出几万行可以运行并能自我测试的程序，这已经变得很常见，但问题随之而来——当它学会写代码之后，马上就把这种能力扩展到了其他地方，比如在合同审查方面，它能快速发现其中的漏洞，在金融建模上，它搭建的结构比新手更快也更稳定，就连医生写的病历摘要，它也能准确抓住重点，这不是要替代某个具体岗位，而是绕过了程序员，直接渗透到整个知识工作的链条中。

数据也证明了这一点，去年人工智能单独处理一个任务平均需要十分钟，现在它能连续完成五小时的专家级项目，按照这个速度发展，每七个月能力就能翻一倍，再过一年，它可能几天不间断地工作，三年后接手两三个月的项目也将变得常见。

业内意见分歧很大，有人表示支持，比如Anthropic的CEO早就提过白领岗位会减少一半，Reddit创始人转发文章并称赞写得好，风投a16z的合伙人称这是领先者的操作指南，也有人提出批评，Mashable认为这像疫情时期的恐慌营销，学者加里·马库斯指出AI耗电高、容易出错、还带有偏见，怀疑文章是软性广告，舒默回应说，用免费版ChatGPT评价AI，就像拿诺基亚3310去评判iPhone，两者完全不在一个水平上。

现实例子更让人心塞，律所合伙人每天用AI先处理二十份并购协议，自己只看关键部分，效率提高三倍，初级分析师嫌AI不懂业务逻辑，坚持手动搭建模型，三个月后调去整理档案，咨询公司暗中测试让AI写行业报告，客户盲评时误以为出自资深顾问之手。

最怪的是人的反应，舒默发现大公司里用AI最狠的反而是那些资历最深的老手，他们知道时间最贵，愿意把重复活交给机器，倒是中层和新人总说AI不懂这行，死守经验不放，可现实是经验本身正在贬值，名校毕业、稳定岗位过去是铁饭碗，现在反而容易卡住手脚，不是AI太强，是人没跟上节奏。