馬斯克放話，AI 奇點(diǎn)要來了

以前不懂技術(shù)的人做產(chǎn)品都有一個(gè)局限，那就是缺個(gè)程序員。

準(zhǔn)確說，是缺一個(gè)有耐心、沒脾氣、好說話、干活快、不排斥需求變更的程序員。

當(dāng)然，這種期望在現(xiàn)實(shí)中可遇不可求。不過，現(xiàn)在似乎可以了。

不是程序員變了，而是 AI 編程更強(qiáng)了。

這么說吧，現(xiàn)在 AI Coding 在大多數(shù)新建項(xiàng)目上的表現(xiàn)已經(jīng)一定程度上超過真人了，而且這種進(jìn)化速度還在加快。

Midjourney 創(chuàng)始人 David 前陣子公開說，自己圣誕節(jié)的編碼項(xiàng)目比過去 10 年加起來還多。

他還說，雖然能感到局限，但知道一切都不再一樣了。

馬斯克在 X 上連發(fā)兩條內(nèi)容，直接放話 2026 就是奇點(diǎn)之年。

他們的表達(dá)其實(shí)都指向同一個(gè)錨點(diǎn)，Claude Code。

我之前寫文章分享過 Claude Code 的用法和能力，也做過一些案例，感興趣的可以去我歷史文章里搜一下。

最近 Claude Code 在國外很火，而我身邊一些喜歡 AI Coding 的朋友也大多用它來完成編碼和項(xiàng)目創(chuàng)作。

如果在技術(shù)領(lǐng)域談「奇點(diǎn)」，是指技術(shù)增長進(jìn)入不可控、不可逆的指數(shù)級爆發(fā)階段。

過去我們會用「摩爾定律」來框定計(jì)算機(jī)的發(fā)展規(guī)律，集成電路上可容納的晶體管數(shù)量大約每 18~24 個(gè)月就會翻一番，同時(shí)成本會下降一半。

不過，這還是在可控和可預(yù)測范疇內(nèi)。

但現(xiàn)在，AI 的進(jìn)化速度顯然已經(jīng)超出了摩爾定律的范疇，它所展現(xiàn)出來的能力已經(jīng)難以用某一個(gè)定性的框架來約束。

尤其是在編程領(lǐng)域，幾乎每一款新模型的發(fā)布和原有模型的迭代都會宣稱他們在代碼能力上的進(jìn)化。

Claude Code 不是才火的，而是一直就很火。

兩個(gè)月前發(fā)布的 Claude Opus 4.5 直接帶飛了 Claude Code，在大模型 LLM 基準(zhǔn)測試榜單 LiveBench 上，Claude Opus 4.5 超過 GPT-5.1 Codex MAX 和 Gemini 3 Pro 登頂。

某種程度上說，這就是目前最強(qiáng)的 AI Coding 模型。

以前我還是程序員的時(shí)候，寫代碼完成一個(gè)簡單登錄功能開發(fā)大概需要半小時(shí)。

如果邏輯再復(fù)雜一點(diǎn)，甚至要兩三個(gè)小時(shí)。

在這個(gè)過程中，我需要完成前端頁面開發(fā)、后臺邏輯開發(fā)、數(shù)據(jù)庫操作開發(fā)，然后還要調(diào)試和 debug，最終才能發(fā)布。

如果再加上前置工作，需求分析、原型設(shè)計(jì)、PRD 寫作、UI 設(shè)計(jì)、標(biāo)注、切圖，算下來一個(gè)簡單登錄功能至少需要一天工時(shí)。

注意，我說的還是簡單功能。

但凡加一點(diǎn)復(fù)雜業(yè)務(wù)邏輯，整個(gè)打包工作量就直線上升了。

可是現(xiàn)在，如果把上述工作以明確指令的方式交給 AI 來做，可能幾分鐘就完成了。

關(guān)鍵是，AI 的完成質(zhì)量比人好、效率比人高、成本比人低。

那些熬夜寫代碼的日子里，不可能想到有一天竟然會有這么個(gè)新東西能替代程序員完成代碼編寫。

那么，AI 現(xiàn)在能完全取代程序員么？

我覺得還不行。

不是因?yàn)?AI 能力還不夠強(qiáng)，而是過去已經(jīng)在運(yùn)行的系統(tǒng)難以讓 AI 無縫切入。

AI 可以在做一些新產(chǎn)品新系統(tǒng)上從零開始，完成一些小型網(wǎng)站和 App 應(yīng)用開發(fā)是能夠勝任的，的確比人做得好。

但是，如果讓 AI 接管一個(gè)已有復(fù)雜系統(tǒng)的代碼開發(fā)，估計(jì)沒有哪家公司和團(tuán)隊(duì)敢這么做。

現(xiàn)在你們看到的大量 AI Coding 的產(chǎn)物，要么是一些簡單工具，要么是一些只有少量接口調(diào)用的工具流，完整的商業(yè)級復(fù)雜系統(tǒng)幾乎沒有。

不是代碼能力不行，而是在業(yè)務(wù)邏輯、數(shù)據(jù)處理、安全策略、代碼質(zhì)量上還不能做到直接替換人類程序員。

程序員不會被淘汰，但是掌握 AI 能力的程序員會越來越吃香，而普通人也終于有了一個(gè)機(jī)會能利用技術(shù)開發(fā)自己的產(chǎn)品。

就在幾年前，行業(yè)里還盛行學(xué)習(xí) Python 和 PHP 去開發(fā)一些產(chǎn)品，現(xiàn)在基本沒人說了。

不是技術(shù)不重要了，而是技術(shù)更普惠了。

懂技術(shù)的讀者知道，其實(shí)編程語言就是一種自然語言的計(jì)算機(jī)化。

我們做產(chǎn)品也是先定義需求、進(jìn)行設(shè)計(jì)、完成邏輯梳理、然后再開發(fā)，開發(fā)的過程也就是用代碼把這些已經(jīng)存在的邏輯翻譯成計(jì)算機(jī)能理解機(jī)器語言。

理論上來說，自然語言其實(shí)就是一種編程語言。

我們用大白話去描述一個(gè) App 和網(wǎng)站的界面長什么樣，詳細(xì)說明一個(gè)登錄功能的邏輯是什么，描述一個(gè)商品下單后的處理流程是什么。

這些，都是自然語言。

只不過以前計(jì)算機(jī)無法直接把這種自然語言轉(zhuǎn)變成代碼，現(xiàn)在 AI 可以了。

因此，未來的編程語言就是自然語言。

所以我才說，不是技術(shù)不重要了，而是技術(shù)更普惠了。

在我看來，未來使用技術(shù)開發(fā)產(chǎn)品的會有兩類人，一類是專業(yè)程序員，還有一類就是會用 AI 開發(fā)的普通人。

更準(zhǔn)確地說，我會把后一種人當(dāng)成是產(chǎn)品經(jīng)理。

前者具備技術(shù)領(lǐng)域全套的知識和技能，主要做一些大型復(fù)雜系統(tǒng)。后者有較強(qiáng)的結(jié)構(gòu)化思維和表達(dá)能力，能夠把想法通過自然語言準(zhǔn)確地描述給 AI，主要做一些應(yīng)用型產(chǎn)品。

曾經(jīng)有人諷刺人人都是產(chǎn)品經(jīng)理這句話，或許，接下來才是人人都是產(chǎn)品經(jīng)理的真正時(shí)代。

對此，我是非常樂觀的。

可能還是會有人覺得現(xiàn)在的 AI 編程還不成熟，沒法商用，其實(shí)我理解這種想法，也很正常。

不過既然 AI 可能會迎來奇點(diǎn)時(shí)刻，那我們過去的認(rèn)知和掌握的規(guī)律也可能會被打破。

雷?庫茲韋爾在《奇點(diǎn)臨近》中提出過「加速回報(bào)定律」，認(rèn)為技術(shù)進(jìn)步呈指數(shù)增長，并預(yù)測奇點(diǎn)將在 2045 年左右到來，人類可實(shí)現(xiàn)與技術(shù)的融合。

現(xiàn)在看來，這個(gè)預(yù)測可能要提前了。

我是 2007 年寫下了人生中的第一行代碼，當(dāng)時(shí)用的是 C 語言。

學(xué)習(xí)技術(shù)和編程的第一天，每一個(gè)程序員都是從在命令行輸出一句「Hello World」開始的。

那時(shí)候的 World 對我們來說是一個(gè)計(jì)算機(jī)世界，但今天的 World 已經(jīng)是 AI 世界了。

既然寫代碼這件事會迎來奇點(diǎn)時(shí)刻，那其他領(lǐng)域的工作呢？

我隱約有一種感覺，未來很多行業(yè)領(lǐng)域都會產(chǎn)生一些類似「超級產(chǎn)品經(jīng)理」的崗位。

他們懂業(yè)務(wù)、懂用戶、懂商業(yè)，關(guān)鍵是善于組合使用各種 AI 能力去創(chuàng)造價(jià)值，這種「一超組多強(qiáng)」的模式會成為新時(shí)代的復(fù)合型人才。

我們依舊還在最好的時(shí)代，別慌、別急、別等。

迭代自己，永遠(yuǎn)是最優(yōu)解。

················· 唐韌出品 ·················

安可時(shí)刻

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