AI编程：推动全社会商业模式革命的潜力引擎

没有评论

共计 8106 个字符，预计需要花费 21 分钟才能阅读完成。

跟我聊聊商业模式创新的那些事儿

撰文 | 王子阳，清华大学经济管理学院商业模式创新中心的研究主管，同时也是西安交通大学物流融合创新发展研究中心的副研究员。

朱武祥清华大学经济管理学院商业模式创新中心的负责人，同时也是金融系的教授。

王晨雨清华大学经济管理学院商业模式创新中心的产业学者。

董光钰清华大学电子系的硕士生。

如今，大家讨论商业时，人工智能（AI）通常被拿来当作对话机器人、内容生成等应用的例子。但其实，有一场更深层次的、颠覆性的变革正在发生，它并不只是影响企业的营销或客服，而是直接触及到企业创造价值的核心——软件开发。这场悄然进行的革命，正是由AI编程推动的。它不仅仅是一个提升效率的工具，更是一种全新的生产模式，正在根本性地改变价值创造的逻辑，并预示着企业形态和社会结构的深刻变革。

如果说工业革命让体力劳动解放了，那么AI革命则是在解放我们的脑力。当工具的门槛被打破，创造力就成为了新的生产力。当脑力劳动逐渐不再依赖于工具技能时，生产的稀缺从“会做”转向“会想、会定义”，竞争优势也从操作技能转向了抽象建模、审美判断和解决复杂问题的能力。

这场变革的起点，可以说是像GitHub Copilot这样的工具逐渐普及。它们就像程序员的“智能助手”，通过理解程序员的意图，自动补全代码，从而解放了开发者的重复劳动。随后，Cursor等AI原生开发环境的出现，将人机协作推向了一个新的高度，催生了一种全新的工作方式，硅谷的前沿实践称之为“氛围编程”（Vibe Coding）。

“Vibe Coding”：从指令到共鸣的飞跃

所谓“氛围编程”的方法论，核心在于让AI在“意图引导”下完成任务分解和路径规划。尤其是在真实业务场景中，提升“引导能力”往往比“理解意图”更为重要。普通人提问和定义问题的能力有限，好的系统应该能够“把不会问的人引导到正确的结果”，这与萨阿斯瓦斯（Sarasvathy）提出的效果逻辑（Effectuation）——少做预测，多做实验——是相呼应的。

当构建复杂软件的边际成本大幅降低时，问题不再只是效率，而是涉及经济学、组织学和社会学。当软件能够编写软件时，资本开始直接雇佣算法劳动；成本曲线的变化也带动了组织和制度的调整。

在“Vibe Coding”的世界里，程序员不再只是向机器发出精确、死板的指令，而是与AI之间高度默契的合作关系。在这种模式下，开发者的角色更像是“创意总监”或“乐队指挥”，通过自然语言向AI表达的，不再是简单的“创建一个函数，输入X，返回Y”，而是更高层次的意图、产品的“氛围”（Vibe）、核心逻辑以及期望的用户体验。

许多管理者认为，AI编程的进步不过是让程序员的效率提高、软件交付更快。这是一种过于线性和渐进的理解，完全低估了即将到来的非线性颠覆。这场革命的真正意义不在于“更快地完成相同的任务”，而在于它从根本上改变了“谁能做事”和“能做什么事”。

想象一下，创造一个功能完备的软件应用的成本，从过去数百万美元的团队薪酬和数年的时间，骤降到几杯咖啡的API调用费用和几个小时的“氛围编程”，这已不仅仅是效率问题，而是经济学和社会结构的问题，更是关乎每个行业生存与发展的战略问题。这也解释了为何在工程活动中，审美与叙事的权重逐渐上升，创意不再是灵感的突现，而是可以编程的电网；Vibe Coding将电网连接到现实系统，照亮产品的每一个细节。

想象一下，如果生活在一个“创意即产品”的世界里：

一位经验丰富的零售采购经理，能在周末把她对供应链的独特见解，转化成一个比现有ERP系统更智能的库存管理应用。

一位在短视频平台上拥有百万粉丝的健身教练，能即时生成并发布一款带有自己训练理念的个性化健身App，直接与Keep或Peloton竞争。

一位对本地社区十分了解的小餐馆老板，能轻松创建一个高度定制化的外卖和会员系统，其用户体验甚至超过美团App。

当这一切成为现实，软件开发的“民主化”就不再是个技术名词，而是一股重塑市场格局的强大力量。这意味着，任何一个拥有深刻行业认知和创意的个人或小团队，都有可能打破传统的资本和技术壁垒，直接挑战现有市场领导者。

因此，AI编程的演变，不仅仅是程序员圈内的风波，而是一场即将在整个社会范围内引发的商业模式革命。它将深远影响每一个依赖软件运营的传统行业，从根本上改变我们构思商业模式、获取竞争优势、构建组织以及定义人才价值的方式。为了更清晰地理解这场革命的传导路径，我们将从以下三个层面逐一展开讨论。

第一层改变：双轨革命——新进入者的重构与在位者的危机

AI编程能力的普及，正在商业领域开辟出两条截然不同的变革之路，并引发一场不可避免的冲突：一条是对创业者和新进入者而言的“重构之路”，另一条则是传统企业面临的艰难“转型之路”。

对于新进入者来说，这是一场“从零到一”的模式重构。以往的创业者，最大的挑战在于如何将一个绝妙的创意变为现实产品。这往往需要巨额的启动资金来组建工程师团队，并忍受漫长的开发周期。而AI编程正好在这方面打破了核心障碍，因为构建的边际成本已经接近于零，创业瓶颈从“能否做出”转向了“能否快速试错 + 是否具备可持续的创意和审美”。过去我们问“能不能做”，现在我们问“值得不值得尝试”；随着构建成本的持续下降，速度和想象力变成了新的门槛。

案例1：独角兽的崛起——Pieter Levels

Pieter Levels，大家可能听过他的网名levelsio吧，这个人可是一个传奇。他凭借自己的力量，成功创建了多个盈利丰厚的网站，比如专为数字游民提供服务的Nomad List，还有利用AI生成图片的Photo AI等。根据他自己分享的信息，他的年收入早已突破了百万美元。他巧妙地使用AI工具来辅助编程、内容生成和客服处理，彻底把个人的生产力发挥到了极致。他的成功告诉我们，只要有超凡的视野和驾驭AI的能力，个人完全可以建立起过去需要庞大团队才能支撑的商业王国。

Levelsio的做法其实揭示了新型商业模式的真谛：用极低的成本和超快的速度把创意变成原型，并通过市场直接检验证明其价值。他们没有历史包袱，也没有繁琐的组织惯性，可以从零开始，围绕“创意—AI实现—市场验证”的高效循环来构建自己的商业模式。

对传统企业来说，这无疑是一场“在飞行的飞机上更换引擎”的大挑战。许多老牌行业的管理者可能以为，AI编程的革命与自己没有关系，其实这是个危险的误判。因为在21世纪，软件早已渗透到每一个行业，成为其“神经系统”。

无论是驱动智能工厂的控制系统、优化全球物流的供应链平台，还是进行风险评估的金融模型、管理客户关系的CRM系统，现代商业的每个环节都离不开软件的定义和驱动。因此，有一个基本逻辑浮出水面：一场改变软件生产方式的革命，必然会改变所有依赖软件进行运营和竞争的行业。

案例2：Hadrian对传统制造业的颠覆

位于硅谷的初创公司Hadrian，正在用软件和AI颠覆航空航天等高精密制造领域。他们把精密制造工厂视为一个“软件问题”，利用AI软件自动将客户的设计图纸转化为最佳加工路径，并由机器人进行全天候的自动化生产。过去需要几个月才能交付的精密零部件，现在只需几天就能搞定。对于传统制造商来说，他们现在的竞争对手不再是别的工厂，而是一家软件公司。这个新兴公司正是靠着AI编程的生产力优势，对现有商业模式发起了猛烈的挑战。

这种“软件化制造”不仅缩短了交付周期，还重塑了组织边界：外部的设计、仿真、打样、合规验证可以通过标准化接口流入生产中心，形成“模块化—可插拔”的产业分工，传统的纵向一体化被“任务网络”所重组。接口成为新的边界，协议则是新的组织法；一旦制造被软件化，产业的边界就画在了API上。

传统企业面临的重大挑战在于“组织惯性和模式惯性”，虽然跨部门协调、标准流程和合规审计能控风险，但却显著拖慢了试错频率和学习速度。他们就像是在一架高速飞行的飞机上更换引擎，既要保持稳定，又要实现技术更新，容易落入“用新技术做旧事情”的陷阱，难以发挥AI编程的颠覆性潜力。

第二层改变：AI原生商业模式的构建与传播

AI编程带来的生产力革命，让商业模式设计的重要性被大幅提升。当“构建它”的成本和时间不再是主要障碍时，战略的核心问题就转变为“我们应该做什么？”这就要求企业建立一套全新的逻辑，从模式设计到市场防御。

首先，商业模式设计从一种“受限的艺术”转变为一种“无限的科学”。过去，一个绝妙的商业设计常常因为高昂的开发成本而被搁置。而如今，AI让商业模式的“即时原型化”成为可能。

案例3：Devin的降临——预示“创意即产品”的时代

全球首位AI软件工程师Devin的出现，正好展现了这一未来趋势。Devin的能力远远超过了“代码补全”或“辅助调试”。在一个公开演示中，它能够接收模糊的任务简报（比如，“给一家纽约的餐馆建个网站”），然后独立进行规划、搜索相关技术、编写代码、测试、修复bug，最终完成整个项目的部署。

Devin的出现意味着未来的可能性：当一个AI代理能够独立完成从抽象商业想法到功能完备的产品时，商业模式设计的成本几乎只剩下“提出想法”的成本。没有技术背景的行业专家，其独特的商业洞察不再需要通过漫长的沟通和昂贵的开发团队来实现，而是可以直接转化为一个可用的产品原型。商业模式的验证周期将从“年”缩短到“周”，甚至“天”。

与此同时，“意图牵引”型产品将成为一条重要路径：通过可解释的步骤导航、默认选项与问答引导，让“不会定义问题的人”也能顺利完成复杂目标，从而显著降低“与AI的交互门槛”。好问题比好功能更稀缺；当代理能够把抽象变为应用时，问题本身就是产品的一半。

这种能力的普及，使得原本在硅谷被视为法则的“产品—市场—契合”（PMF）规则被彻底颠覆。自从Marc Andreessen提出PMF概念以来，寻找PMF就成了所有创业公司和企业内部创新项目的核心任务。其底层逻辑是：在大量资源（尤其是昂贵的工程资源）投入市场扩张之前，必须在小范围内验证产品是否满足强烈的市场需求。这种“先验证，再放大”的线性流程，其实是为了在资源有限、开发成本高昂的环境下，尽量规避风险。

当AI编程改变游戏规则时，我们的工作方式也迎来了大变革

你有没有想过，当AI编程让软件开发的成本几乎为零时，原来的法则会不会受到影响？如果创建一个最小可行产品（MVP）的花费不再是几个月的工程师工资，而只是几个小时的AI调用和创意构思，开发风险的担忧是不是就没那么重要了？这时候，传统的“预测—投入—放大”的方法就要退位，让位于“发散—并行—筛选”的新方式。与其把赌注压在某一个点上，倒不如让市场来进行“分布式A/B实验”。传播就像实验，用户是评审，链接则是渠道；市场的反应可以一次性并行展开，而不是一成不变地按步骤推进。简单来说，“传播 > PMF”意味着我们要打破旧有的“因果逻辑”，转而采用“探索逻辑”，通过传播来寻找产品市场契合度。在这样的新环境中，创作者的情感表达和影响力（比如审美、叙事、人设）通过AI得以放大，迅速转化为小规模的试产和市场推广，传播行为就成了市场的“筛选器”。AI让那些不懂编码的人有了“制造权”，而会思考的人则得到了“发电权”。

因此，企业的产品开发模式可谓是彻底颠覆了。

在传统体系下，企业得集中资源，花费好几个月甚至几年的时间来验证一个被认为有潜力的产品方向。这个过程常常伴随着内部讨论、市场调研和用户访谈，繁琐得让人头疼。

而在新的模式下，企业则会采取“创意广撒网”的策略。借助AI编程的强大能力，一个小团队甚至个人，可以在短短时间内围绕一个核心洞察，创造出数十个甚至上百个各具特色的微型产品原型。

在传统模式中，决定产品能否上市的往往是企业内部的决策者，比如产品总监、市场专家，甚至是CEO。这种基于经验的判断，难免夹杂不确定性和个人偏见。

但在新模式下，市场的自发传播行为成了唯一的裁判。企业将大量产品原型投放到真实的社交网络和社区中，静待市场的“自然选择”。那些能激发用户自发讨论、分享和传播的产品，便被视作有潜力的信号。为了适应这种“外部选择机制”，企业内部也应当推行“模块化接口”和“开放协作”：把数据、流程、支付、分发做成可组合的接口，允许外部创作者和供应方根据自己的能力与兴趣加入，形成一种去雇佣化的合作网络。

在旧有模式下，产品推广依赖于昂贵且中心化的市场营销活动，比如广告和公关等。

而在新模式中，传播本身就嵌入了产品设计之中，并极度依赖分布式媒体网络。个人IP和短视频平台的价值被大幅提升。一个拥有强大个人影响力的创业者，可以利用自己在特定社群中的信任，为AI快速生成的多个产品原型吸引高质量的用户，实现低成本启动。这种基于信任的传播，其转化效率和反馈质量远胜传统广告。短视频平台的算法推荐机制，为“大规模并行实验”提供了理想的渠道。它能够将不同的产品创意精准推送给潜在的细分用户，并通过用户互动数据提供即时反馈。

第三层改变：组织形态的终极变革
——旧制度的瓦解与“任务型组织”的崛起

随着生产模式、战略原则和竞争优势的全面变革，企业的组织形态也在经历根本性的重塑。从工业革命以来，建立的以分工和管理为核心的传统公司制度，在AI编程带来的个体赋能下，显得越来越冗余和笨重。

首先，传统公司制度的冗余性：当协调成本压倒创造价值。

传统企业组织的一个关键功能，就是协调大量人力资源去完成复杂任务。项目经理、部门总监、产品负责人等角色的存在，主要是为了应对信息不对称、任务分解和进度同步等“协调成本”问题。然而，当一个核心创意者可以直接与AI Agent“对话”，并由AI自主完成任务分解、代码生成、测试和部署时，这些中间管理者的作用就大幅减弱了。

AI降低的不是人工成本，而是组织的复杂性；层级是历史的解决方案，而不是未来的标准配置。AI编程不仅自动化了“执行”，还在很大程度上自动化了“管理”。AI将内部协调摩擦显著降低，很多层级的存在理由被技术取代。传统企业若不改变角色，依旧固守“层级/审批/人治”，在与那些由AI赋能、极度敏捷的“微型团队”竞争时，将显得力不从心。

其次，新组织形态：“任务型组织”的崛起。

AI编程将成为个体创造力的强大助推器。未来的成功企业不再以员工数量来衡量，而是以组织形态为标准：

极度精简的“任务型组织”：我在2023年与字节跳动合作研究时，就曾提出过这一概念。这类企业可能只有几个核心成员，他们是顶尖的商业模式专家、产品思想家和创意大师。他们的主要职责不再是管理，而是定义方向、设定目标，并驾驭庞大的AI Agent集群。他们就像乐团的指挥，通过灵活的“提示词”和战略指令，让AI创造出美妙的商业乐章。与此同时，开放式的模块化协作也在兴起：雇佣关系在弱化，接口与合约在强化。个人可以根据自己的能力、经验和潜力选择协作和成长路径，企业的边界被“任务网络”所重构。未来的组织，不是更高的塔，而是更密的网。

例如，Cognition AI公司便是这种新组织形态的典范。根据公开信息，Cognition AI拥有一支小而精的“指挥官”团队，成员都是国际信息学奥林匹克竞赛的金牌得主。这个不到20人的团队，创造出可能颠覆数百万软件工程师工作方式的产品，且获得了Founders Fund等顶级风投2100万美元的投资。他们的组织模式是：少数顶尖的“大脑”负责方向和架构，然后利用庞大的AI计算资源和模型执行任务。这种组织的效率和影响力，传统公司制度难以匹敌。

还有一类企业则可能转型为赋能平台，它们不再直接生产面向终端用户的产品，而是为全球无数“任务型组织”提供基础的AI能力、算力、数据、分发渠道和商业化工具。这些企业的核心竞争力在于构建一个繁荣的生态系统，通过生态的成功来获取价值。在这种模式下，领导力的核心从“管理人”转变为“设计系统和激励创造”。

案例4：AI原生对冲基金Numerai的组织颠覆

对冲基金的世界正在被AI重塑。Numerai就是一个极具颠覆性的“AI原生”对冲基金。它不雇佣传统团队，而是将加密的海量金融数据开放给全球数万名匿名的AI开发者，参与者利用数据构建自己的预测模型并提交结果。Numerai的AI“元模型”将所有优质模型整合形成最终的交易策略。这种新模式不再是“拥有顶尖团队”，而是“拥有一个让全球智慧为其生成和验证交易思想的系统”。在这里，AI不仅是分析工具，更是整个商业模式和组织形态的基石。Numerai本身就是一个极为精简的“指挥官”团队，设计的规则和平台成功协调了全球成千上万的“任务贡献者”。

当外部交易成本降到足够低，“公司”不再是组织复杂协作的唯一形式。个人工作室、去中心化组织（DAO）、产业众包、平台化承包都可能成为稳定的生产单元。监管和税制也会因此创新，以适应去雇佣化协作的合规和保障需求。企业的边界正在从“雇佣”转向“接口”；接口思维将成为平台时代的组织素养。未来的竞争，不是“拥有最好的人”，而是“吸引最好的解”；算法治理正在重塑协作与信任。

最后，人类价值也在升华，从单纯的执行者变为思想家。

未来工作的新方向，领导者们看过来！

在这个组织变革的时代，大家可能会想，人类会不会被大规模取代呢？其实并不会，我们的价值会向更高层次发展。当那些重复性和模式化的智力工作被人工智能接手后，我们真正的价值将体现在AI无法触及的领域，比如：