动手的事在减少，动脑的事在增加。
01
从 AI 正式登场算起，不过三年出头，很多事情已经在喧嚣中悄悄变了模样。
翻翻 2023 年的对话记录，无非是跟 AI 说上几句、让它写写工作报告、分析一下具体业务或数据，心底里其实还把 AI 当个玩具。
从提问、验收到修改，全程都得自己盯着，才能拿到一份真正可用的结果。
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。
到了 2025 年，根本不用翻记录：模型的王炸版本一个接一个，实践场景几乎覆盖了整条工作流，任务执行的质量与效率综合来看已经不输人工。
部分激进的AI拥护者，已经开始转向指挥角色。
2026 年模型版本仍在进化，却很难再给用户那种“王炸”的冲击感；当 AI 的能力越过及格线之后，想法反倒成了为数不多的门槛。
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，如今被从业者自嘲“还不如去摆摊”：大模型的编程能力把开发门槛直接铲到地平线，又撞上存量竞争、需求收缩，供需失衡让内卷变得离谱。
模型作为核心的产品，基础形态依旧是对话框。
但 AI 能力的深度与广度，已经连跨了好几个台阶：理解、推理、行动、生成，这几种能力组合起来，能接管的任务越来越多，在互联网这个圈子里，反而更考验个人的综合素养。
人手操作的任务减少，人脑思考的事情在翻倍增加。
02
互联网行业的打工人，算是实践 AI 最积极的一批人；在模型能力刚勉强可用的阶段，大部分小企业和团队就已经在不断试水。
处在降本增效的阶段，被AI不遗余力的推一把。
从我自己的实践来看，写文档、做业务分析，以及从 AI 那里挖创意，是 2024 年最普遍的三种用法。
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。
真正的爆发出现在 2025 年的编程场景：从 Claude 模型到 Cursor 智能体，产品研发里成本最高的岗位开始被一步步拉下神坛，各家模型厂商也纷纷押注这个方向。
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。
我最近在做的轻量项目，把文件工程统一维护在 Git 仓库，全程用 Codex 来管理，协调产品需求与开发节奏，质量和效率都有肉眼可见的提升。
流程设计和任务执行被重构，问题是效率提升后该怎么办？
03
今年各家厂商的模型能力，几乎都能跑到及格线之上，接下来比拼的是擅长领域的深度与综合能力的广度，那才是下一阶段最惨烈的战场。
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。
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