共计 2610 个字符，预计需要花费 7 分钟才能阅读完成。
几天前，我和一位从事编程的好友共进晚餐，他兴奋地展示了他的电脑，表示如今写代码已经不需要逐行输入了。
只需对AI说“创建一个餐厅网站，能进行预约”，不到两个小时就完成了。
我当时非常震惊，这根本不是节省时间，而是彻底改变了商业的规则。这正是当今大热的AI编程，它并不是遥不可及的技术，而是在重新定义业务的基础逻辑。
起初我以为AI编程只是辅助程序员，比如提供一些代码片段，但后来我意识到这项技术已经有了更高的进化。
最初的工具，例如GitHub Copilot，之前好友用它来编写用户订单模块，以前需要三周的时间，现在一周就能搞定。
后来出现了Cursor这种工具，用户可以直接与AI讨论“产品的感觉”，比如想要一个“简洁而温馨的购物页面”，AI便能明白如何实现，硅谷的人称之为“氛围编程”。
更为先进的是Devin，有人提到只需给它一个需求“创建纽约的餐馆网站”，它便会自动查找资料、编写代码、进行测试，最后直接上线，整个过程无需人工干预。
这绝对不只是辅助工具，简直是一个全自动的“代码工人”。
讨论了AI编程如何从“小助手”转变为“主力军”，接下来就得提到这场变革使市场上的两类人彻底分道扬镳——新兴创业者与资深的传统企业，他们的生活状态完全不同。
单枪匹马撼动整个团队？新兴玩家的AI逆袭之路
如今的新创业者们可谓是如鱼得水，以前要开发一个APP，必须筹集资金组建团队，耗费数月才能完成初步原型。
如今却大不同了，有位名叫Pieter Levels的创业者，独自一人创建了多个盈利网站，例如帮助数字游民寻找住所的NomadList，以及使用AI生成写真的PhotoAI，听说他的年收入早已超过百万元。
他凭借AI工具进行代码编写和客户服务，单枪匹马的效率堪比一个大团队。
还有一家名为Hadrian的公司，更是将制造过程视作“软件问题”，利用AI将设计图直接转化为加工路径，过去需要数月才能完成的精密零件，如今几天内就能搞定。
这些新兴企业完全打破了传统规则，借助AI将成本和时间压缩到极限，对于老旧企业而言，这不仅是竞争，更是一次全面的降维打击。
他们不再纠结于“是否能实现”，而是关注“这个创意是否值得尝试”，试错成本低到难以想象。
而新兴企业的优势不仅于此，他们还利用社交媒体进行创意测试。
例如，有一家快消品牌使用AI生成了多种包装设计，并将其发布到短视频平台，观察哪些设计更受欢迎，最终迅速确定了最佳方案。
这种“让市场来选择”的策略，显然比传统企业封闭式调研要快得多。
新兴企业通过AI迅速崛起，而传统企业却面临着更多挑战。
并不是他们缺乏变革的意愿，而是这种转型实在艰难，犹如在飞行中的飞机上更换引擎，既要保持现有业务的稳定，又要学习新技术，极易陷入“用AI做旧事”的困境。
我曾听说一家跨国制造公司，试图利用AI优化生产流程，结果各部门协调耗时两个月，最后的效果远不及小企业的速度。
可以理解，许多传统企业在运作时会受到流程和规定的制约，例如合规审计和跨部门签字等措施，这虽然有助于风险控制，却也显著降低了试错的效率。
更为重要的是，软件已经渗透到了各行各业。无论是智能工厂的控制系统，还是物流行业的供应链平台，均依赖于软件的推动。
由于人工智能改变了软件的开发模式，自然而然地也改变了相关行业的运作方式。
就像Hadrian那样，传统制造业的竞争对手如今变成了软件公司，若不进行转型，企业将面临困境。
无论是新兴公司还是老牌企业，都无法回避一个核心问题：当AI降低了“产品生产”的成本后，究竟应该专注于哪些方面？过去我们关注“是否能够做到”，现在则需思考“是否应该去做”。商业模式的规则已经发生了彻底的变化，甚至连企业的团队构成也随之改变。
曾几何时，大家都认为公司越大越好，人手越多越强大，如今这一观念正逐渐被颠覆。
以CognitionAI为例，创始人Devin仅有不到20人的团队，却获得了顶级投资，并研发出可能颠覆程序员工作的产品。
他们的团队成员无需编写大量代码，主要负责为AI设定方向，像乐队指挥一样，引导AI“演绎”出期待的产品。
还有一家名为Numerai的对冲基金更是创新，完全不雇传统数据分析师，而是将数据开放给全球的AI开发者，大家共同构建模型，企业仅需整合最佳方案。
这种“小核心+大AI”的组织结构相比于以往的几百人的团队灵活性大为提升。
传统企业的层级管理模式如今看来反而成了负担，协调工作的人数往往超过实际工作者，导致效率下降。
我一位朋友所在的公司也在经历变革，曾经一个项目需要十几位程序员，现在只需两三人配合AI就能完成。
他们的老板表示，现在招聘时不再关注求职者能写多少行代码，而是看重其能否提出让用户眼前一亮的创意，以及是否能与AI有效沟通需求。
简而言之，未来所需的核心人才将不再是“代码工匠”，而是“创意架构师”。
或许有人会疑惑，既然人工智能如此强大，人类的角色又该是什么呢？其实不用担心，AI所接手的是那些重复性的工作，而人的重要性反而愈发凸显。
例如，创造新点子、进行跨领域的创新，或者深入理解用户的真实需求，这些都是目前AI所无法替代的任务。
就像健身APP的教练，他们并不需要掌握编程，只需将自己的训练理念表达清晰，AI便能协助他们开发出专属的应用，与大型平台进行竞争。
因此，AI编程的这场变革不再是一个选择，而是每个人都必须面对的挑战。
如果企业现在还不采取行动，恐怕真的会被时代的潮流所抛弃。
例如，企业应优先让核心团队熟悉并使用AI编程工具，不应等到最后一刻；同时，将公司的流程拆分为模块，便于外部合作，就像拼搭乐高一样；最关键的是，不要再仅仅关注“如何加快工作效率”，而要多考虑“应该做些什么”。
未来的商业竞争，将不再是人数或资金的较量，而是创意的优劣，以及与AI的协作能力。
那些依然依赖传统方法的企业，恐怕会在新时代的“一人舰队”面前被远远抛在后头。
AI编程所带来的不仅仅是编码方式的转变，更是整个商业生态规则的重新制定，越早理解，越能越快受益。
