AI 会替代人的工作吗?我们担心的到底是什么?|托马斯的硅谷来信 002
作者从历史案例出发(ATM 与银行柜员、蒸汽机与杰文斯悖论),探讨 AI 对就业的真实影响:工作清单从不是固定的,替代背后也藏着看不见的增量。通过应届生 AI 海投简历、给 Agent 看的广告、AI 家族纪录片等案例,说明智能变便宜会催生新需求与产业重构。作者指出个人焦虑源于相对剥夺感与损失厌恶,建议不要只盯着具体技能(如写代码),而要聚焦创造的价值,服务好半熟人群体——因为 AI 让干活变便宜后,信任反而越来越值钱。
作者从历史案例出发(ATM 与银行柜员、蒸汽机与杰文斯悖论),探讨 AI 对就业的真实影响:工作清单从不是固定的,替代背后也藏着看不见的增量。通过应届生 AI 海投简历、给 Agent 看的广告、AI 家族纪录片等案例,说明智能变便宜会催生新需求与产业重构。作者指出个人焦虑源于相对剥夺感与损失厌恶,建议不要只盯着具体技能(如写代码),而要聚焦创造的价值,服务好半熟人群体——因为 AI 让干活变便宜后,信任反而越来越值钱。
结合历史案例、具体创业公司与个人策略深入探讨AI替代焦虑,观点新颖、论证清晰、时效性强,但可操作细节相对有限。
文章讲述了法国独立开发者 Marc Lou 七年创业历程:从追逐独角兽梦想屡战屡败,到谷底后悟出三条方法论——把目标缩到荒谬的小、先卖再做、更快地放弃。他通过 36 个项目中 90% 的失败积累经验,最终靠 ShipFast 等 3 个成功产品实现零员工、85% 毛利、累计 300 万美元收入。文章深入剖析了每条方法论背后的昂贵教训,包括不做免费版、只做止痛药、没有 PMF 就走人等原则,以及他在收入巅峰期遭遇的'老鼠赛跑'焦虑与回归初心的转变。
文章指出 AI 时代最残酷的不是 AI 取代人,而是会用 AI 的普通人做出三倍的产出,重新定义了“正常工作量”。作者通过一个市场策划朋友的案例,说明只会普通交付的职场人正被“初稿化”贬值,并提出转策略、做个人 IP、服务高端客户、转管理等 7 个出路。文章强调 AI 会让判断力、问题定义能力、审美、信任和真实经验变得昂贵,普通人应把 AI 当团队而非工具,重构工作流程、沉淀提示词和案例库,将经验产品化。AI 是放大器,诚实面对自己工作的真实含金量才是应对之道。
作者Cara曾参与《西部世界》《哥谭市》等好莱坞剧集的视效制作,回国后在外企视效公司、腾讯游戏工作,2026年7月裸辞All in AIGC。她发现当AI技术门槛降低后,做AIGC最难的不是技术,而是讲故事。文章记录了她用1000元预算试错、建立工作流的过程,并分享了两部作品的经验:《曜曜侠》花费800元、2分18秒,让她认识到短视频需要黄金三秒和强冲突;AI小猫Vlog《莫莫的Vlog》仅用1天、80元完成。她的结论是内容为王,先完成再完美。
作者leonliuzx回顾了自己与开源和开发者关系(DevRel)结缘的历程:初中开始在GitHub上折腾代码,2023年通过AGI Playground参与无障碍AI项目'声桥AI语训',之后深入书生浦语、飞桨等社区做助教、写教程、贡献文档。2024年底加入百度从事社区运营实习并转正,组织Hackathon活动、培养贡献者,甚至与李彦宏共进晚餐。工作之余还发起了OMDSH和OpenAIGames等独立社区。作者将开源社区比作同好群,认为因纯粹热爱而聚集的感觉非常棒,并庆幸自己在这个年纪找到了愿意长期投入的热爱。
文章基于 BigIdeasDB 对 294 个 AI 推荐创业点子的研究指出,80.6% 的点子重复度高,且 AI 给出的收入预测从不分析竞争情况,看似完整但并不靠谱。作者结合 MailCheap 等真实赚钱案例,提出普通人做 AI 副业的正确路径:从熟悉的行业和真实抱怨中找问题,而非让 AI 凭空推荐;用 AI 做需求分析和竞品调查,主动寻找反面证据;先做无需写代码的最小服务版本,争取第一笔真实付费,再考虑扩张。文末附有可直接使用的三个 Prompt 和 7 天行动计划,强调找到愿意付钱的客户比收集创业点子更重要。