上个周末,在天津谷歌开发者社区 Vibe Coding 技术分享会上做了一个开场。总结了一下观点,分享给大家,希望有用。
在过去很长一段时间里,商业创新的“从0到1”是一件极其昂贵的事情。我们都听过那句经典的调侃:“我有一个绝妙的想法,就差一个程序员了” 。
这句话背后,其实并不是在讽刺谁,而是创新的高昂门槛。一个想法要落地,哪怕只是为了验证其可行性的最小化产品(MVP),也意味着巨大的前期投入。你需要一位甚至多位工程师,投入数周乃至数月的时间 。你需要定义API、开发前端、搭建后端、部署数据库……每一个环节都是实实在在的成本 。
而程序员也是要计算机会成本的,所以这种模式导致了一个必然结果:大量的创新想法,在萌芽阶段就因为过高的试错成本而被放弃。 特别是对于那些缺乏技术背景的传统行业从业者,或者资源有限的小团队而言,将一个业务构想付诸实践,几乎是遥不可及的。
今天,AI编程的成熟,正在从根本上改写这个等式。
我有一个强烈的感受,这种变革的深刻程度,堪比当年“从PC互联网到移动互联网”的跃迁 。移动互联网的普及,是因为它解放了“地点”,让用户随时随地接入网络,从而引爆了用户体量和应用场景的指数级增长 。
而AI编程,则是在解放“创造”的门槛。
过去,将业务需求翻译成可执行的代码,需要一位月薪数万的全栈工程师 。现在,这个角色的部分职能,可以由每月花费200美金的AI工具来承担 。
这意味着,创新的起点被前所未有地拉低了。产品经理、业务专家,甚至任何一个有清晰想法的人,都可以通过自然语言描述,让AI生成一个可运行的业务原型 。验证一个想法的成本,从“数周的人力”骤降至“数小时的算力”。
这就是我所说的“范式跃迁”:商业创新的核心驱动力,正在从“资源密集型”转向“创意密集型”。
当一个颠覆性的技术出现时,最大的机会往往存在于“认知差”之中 。今天,我们这些身处科技行业的人,与广大传统行业的从业者之间,就存在着巨大的认知鸿沟 。
我举了一个真实的例子:
我们曾帮助一家线下餐馆,利用AI来做经营分析。这家店很多订单都是手写的菜谱,在过去完全无法进行数据化管理 。而现在,AI不仅能识别这些手写订单,还能结合历史销售数据进行深度分析,最终得出一个令人意外的结论:每逢下雨天,“水煮肉”这道菜的销量就会显著提升 。
这个小小的洞察,让老板可以根据天气预报提前备货,降低食材损耗,提升利润 。在过去,这种基于数据分析的精细化运营能力,是大型连锁企业耗费巨资构建BI系统才能实现的核心优势 。而今天,AI将这种能力“民主化”了,让一家小餐馆也能享受到数据智能的红利 。
这个案例不是孤立的。它揭示了无数潜藏在传统行业中的机会。无论是餐饮、零售、制造还是服务业,都存在大量可以用AI进行优化和创新的环节。
而我们的机会,正是去做那个价值的连接者。我们懂技术,我们理解AI的能力边界。只要我们愿意深入到这些传统业务场景中去,就能发现并创造出巨大的价值。
其实,AI编程的浪潮,并不是要取代程序员。恰恰相反,它为技术从业者打开了一扇全新的大门。除了核心生产系统、高并发业务,在很长一段时间内依然需要我们专业的工程师来保障其稳定和高效 ,与此同时,AI赋予了我们一种新的能力——快速将业务洞察转化为实际产品的能力。
这是一个时代的跃迁 。我们不应该仅仅将AI视为一个提升编码效率的工具,更应该把它看作是撬动业务创新的杠杆。走出去,去了解真实世界的需求,用AI帮助那些传统业务释放新的活力,这或许是我们这一代技术人面临的,最激动人心的机遇。