AI编程：被忽视的全社会商业模式革命的引擎

中欧商业评论·2025年10月30日 17:18

AI编程颠覆商业模式，创意即产品，一人舰队将重塑行业格局。

编者按

许多传统行业的管理者可能会认为，这场AI编程的革命与自己的业务相距甚远。这是一个危险的误判。因为在21世纪，软件早已不是一个独立的行业，而是渗透到每一个行业毛细血管的“神经系统。

当下的商业讨论中，人工智能（AI）的焦点大多集中在对话机器人、内容生成等应用层面。然而，一个更深层次、更具颠覆性的变革正在悄然发生，它并非作用于企业营销或客服末端，而是直击其价值创造的核心——软件开发。这场宁静的革命由AI编程驱动。它并非简单的效率工具，而是一种全新的生产范式，正在从根本上改写价值创造的逻辑，并预示着未来企业形态乃至社会结构的深刻变革。

如果说工业革命解放了体力，AI革命则正在解放脑力；当工具门槛坍塌，创造力本身就是新的生产力。当脑力劳动逐步摆脱工具技能门槛时，生产的稀缺从“会做”转为“会想、会定义”，竞争优势由操作技能转向抽象建模、审美判断与提出复杂问题的能力。

这场变革的起点，以GitHub Copilot等工具普及为标志。它们如同程序员的“智能副驾”，通过理解程序员的意图并自动补全代码，将开发者从大量重复性劳动中解放出来。紧接着，以Cursor等为代表的AI原生开发环境登场，将人机协作推向了新的高度，催生了一种全新的工作方式。在硅谷的前沿实践中被称为“氛围编程”（Vibe Coding）。

“Vibe Coding”：从指令到共鸣的飞跃

“氛围编程”的方法论要点之一，是让AI在“意图牵引”下完成任务分解与路径规划——尤其在分散、离散的真实业务场景里，提升“牵引能力”往往比“意图理解”更关键。普通人提问与定义问题的能力有限，好的系统应当“把不会问的人也带到正确的结果”，这与萨阿斯瓦斯（Sarasvathy）效果逻辑（Effectuation）的思想——少做预测、多做实验——相呼应。

当构建复杂软件的边际成本骤降时，问题不再只是效率，而是经济学、组织学与社会学的问题。当软件会写软件，资本开始直接雇佣算法劳动；成本曲线改变的同时，组织与制度的曲线也随之弯折。

“Vibe Coding”描述的不再是人向机器下达精确、刻板指令的过程，而是一种人与AI之间高度默契的协作状态。在这种模式下，开发者扮演的角色更像是“创意总监”或“乐队指挥”。他们通过自然语言，向AI传达的不再是“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）、核心逻辑和期望的用户体验。

许多管理者认为，AI编程的进步仅仅意味着程序员的效率更高，软件的交付更快——这是一种线性的、渐进式的理解，完全低估了即将到来的非连续性颠覆。这场革命的真正意义不在于“更快地做同样的事”，而在于它将从根本上改变“谁能做事”以及“能做什么事”。

当创造一个功能完备的软件应用的边际成本，从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”时，这就不仅仅是效率问题了。而是一个经济学问题，一个社会结构问题，更是一个关乎每一个行业生存与发展的战略问题。这也解释了为何审美与叙事在工程活动中的权重上升，创意不是灵感的闪电，而是可编程的电网；Vibe Coding让电网并到现实系统，照亮产品的每一处细节。

想象一下，在一个“创意即产品”的世界里：

一位经验丰富的零售业采购经理，可以在一个周末将她对供应链的独特洞察，转化为一个比现有ERP系统更智能的库存管理应用。

一位在短视频平台拥有百万粉丝的健身教练，可以即时生成并发布一款带有自己独特训练理念的个性化健身App，直接挑战Keep或Peloton。

一位对本地社区了如指掌的小餐馆老板，可以轻松创建一个高度定制化的外卖和会员系统，其针对自己会员的用户体验甚至超越美团App。

当这一切成为可能，软件开发的“民主化”就不再是一个技术术语，而是一股重塑市场格局的巨大力量。它意味着，任何一个拥有深刻行业认知和独特创意的个人或小团队，都有可能绕开传统的资本和技术壁垒，直接对既有市场领导者发起非对称攻击。

因此，AI编程的演进，并非仅仅是程序员世界内部风暴，而是一场即将席卷全社会的商业模式革命。它将深刻影响每一个依赖软件运营的传统行业，从根本上改变我们设计商业模式、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论述。

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，正在商业世界中开辟出两条截然不同的变革路径，并引发一场不可避免的冲突：一条是创业者和新进入者激进的“重构之路”，另一条是传统企业艰难的“转型之路”。

对新进入者而言，这是一场“从0到1”的模式重构。过去的创业者，最大的挑战是如何将一个绝妙的创意转化为真实的产品。这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编程正在彻底移除这一核心障碍，因为边际构建成本逼近于零，创业的瓶颈从“能不能做出来”转为“能否快速试错 + 是否具备可持续的创意与审美供给”。过去问“能不能做”，现在问“值得不值得试”；当构建成本持续降低，速度与想象力成为新的门槛。

案例1：“一人独角兽”的崛起——Pieter Levels

Pieter Levels（网名levelsio）是这一理念最知名的实践者。他独自一人创建和运营着多个盈利颇丰的网站，包括服务数字游民的Nomad List和利用AI生成写真的Photo AI等。根据他自己公开分享的数据，其个人年收入早已超过百万美元。他广泛使用AI工具来辅助编程、生成内容和处理客户服务，将个人的生产力杠杆化到了极致。他的成功证明了，一个拥有卓越愿景和驾驭AI能力的个人，完全可以建立起过去需要数十人团队才能支撑的商业帝国。

Levelsio的实践揭示了新进入者商业模式的本质：以极低的成本、极快的速度将创意原型化，并通过市场直接验证。他们没有历史包袱，没有庞大的组织惯性，他们可以在一张白纸上，从第一天起就围绕“创意—AI实现—市场验证”的极速循环来构建自己的商业模式。

对于传统在位者而言，这是一场“在飞行的飞机上更换引擎”的危机。许多传统行业的管理者可能会认为，这场AI编程的革命与自己的业务相距甚远。这是一个危险的误判。因为在21世纪，软件早已不是一个独立的行业，而是渗透到每一个行业毛细血管的“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、进行风险评估的金融模型，还是管理客户关系的CRM系统，现代商业的每一个环节都由软件定义和驱动。因此，一个根本性的逻辑浮出水面：一场彻底改变软件生产方式的革命，必然会彻底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彻底颠覆航空航天等高精密制造领域。他们将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优的加工路径，并由机器人进行全天候的自动化生产。使过去需要数月才能交付的精密零部件的交付周期被缩短到几天。对传统制造商而言，他们的竞争对手不再是另一家工厂，而是一家软件公司。这个新进入者，正是利用AI编程的生产力优势，对现有商业模式发起了降维打击。

这类“软件化制造”带来的不仅是交付周期压缩，更是组织边界的改写：外部的设计、仿真、打样、合规验证可通过标准化接口流入生产中枢，形成“模块化—可插拔”的产业分工，传统纵向一体化被“任务网络”重组。接口是新的边界，协议是新的组织法；当制造被软件化，产业的边界画在API上。

传统企业面临的巨大挑战在于“组织惯性和模式惯性”，跨部门协调、标准流程、合规审计虽能控风险，却显著拖慢试错频率与学习速率。他们是在一架正在高速飞行的飞机上更换引擎，既要保持稳定，又要实现技术换代，很容易陷入“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，直接导致了商业模式设计能力的重要性被前所未有地放大。当“构建它”的成本和时间不再是主要障碍时，战略的核心问题就从“我们能做什么？”转变为“我们应该做什么？”这要求企业必须建立一套全新的、从模式设计到市场防御的完整逻辑。

首先，商业模式设计本身从一种“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会因高昂的开发成本而被束之高阁。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

由Cognition AI发布的全球首位AI软件工程师Devin，正是这一未来趋势的惊鸿一瞥。Devin所展示的能力，已经远远超越了“代码补全”或“辅助调试”。在一个公开演示中，它能够接收一个包含模糊需求的任务简报（例如，“为一家纽约的餐馆创建一个网站”），然后自主地进行规划、上网搜索相关技术、编写代码、测试、修复bug，并最终完成整个项目的部署。

Devin的出现预示了这样一种未来：当一个AI Agent能够独立完成从一个抽象的商业想法到功能完备的产品的全过程时，商业模式设计的成本就几乎只剩下“提出想法”的成本。一个非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”压缩到“周”，甚至“天”。

与此并行，“意图牵引”型产品将成为一条重要路线：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”也能完成复杂目标，显著降低“与AI的交互门槛”。好问题比好功能更稀缺；当Agent能把抽象变成应用，问题本身就是产品的一半。

这种能力的普及，使得原本在硅谷被奉为圭臬的创业法则——“产品—市场—契合”（PMF）法则被彻底颠覆。自Marc Andreessen提出PMF概念以来，寻找PMF就成为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：在投入大规模资源（尤其是昂贵的工程资源）进行市场扩张之前，必须在一个小范围内验证产品是否满足了强烈的市场需求。这种“先验证，再放大”的线性流程，其本质是为了在资源有限、开发成本高昂的环境下，最大限度地规避风险。

然而，当AI编程将软件开发的边际成本降至接近于零时，这一经典法则赖以存在的基础便开始动摇。如果创造一个最小可行产品（MVP）的成本不再是数月的工程师薪酬，而仅仅是几小时的AI调用和创意构思，那么“规避开发风险”这一核心诉求的重要性就大大降低了。此时，“预测—投入—放大”的旧链路让位于“发散—并行—筛选”的新链路：与其押注单点，不如让市场做“分布式A/B实验”。传播即实验，用户即评审，链接即渠道；市场被一次性并行展开，而不是按部就班地被“立项”。这就是所谓的，“传播 > PMF”，它将传统的“因果逻辑”（先找到PMF，再寻求传播）颠倒为一种“探索逻辑”（通过传播来发现PMF）。在新的链路里：创作者的情绪定义能力与情绪影响力（审美/叙事/人设）经AI放大后，能更快转化为制造端的小批量试产与灰度上量，传播行为成为事实上的“市场筛选器”。AI让不会写代码的人拥有“制造权”，让会思考的人获得“发电权”。

因此，企业进行产品开发的模式全面改变。

在旧范式下，企业需要集中资源，花费数月甚至数年时间，去验证一个被认为最有潜力的产品方向。这个过程充满了内部论证、市场调研和焦点小组访谈。

在新范式下，企业将采取一种“创意广撒网”策略。利用AI编程的强大能力，一个极小的团队甚至个人，可以在极短的时间内，围绕一个核心洞察，生成数十个甚至上百个功能、定位、设计风格各不相同的微型产品原型。

在旧范式下，决定一个产品能否进入市场，通常是企业内部决策者——产品总监、市场专家，甚至是CEO的直觉。这种基于经验的预测，充满了不确定性和个人偏见。

在新范式下，市场的自发传播行为成为了唯一的裁判。企业将大量的产品原型投放到真实的社交网络和社区中，然后静待市场的“自然选择”。那些能够引发用户自发讨论、分享和病毒式传播的产品，被认为是具有PMF潜力的信号。为承接这种“外部选择机制”，企业内部应推行“模块化接口”与“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/供应方按能力与兴趣接入，形成去雇佣化的任务协作网络。

在旧范式下，产品推广依赖于昂贵和中心化的市场营销活动，如广告投放、公关活动等。

在新范式下，传播本身就内嵌于产品设计之中，并高度依赖于分布式媒体网络。个人IP和短视频平台的价值被极大地放大了。一个拥有强大个人IP的创业者，可以通过其在特定社群中的信任和影响力，为其用AI快速生成的多个产品原型带来高质量的种子用户，实现成本极低的冷启动。这种基于信任的传播，其转化效率和反馈质量远非传统广告可比。短视频平台的算法推荐机制，则为“大规模并行实验”提供了完美的渠道。其算法能够将不同的产品创意精准地推送给潜在的细分用户群体，并通过用户的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

生产范式、战略法则和竞争优势来源的全面变革，最终将导向对企业组织形态的根本性重塑。自工业革命以来建立的、以分工和管理为核心的旧有公司制度，在AI编程带来的极致个体赋能面前，正变得前所未有的冗余和笨重。

1. 旧有公司制度的冗余：当协调成本压倒创造价值

传统企业组织的核心功能之一，是协调大规模的人力资源以完成复杂的任务。项目经理、部门总监、产品负责人……这些角色的存在，很大程度上是为了解决信息不对称、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，这些中间管理和协调层的作用就被极大地削弱了。

AI降低的不是人工成本，而是组织的熵；层级是历史的解决方案，不是未来的默认设置。AI编程不仅自动化了“执行”，更在很大程度上自动化了“管理”。 AI 将内部协调摩擦大幅度压低，很多层级的存在理由被技术替代。传统企业若不下沉为“接口/规则/激励的设计者”，而固守“层级/审批/人治”，将使传统企业在与那些由AI赋能的、极度敏捷的“微型团队”的竞争中不堪一击。

2. 新组织形态：“任务型组织”的崛起

AI编程将成为个体创造力最强大的放大器。未来的成功企业将不再以员工数量来衡量其规模和实力。相反，它们的组织形态可能演变为：

极度精简的“任务型组织”：笔者在2023年和字节跳动进行合作研究时就曾提出过任务型组织的概念。这类企业可能只有少数几位核心成员。他们是顶尖的商业模式专家、产品思想家和创意大师，他们的核心职责不再是管理具体的人和事，而是定义方向、设定目标，并驾驭庞大的AI Agent集群。他们如同乐团指挥，通过精妙的“提示词”和战略指令，让AI交响乐团演奏出华美的商业乐章。与此对应的是“开放式的模块化协作”：雇佣关系弱化，接口与合约强化。个人可按能力、经验、潜力与商业网络节点选择协作路径与成长路径，企业的边界被“任务网络”重新勾勒。组织的未来，不是更高的塔，而是更密的网。

前面提到的 Cognition AI 公司本身就是新组织形态的绝佳范例。根据公开信息，Cognition AI拥有一支规模极小但成员极其顶尖的“指挥官”团队，包括多位国际信息学奥林匹克竞赛金牌得主。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，并获得了Founders Fund等顶级风投2100万美元投资。他们的组织模式是：极少数顶尖的“大脑”定义方向和架构，然后驾驭庞大的AI计算资源和模型去执行。这种组织的效率和影响力，是旧有公司制度无法想象的。

任务型组织的生态平台生：另一类企业则可能转型为一个赋能平台。它们不再直接生产面向终端用户的产品，而是为全球无数的“任务型组织”提供底层的AI能力、算力、数据、分发渠道和商业化工具。它们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，领导力的核心将从“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从组织结构上重塑。Numerai 是一个极具颠覆性的“AI原生”对冲基金。它没有雇佣传统的团队，而是将加密后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”则将所有优质模型整合形成最终的交易策略。这创造了一个全新的范式：它不再是“拥有顶尖的团队”，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”。AI在这里不仅是分析工具，更是整个商业模式和组织形态的基石。Numerai本身就是一个极度精简的“指挥官”团队，它设计的规则和平台，成功地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、DAO（区中心化组织）、产业众包、平台化承包均可成为稳定的生产单元（非公司化生产）。监管与税制也会因此被迫创新，以适配“去雇佣化协作”的合规与保障需求。企业的边界，正从‘雇佣’迁移到‘接口’；接口思维是平台时代的组织素养。不是“拥有最好的人”，而是‘吸引最好的解’；算法治理重塑了协作与信任。

3. 人类价值的升维：从执行者到思想家

在这场组织变革中，人类并不会被大规模取代，而是价值将被“升维”。当重复性、模式化的智力劳动被AI接管后，人类的价值将完全集中在那些AI无法企及的领域：

提出颠覆性的问题和愿景。

进行跨领域的、非连续性的创新。

提供独特的审美判断和人文关怀。

建立和维系复杂的人际信任与情感连接。

未来的核心人才不再是拥有特定技能的“工匠”，而是具备高度抽象思维、深刻人性洞察和卓越审美判断的“思想家”和“艺术家”。