AI編程：被忽視的全社會商業模式革命的引擎

編者按

許多傳統行業的管理者可能會認為，這場AI編程的革命與自己的業務相距甚遠。這是一個危險的誤判。因為在21世紀，軟件早已不是一個獨立的行業，而是滲透到每一個行業毛細血管的「神經系統。

當下的商業討論中，人工智能（AI）的焦點大多集中在對話機器人、內容生成等應用層面。然而，一個更深層次、更具顛覆性的變革正在悄然發生，它並非作用於企業營銷或客服末端，而是直擊其價值創造的核心——軟件開發。這場寧靜的革命由AI編程驅動。它並非簡單的效率工具，而是一種全新的生產範式，正在從根本上改寫價值創造的邏輯，並預示着未來企業形態乃至社會結構的深刻變革。

如果説工業革命解放了體力，AI革命則正在解放腦力；當工具門檻坍塌，創造力本身就是新的生產力。當腦力勞動逐步擺脫工具技能門檻時，生產的稀缺從「會做」轉為「會想、會定義」，競爭優勢由操作技能轉向抽象建模、審美判斷與提出複雜問題的能力。

這場變革的起點，以GitHub Copilot等工具普及為標誌。它們如同程序員的「智能副駕」，通過理解程序員的意圖並自動補全代碼，將開發者從大量重複性勞動中解放出來。緊接着，以Cursor等為代表的AI原生開發環境登場，將人機協作推向了新的高度，催生了一種全新的工作方式。在硅谷的前沿實踐中被稱為「氛圍編程」（Vibe Coding）。

「Vibe Coding」：從指令到共鳴的飛躍

「氛圍編程」的方法論要點之一，是讓AI在「意圖牽引」下完成任務分解與路徑規劃——尤其在分散、離散的真實業務場景里，提升「牽引能力」往往比「意圖理解」更關鍵。普通人提問與定義問題的能力有限，好的系統應當「把不會問的人也帶到正確的結果」，這與薩阿斯瓦斯（Sarasvathy）效果邏輯（Effectuation）的思想——少做預測、多做實驗——相呼應。

當構建複雜軟件的邊際成本驟降時，問題不再只是效率，而是經濟學、組織學與社會學的問題。當軟件會寫軟件，資本開始直接僱傭算法勞動；成本曲線改變的同時，組織與制度的曲線也隨之彎折。

「Vibe Coding」描述的不再是人向機器下達精確、刻板指令的過程，而是一種人與AI之間高度默契的協作狀態。在這種模式下，開發者扮演的角色更像是「創意總監」或「樂隊指揮」。他們通過自然語言，向AI傳達的不再是「創建一個函數，輸入X，返回Y」，而是更高層次的意圖、產品的「氛圍」（Vibe）、核心邏輯和期望的用户體驗。

許多管理者認為，AI編程的進步僅僅意味着程序員的效率更高，軟件的交付更快——這是一種線性的、漸進式的理解，完全低估了即將到來的非連續性顛覆。這場革命的真正意義不在於「更快地做同樣的事」，而在於它將從根本上改變「誰能做事」以及「能做什麼事」。

當創造一個功能完備的軟件應用的邊際成本，從數百萬美元的團隊薪酬和數年的時間，驟降到幾杯咖啡的API調用費用和幾個小時的「氛圍編程」時，這就不僅僅是效率問題了。而是一個經濟學問題，一個社會結構問題，更是一個關乎每一個行業生存與發展的戰略問題。這也解釋了為何審美與敍事在工程活動中的權重上升，創意不是靈感的閃電，而是可編程的電網；Vibe Coding讓電網併到現實系統，照亮產品的每一處細節。

想象一下，在一個「創意即產品」的世界里：

一位經驗豐富的零售業採購經理，可以在一個周末將她對供應鏈的獨特洞察，轉化為一個比現有ERP系統更智能的庫存管理應用。

一位在短視頻平臺擁有百萬粉絲的健身教練，可以即時生成併發布一款帶有自己獨特訓練理念的個性化健身App，直接挑戰Keep或Peloton。

一位對本地社區瞭如指掌的小餐館老闆，可以輕松創建一個高度定製化的外賣和會員系統，其針對自己會員的用户體驗甚至超越美團App。

當這一切成為可能，軟件開發的「民主化」就不再是一個技術術語，而是一股重塑市場格局的巨大力量。它意味着，任何一個擁有深刻行業認知和獨特創意的個人或小團隊，都有可能繞開傳統的資本和技術壁壘，直接對既有市場領導者發起非對稱攻擊。

因此，AI編程的演進，並非僅僅是程序員世界內部風暴，而是一場即將席捲全社會的商業模式革命。它將深刻影響每一個依賴軟件運營的傳統行業，從根本上改變我們設計商業模式、獲取競爭優勢、構建組織以及定義人才價值的方式。爲了清晰地理解這場革命的傳導路徑，我們將從以下三個層面逐一展開論述。

第一層改變：雙軌革命——新進入者的重構與在位者的危機

AI編程能力的普及，正在商業世界中開闢出兩條截然不同的變革路徑，並引發一場不可避免的衝突：一條是創業者和新進入者激進的「重構之路」，另一條是傳統企業艱難的「轉型之路」。

對新進入者而言，這是一場「從0到1」的模式重構。過去的創業者，最大的挑戰是如何將一個絕妙的創意轉化為真實的產品。這需要鉅額的啟動資金來組建工程師團隊，並忍受漫長的開發周期。而AI編程正在徹底移除這一核心障礙，因為邊際構建成本逼近於零，創業的瓶頸從「能不能做出來」轉為「能否快速試錯 + 是否具備可持續的創意與審美供給」。過去問「能不能做」，現在問「值得不值得試」；當構建成本持續降低，速度與想象力成為新的門檻。

案例1：「一人獨角獸」的崛起——Pieter Levels

Pieter Levels（網名levelsio）是這一理念最知名的實踐者。他獨自一人創建和運營着多個盈利頗豐的網站，包括服務數字遊民的Nomad List和利用AI生成寫真的Photo AI等。根據他自己公開分享的數據，其個人年收入早已超過百萬美元。他廣泛使用AI工具來輔助編程、生成內容和處理客户服務，將個人的生產力槓桿化到了極致。他的成功證明了，一個擁有卓越願景和駕馭AI能力的個人，完全可以建立起過去需要數十人團隊才能支撐的商業帝國。

Levelsio的實踐揭示了新進入者商業模式的本質：以極低的成本、極快的速度將創意原型化，並通過市場直接驗證。他們沒有歷史包袱，沒有龐大的組織慣性，他們可以在一張白紙上，從第一天起就圍繞「創意—AI實現—市場驗證」的極速循環來構建自己的商業模式。

對於傳統在位者而言，這是一場「在飛行的飛機上更換引擎」的危機。許多傳統行業的管理者可能會認為，這場AI編程的革命與自己的業務相距甚遠。這是一個危險的誤判。因為在21世紀，軟件早已不是一個獨立的行業，而是滲透到每一個行業毛細血管的「神經系統」。

無論是驅動智能工廠的控制系統、優化全球物流的供應鏈平臺、進行風險評估的金融模型，還是管理客户關係的CRM系統，現代商業的每一個環節都由軟件定義和驅動。因此，一個根本性的邏輯浮出水面：一場徹底改變軟件生產方式的革命，必然會徹底改變所有依賴軟件進行運營和競爭的行業。

案例2：Hadrian對傳統制造業的顛覆

位於硅谷的初創公司Hadrian正在用軟件和AI徹底顛覆航空航天等高精密製造領域。他們將精密製造工廠視為一個「軟件問題」，利用AI軟件自動將客户的設計圖紙轉化為最優的加工路徑，並由機器人進行全天候的自動化生產。使過去需要數月才能交付的精密零部件的交付周期被縮短到幾天。對傳統制造商而言，他們的競爭對手不再是另一家工廠，而是一家軟件公司。這個新進入者，正是利用AI編程的生產力優勢，對現有商業模式發起了降維打擊。

這類「軟件化製造」帶來的不僅是交付周期壓縮，更是組織邊界的改寫：外部的設計、仿真、打樣、合規驗證可通過標準化接口流入生產中樞，形成「模塊化—可插拔」的產業分工，傳統縱向一體化被「任務網絡」重組。接口是新的邊界，協議是新的組織法；當製造被軟件化，產業的邊界畫在API上。

傳統企業面臨的巨大挑戰在於「組織慣性和模式慣性」，跨部門協調、標準流程、合規審計雖能控風險，卻顯著拖慢試錯頻率與學習速率。他們是在一架正在高速飛行的飛機上更換引擎，既要保持穩定，又要實現技術換代，很容易陷入「用新技術做舊事情」的陷阱，難以發揮AI編程的顛覆性潛力。

第二層改變：AI原生商業模式的構建與傳播

AI編程帶來的生產力革命，直接導致了商業模式設計能力的重要性被前所未有地放大。當「構建它」的成本和時間不再是主要障礙時，戰略的核心問題就從「我們能做什麼？」轉變為「我們應該做什麼？」這要求企業必須建立一套全新的、從模式設計到市場防禦的完整邏輯。

首先，商業模式設計本身從一種「受限的藝術」轉變為一種「無限的科學」。過去，一個絕妙的商業設計會因高昂的開發成本而被束之高閣。如今，AI讓商業模式的「即時原型化」成為可能。

案例3：Devin的降臨——預示「創意即產品」的時代

由Cognition AI發佈的全球首位AI軟件工程師Devin，正是這一未來趨勢的驚鴻一瞥。Devin所展示的能力，已經遠遠超越了「代碼補全」或「輔助調試」。在一個公開演示中，它能夠接收一個包含模糊需求的任務簡報（例如，「為一家紐約的餐館創建一個網站」），然后自主地進行規劃、上網搜索相關技術、編寫代碼、測試、修復bug，並最終完成整個項目的部署。

Devin的出現預示了這樣一種未來：當一個AI Agent能夠獨立完成從一個抽象的商業想法到功能完備的產品的全過程時，商業模式設計的成本就幾乎只剩下「提出想法」的成本。一個非技術背景的行業專家，其獨特的商業洞察不再需要通過漫長的溝通和昂貴的開發團隊來實現，而是可以直接轉化為一個可用的產品原型。商業模式的驗證周期將從「年」壓縮到「周」，甚至「天」。

與此並行，「意圖牽引」型產品將成為一條重要路線：通過可解釋的步驟導航、默認選項與問答引導，讓「不會定義問題的人」也能完成複雜目標，顯著降低「與AI的交互門檻」。好問題比好功能更稀缺；當Agent能把抽象變成應用，問題本身就是產品的一半。

這種能力的普及，使得原本在硅谷被奉為圭臬的創業法則——「產品—市場—契合」（PMF）法則被徹底顛覆。自Marc Andreessen提出PMF概念以來，尋找PMF就成為所有創業公司和企業內部創新項目的核心任務。其底層邏輯是：在投入大規模資源（尤其是昂貴的工程資源）進行市場擴張之前，必須在一個小範圍內驗證產品是否滿足了強烈的市場需求。這種「先驗證，再放大」的線性流程，其本質是爲了在資源有限、開發成本高昂的環境下，最大限度地規避風險。

然而，當AI編程將軟件開發的邊際成本降至接近於零時，這一經典法則賴以存在的基礎便開始動搖。如果創造一個最小可行產品（MVP）的成本不再是數月的工程師薪酬，而僅僅是幾小時的AI調用和創意構思，那麼「規避開發風險」這一核心訴求的重要性就大大降低了。此時，「預測—投入—放大」的舊鏈路讓位於「發散—並行—篩選」的新鏈路：與其押注單點，不如讓市場做「分佈式A/B實驗」。傳播即實驗，用户即評審，鏈接即渠道；市場被一次性並行展開，而不是按部就班地被「立項」。這就是所謂的，「傳播 > PMF」，它將傳統的「因果邏輯」（先找到PMF，再尋求傳播）顛倒為一種「探索邏輯」（通過傳播來發現PMF）。在新的鏈路里：創作者的情緒定義能力與情緒影響力（審美/敍事/人設）經AI放大后，能更快轉化為製造端的小批量試產與灰度上量，傳播行為成為事實上的「市場篩選器」。AI讓不會寫代碼的人擁有「製造權」，讓會思考的人獲得「發電權」。

因此，企業進行產品開發的模式全面改變。

在舊範式下，企業需要集中資源，花費數月甚至數年時間，去驗證一個被認為最有潛力的產品方向。這個過程充滿了內部論證、市場調研和焦點小組訪談。

在新範式下，企業將採取一種「創意廣撒網」策略。利用AI編程的強大能力，一個極小的團隊甚至個人，可以在極短的時間內，圍繞一個核心洞察，生成數十個甚至上百個功能、定位、設計風格各不相同的微型產品原型。

在舊範式下，決定一個產品能否進入市場，通常是企業內部決策者——產品總監、市場專家，甚至是CEO的直覺。這種基於經驗的預測，充滿了不確定性和個人偏見。

在新範式下，市場的自發傳播行為成爲了唯一的裁判。企業將大量的產品原型投放到真實的社交網絡和社區中，然后靜待市場的「自然選擇」。那些能夠引發用户自發討論、分享和病毒式傳播的產品，被認為是具有PMF潛力的信號。為承接這種「外部選擇機制」，企業內部應推行「模塊化接口」與「開放協作」：把數據、流程、支付、分發做成可組合的接口，允許外部創作者/供應方按能力與興趣接入，形成去僱傭化的任務協作網絡。

在舊範式下，產品推廣依賴於昂貴和中心化的市場營銷活動，如廣告投放、公關活動等。

在新範式下，傳播本身就內嵌於產品設計之中，並高度依賴於分佈式媒體網絡。個人IP和短視頻平臺的價值被極大地放大了。一個擁有強大個人IP的創業者，可以通過其在特定社羣中的信任和影響力，為其用AI快速生成的多個產品原型帶來高質量的種子用户，實現成本極低的冷啟動。這種基於信任的傳播，其轉化效率和反饋質量遠非傳統廣告可比。短視頻平臺的算法推薦機制，則為「大規模並行實驗」提供了完美的渠道。其算法能夠將不同的產品創意精準地推送給潛在的細分用户羣體，並通過用户的互動數據提供即時反饋。

第三層改變：組織形態的終極變革——舊制度的瓦解與「任務型組織」的崛起

生產範式、戰略法則和競爭優勢來源的全面變革，最終將導向對企業組織形態的根本性重塑。自工業革命以來建立的、以分工和管理為核心的舊有公司制度，在AI編程帶來的極致個體賦能面前，正變得前所未有的冗余和笨重。

1. 舊有公司制度的冗余：當協調成本壓倒創造價值

傳統企業組織的核心功能之一，是協調大規模的人力資源以完成複雜的任務。項目經理、部門總監、產品負責人……這些角色的存在，很大程度上是爲了解決信息不對稱、任務分解和進度同步等「協調成本」問題。然而，當一個核心創意者可以直接與AI Agent「對話」，並由AI自主完成任務分解、代碼生成、測試和部署時，這些中間管理和協調層的作用就被極大地削弱了。

AI降低的不是人工成本，而是組織的熵；層級是歷史的解決方案，不是未來的默認設置。AI編程不僅自動化了「執行」，更在很大程度上自動化了「管理」。 AI 將內部協調摩擦大幅度壓低，很多層級的存在理由被技術替代。傳統企業若不下沉為「接口/規則/激勵的設計者」，而固守「層級/審批/人治」，將使傳統企業在與那些由AI賦能的、極度敏捷的「微型團隊」的競爭中不堪一擊。

2. 新組織形態：「任務型組織」的崛起

AI編程將成為個體創造力最強大的放大器。未來的成功企業將不再以員工數量來衡量其規模和實力。相反，它們的組織形態可能演變為：

極度精簡的「任務型組織」：筆者在2023年和字節跳動進行合作研究時就曾提出過任務型組織的概念。這類企業可能只有少數幾位核心成員。他們是頂尖的商業模式專家、產品思想家和創意大師，他們的核心職責不再是管理具體的人和事，而是定義方向、設定目標，並駕馭龐大的AI Agent集羣。他們如同樂團指揮，通過精妙的「提示詞」和戰略指令，讓AI交響樂團演奏出華美的商業樂章。與此對應的是「開放式的模塊化協作」：僱傭關係弱化，接口與合約強化。個人可按能力、經驗、潛力與商業網絡節點選擇協作路徑與成長路徑，企業的邊界被「任務網絡」重新勾勒。組織的未來，不是更高的塔，而是更密的網。

前面提到的 Cognition AI 公司本身就是新組織形態的絕佳範例。根據公開信息，Cognition AI擁有一支規模極小但成員極其頂尖的「指揮官」團隊，包括多位國際信息學奧林匹克競賽金牌得主。這個不到20人的團隊，創造出可能顛覆數百萬軟件工程師工作方式的產品，並獲得了Founders Fund等頂級風投2100萬美元投資。他們的組織模式是：極少數頂尖的「大腦」定義方向和架構，然后駕馭龐大的AI計算資源和模型去執行。這種組織的效率和影響力，是舊有公司制度無法想象的。

任務型組織的生態平臺生：另一類企業則可能轉型為一個賦能平臺。它們不再直接生產面向終端用户的產品，而是為全球無數的「任務型組織」提供底層的AI能力、算力、數據、分發渠道和商業化工具。它們的核心競爭力在於構建一個繁榮的生態系統，通過生態的成功來獲取價值。在這種模式下，領導力的核心將從「管理人」轉變為「設計系統和激勵創造」。

案例4：AI原生對衝基金Numerai的組織顛覆

對衝基金的世界正在被AI從組織結構上重塑。Numerai 是一個極具顛覆性的「AI原生」對衝基金。它沒有僱傭傳統的團隊，而是將加密后的海量金融數據開放給全球數萬名匿名的AI開發者，參與者利用數據構建自己的預測模型並提交結果。Numerai的AI「元模型」則將所有優質模型整合形成最終的交易策略。這創造了一個全新的範式：它不再是「擁有頂尖的團隊」，而是「擁有一個讓全球智慧為其生成和驗證交易思想的系統」。AI在這里不僅是分析工具，更是整個商業模式和組織形態的基石。Numerai本身就是一個極度精簡的「指揮官」團隊，它設計的規則和平臺，成功地協調了全球成千上萬的「任務貢獻者」。

當外部交易成本降到足夠低，「公司」不再是組織複雜協作的唯一形式。個人工作室、DAO（區中心化組織）、產業眾包、平臺化承包均可成為穩定的生產單元（非公司化生產）。監管與稅制也會因此被迫創新，以適配「去僱傭化協作」的合規與保障需求。企業的邊界，正從‘僱傭’遷移到‘接口’；接口思維是平臺時代的組織素養。不是「擁有最好的人」，而是‘吸引最好的解’；算法治理重塑了協作與信任。

3. 人類價值的升維：從執行者到思想家

在這場組織變革中，人類並不會被大規模取代，而是價值將被「升維」。當重複性、模式化的智力勞動被AI接管后，人類的價值將完全集中在那些AI無法企及的領域：

提出顛覆性的問題和願景。

進行跨領域的、非連續性的創新。

提供獨特的審美判斷和人文關懷。

建立和維繫複雜的人際信任與情感連接。

未來的核心人才不再是擁有特定技能的「工匠」，而是具備高度抽象思維、深刻人性洞察和卓越審美判斷的「思想家」和「藝術家」。

給所有行業領導者的行動建議

1. 立即擁抱並普及AI編程工具：讓你的核心團隊，尤其是產品、戰略團隊，立刻開始使用現有工具，培養「氛圍編程」的思維和能力。

2. 建立「創意工廠」，而非「代碼工廠」：建立快速、低成本的內部創新機制，鼓勵大規模的產品原型實驗，並獎勵那些能夠通過市場傳播驗證價值的團隊。

3. 高度重視商業模式設計：將招聘和培養的重心從擁有特定編程技能的「執行者」，轉向具備高度抽象思維、深刻人性洞察和卓越審美判斷的「商業模式設計師」。

4. 以「零成本」思維進行戰略規劃：領導者需要進行思想實驗：如果創造一個新產品的成本為零，我們的公司應該是什麼樣子？我們的行業將被如何重塑？

5. 把「接口化與開放協作」當作組織工程：以 API/數據標準/清結算規則將組織「樂高化」，吸引外部任務網絡參與，形成「去僱傭化協作」的生態優勢。

這場由AI編程驅動的革命，最終將獎勵那些擁有最深刻認知、最獨特創意和最快執行速度的企業。對於今天的商業領袖而言，問題不再是「我們是否應該使用AI編程」，而是「我們如何成為駕馭這場革命、進化到下一個時代」。那些固守舊大陸的企業，將被新時代的「一人艦隊」遠遠甩在身后。

撰 文：

王子陽 清華大學經濟管理學院商業模式創新中心研究主管、西安交通大學物流融合創新發展研究中心副研究員

朱武祥 清華大學經濟管理學院商業模式創新中心主任、清華經管金融系教授

王晨雨 清華大學經濟管理學院商業模式創新中心產業學者

董光鈺 清華大學電子系碩士生

本文來自微信公眾號「中歐商業評論」，作者：王子陽，36氪經授權發佈。