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      碳基和“悟空”組隊燒token,炸出新物種

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      定焦One(dingjiaoone)原創

      作者 | 陳頤

      編輯 | 阮梅

      釘釘有位年輕程序員,最近常常興奮到睡不著覺。看他的工位非常酷炫:同時操控五六臺屏幕,每一臺上都跑著悟空(釘釘剛發布的AI原生工作平臺),幫他寫代碼、跑測試、做發布。他說:“我現在一個晚上寫的代碼量,等于過去一整年的總和。”釘釘創始人兼CEO陳航在這周的新品發布會上分享了這個故事。

      當AI從“聊天框”進化為“執行體”,人類工作的底層邏輯正在被重寫。不是“效率提升30%”那種漸進式改善,而是一個數量級的提升——一個人干一個團隊的活,一個晚上頂一年的產出,一個人類就可以運行一個公司。

      OpenAI CEO Sam Altman預言,AI將催生第一家“一人十億美元公司”。Anthropic CEO Dario Amodei給出的判斷更具體,他認為2026年就有70%到80%的概率出現。Y Combinator已經開始批量錄取只有一個創始人的AI原生創業項目。

      這不是科幻,這是2026年的商業現實。而這場變革的核心問題是:當AI真的開始干活,人的價值在哪里?企業該怎么運轉?我們需要什么樣的能力才能不被甩下?

      新物種已經出現

      最先“進化”的,是一批走在前面的人。他們沒有被AI替代,反而成為了率先與AI共生的“新物種”。

      在河南,35歲的電商創業者刀仔,考察供應鏈時意外骨折,臥床70天。換作以前,生意基本就黃了。但他硬是靠著AI,在病床上“遙控”了12家網店,每天只工作兩三個小時,單月凈利做到近3萬。傳統電商養一個團隊,每月成本至少兩萬,他的運營成本只有2000元。

      刀仔運營的網店的單月數據 受訪者供圖



      在西安美術學院讀研三的“等登等蹬”,一個人就能為聯想、耐克、華為等品牌制作TVC廣告片,甚至為春晚分會場創作AI短片。上個月,他同時完成三支視頻,累計時長8分鐘,基本是他和AI協同完成——如果按傳統動畫流程,一個人做3分鐘動畫可能要二三十天。

      在澳大利亞,30多歲的SaaS產品創業者“在悉尼和稀泥”,每周工作時間接近100小時,但他并不覺得辛苦,因為“大部分活都是AI干的”。過去30天,他消耗了65多億Tokens,兩周完成6個產品的大版本更新,月流水做到約10萬美元。一個人抵得上一個十人團隊。


      “在悉尼和稀泥”的AI工作頁面截圖 受訪者供圖

      沃頓商學院教授Ethan Mollick在《共智時代》一書中,把這類人分成兩種工作模式:一種叫“半人馬”(Centaur),人和AI各管一攤,像希臘神話里人身馬體的生物一樣涇渭分明——人負責判斷和決策,AI負責執行和計算;另一種叫“賽博格”(Cyborg),人和AI深度交織,你中有我,我中有你,一句話寫到一半丟給AI接,AI輸出的結果再由人修正,反復迭代,最終產出超越雙方單獨能力的成果。

      無論哪種模式,共同點是:人不再是唯一的勞動主體,AI成了共同生產者。

      但這些故事有一個容易被忽略的前提:這類人往往擁有專業積累、充足的試錯時間,以及整合各種AI工具的能力。大量普通人、小微商家雖然同樣想用AI提升效率,卻遲遲難以真正用起來。他們沒有時間、能力和預算去調教一個不穩定的Agent。

      比如,杭工匠是杭州一家汽車無痕修復門店,店鋪開在偏僻的停車場三樓,生意完全依賴線上引流。但老板修車的時候沒法刷手機,刷手機的時候沒法修車。一條評論沒及時回,可能就錯過了一個潛在客戶。

      超級個體的故事之所以吸引人,恰恰是因為它還沒有成為多數人的日常。

      “龍蝦”的狂熱與隱患

      2026年初,全網掀起了一場狂熱的“養蝦”風潮。從技術大V到普通白領,無數人跟風在電腦上安裝了OpenClaw(因其圖標酷似龍蝦,被網友戲稱為“龍蝦”)。有人用它寫代碼、爬數據,有人用它做自媒體、自動發帖,甚至有人專門辦起了"龍蝦大學"。一時間,仿佛只要裝上它,每個人都能瞬間化身超級個體。

      這其中固然有技術極客的嘗鮮,但更多人是被焦慮感推著往前走,好像不會“養蝦”,就會被這一輪AI甩下。

      然而熱潮退去,很多人才發現,看似萬能的“龍蝦”其實極難駕馭。光是讓它跑起來,門檻就不低,更大的風險是失控。陳航在發布會上展示的一張截圖顯示:某AI科技公司CEO部署的“龍蝦”,將IP地址、真實姓名等信息泄露到了三千人的群聊里。多位互聯網從業者也曾對「定焦One」講述,原本想讓“龍蝦”幫忙處理工作,結果一句簡單的“處理一下”,它直接把本地文檔刪了。更麻煩的是,它是在后臺運行的,你根本看不見它在干什么。



      這就是AI Agent在真實企業場景里遭遇的集體困境:技術上有門檻,普通人玩不轉;安全上沒保障,企業不敢用。

      不是教AI像人,而是為AI重寫世界

      過去一年里,極客們的解法是RPA(機器人流程自動化)或者像“龍蝦”那樣的UI控制工具,本質上是讓AI模擬人的視覺和手去點擊屏幕。但這在企業場景里走不通——網頁卡頓或按鈕換位都會讓工作流崩潰,沒有公司敢把這種系統放進核心業務。

      釘釘嘗試的是另一條路徑。陳航拋出的關鍵詞是“CLI化”(Command Line Interface,命令行界面)。通俗地說,就是直接向AI開放系統的底層代碼指令,讓AI不再需要“看"屏幕、“點”按鈕,而是直接向系統發送一行底層指令。安排跨部門會議,AI不用去找日歷圖標、選時間、輸名字,一條指令瞬間建好。

      為此,釘釘把旗下所有功能——AI表格、AI聽記、視頻會議、文檔、知識庫、審批、OA及各類SaaS應用——全部拆解、重寫成了上萬條CLI指令。這個工程量是巨大的。用陳航的話說,“冰山之下,有8個工程,5個安全體系,4道屏障”,從2025年8月干到現在。

      這背后的技術路線差異值得注意。讓AI模擬人去操作軟件,本質上還是“人的工具”的延伸。釘釘做的是把軟件本身改造成AI能直接調用的基礎設施——不是AI學著像人一樣用軟件,而是人為AI重新匹配了一套AI原生語言。

      當AI具備了“動手”能力后,普通人還面臨另一道坎:不會自己搭建復雜的工作流。釘釘的辦法是把特定領域的經驗、SOP、數據能力封裝成一個個“Skill”(可以理解為“能力包”)。目前首批Skill套件覆蓋了電商、跨境電商、知識類博主、開發、門店、設計、制造、法律、財稅等十大場景。用戶拿到的是一套現成的工作臺,AI調用某個Skill時,瞬間變成這個領域的“專家”。

      在發布會上,陳航展示了幾個真實案例。杭工匠汽車維修店老板對著悟空喊:“幫我拉100個客人。”悟空立刻開始拆解這個目標——先調用競品分析功能,去網上學習同行爆款帖子,總結發帖規律,然后調動自動發帖技能;當客戶在評論區問價時,AI能秒回并引導到店。一個店長加上悟空,就等于一個7×24小時在線的運營團隊。

      在電商行業,悟空能接管許多原本憑感覺選品的“經驗活”——自動瀏覽亞馬遜熱榜、在1688分析銷量和評價;通過旺旺跟賣家砍價、確認庫存;最后還會根據轉化率自動修改商品主圖。


      圖源 / pexels

      甚至連開發一款CRM應用,也不再需要完整的技術團隊。過去,這需要產品經理、設計師、程序員協作數周甚至數月。而現在,一位業務負責人只需要描述需求,AI就能自動調用相關的開發Skill,一句話生成包含前端、后端、數據庫的完整應用。“我們市場部同學用悟空,15分鐘就把發布會的門票系統做出來了。”陳航說。

      “會做”貶值,“會想”升值

      35歲的姜一平曾是一名文字工作者。AI浪潮剛出現時,他每天都在焦慮自己會不會被淘汰。后來他想通了,與其等著被替代,不如試著用AI賺點錢。

      他完全不會寫代碼,但憑著投資理財的經驗累積,決定自己做一個炒股模型。整個開發過程全靠跟AI“聊天”完成:先讓AI分析市場情緒該怎么量化、權重怎么設,再讓AI把這些分析寫成代碼。前后不到兩周,他手搓了一個市場情緒量化軟件,成本只有一塊多錢。

      這個模型每天盤后收集數據,次日盤前給出大盤走勢預測。更有意思的是,他根據模型算法寫的一篇論文,還引起了知名經濟學家、“龍王模型”提出者Didier Sornette的關注。


      姜一平“手搓”的工具給出盤前預測 受訪者供圖

      姜一平不會寫代碼,但他知道市場情緒應該怎么量化。這恰恰是AI時代最核心的能力轉移:過去,“會做”是核心競爭力——會寫代碼、會做設計、會寫文案。現在,“會做”正在被AI快速填平。真正稀缺的變成了“會想”——知道做什么、判斷做得對不對、把不同的AI能力組合起來解決復雜問題。

      《哈佛商業評論》2026年2月發表的一項研究揭示了更反直覺的現實:AI并沒有讓人更輕松,反而讓人更忙了。員工工作節奏更快、任務范圍更廣、工作時間自發延長。短期看是生產力爆發;長期看可能導致認知過載。

      這意味著,AI時代真正的“元能力”不是掌握某個具體工具,而是管理自己與AI的協作節奏,知道什么時候該讓AI沖,什么時候自己停下來想。

      PwC全球AI就業晴雨表已經給出了市場信號:擁有AI技能的員工正在獲得顯著的薪資溢價。市場已經開始為“會指揮AI的人”標價了。

      下一個物種,可能就是你

      回到最初的問題:碳基和硅基組隊燒token,到底炸出了什么?

      先炸出了一批“進化者”。刀仔躺在病床上遙控12家網店,“等登等蹬”一個人給春晚做片子,“在悉尼和稀泥”30天燒掉80億Token換來10萬美元月流水,姜一平不會寫代碼卻做出了讓經濟學家側目的量化模型。這些人身上有一個共同特征:他們不是AI的操作員,而是AI的指揮官。

      然后炸開了一道門。過去,成為“超級個體”需要技術天賦、試錯成本和極強的工具整合能力——這道門把99%的人擋在外面。悟空做的事情,是把這道門的門檻從“會寫代碼”降到“會說人話”。一個汽車修復店老板喊一句“幫我拉100個客人”,AI就能自己拆解目標、編排流程、執行到底。這不是降維打擊,這是降維普惠。

      最后,它可能正在炸掉我們對“工作”這個詞的全部舊認知。想想看:當一個文字工作者能做出量化模型,當一個美院學生能交付商業級TVC,當一個店長的AI比他自己還勤快——“崗位”這個概念還成立嗎?“專業對口”還重要嗎?你的競爭對手可能不再是同行業的人,而是一個完全不相干的人加上他的AI。



      釘釘此次還發布了DingTalk A1 Pro錄音硬件和首款聯名AI耳機Cleer H1。AI正在從屏幕里爬出來,鉆進會議室、車間和街邊小店。未來的工作場景里,你的“同事”可能是一個隨時在線、永不疲倦、還能自我進化的數字搭檔。

      工作不會消失,但“誰來做、怎么做、做多少”正在被徹底重新分配。這不是一場溫和的升級,更像一次物種進化——不是所有人都會變,但率先變的人,已經活在了不同的生產力紀元里。

      下一個新物種,可能就是你。前提是,你愿意和硅基組隊。

      *題圖由AI生成,除標注外文中配圖均由AI生成。應受訪者要求,文中刀仔、姜一平為化名。

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