“过去这一个多月，AI比想象中更疯狂。”云蝠智能CEO魏佳星谈及过去几个月他们内部用AI带来的组织变革和由此发生的连锁反应，忍不住感慨。
去年9月开始，云蝠智能的研发部门从Copilot和Cursor迁移到了某顶级模型上。11月，CTO用AI写出了一个针对不同人声的自动降噪模型——不只是写出来了，它上线了，能够承载高并发处理。魏佳星回忆这个过程，语气里有一种至今没有完全消化的震惊：“我们现有的技术团队写不出来，然后它给写出来了。”
一个具体的案例是，remio在开发多端同步功能时，需要覆盖大量边界条件，团队为此准备了500多个测试用例——其中相当一部分是在团队都下班后，由AI自主完成的。春节期间，remio 整体从AI知识库向 Agent 版本转型的过程中，创始人汪源一个人就通过vibe coding把整个agent框架从零搭建完成。
实际上，不只是这些AI创业公司在积极拥抱AI，Token预算正在越来越多的组织里成为一种新的组织共识。大型科技公司称得上这项计划的积极践行者。
这些企业所涉及到的工作流，覆盖了研发、设计、招聘、数据分析和市场投放等多个场景和环节。一些大厂还在最近的产品更新上线宣传中专门提到代码的AI贡献率。比如字节的TRAE SOLO上线时专门提到，Solo 独立端的开发中AI代码贡献率达93%，有100 万行代码、9000 多次提交，均由AI完成。
虽然一些人士指出，大型组织存在重重汇报关系，包括领导层可能不熟悉业务一线，相比更扁平的团队在用AI的效果感知、灵活性上可能会差，但不可否认的是，大厂也有其固有的优势。这些组织资源充足，有非常充足的Token预算，同时他们自身也有能力去封装工具，一旦“大象转身”，有时候使用前沿工具的速度可能比小型公司更有资源优势。
AI如同一场大感染，在组织内的代码、数据分析、投放策略、设计、招聘等一连串场景快速攻城略地。
而由于是Vibe Coding狂热分子，他得到了一个加入AI智能体公司工作的机会。“他在此前的组织里可能格格不入，而新的机会感觉像是在救赎他。”魏佳星回忆那次面试，认为拥抱AI的人和拥抱AI的组织之间会互相吸引，同时，企业组织对AI不同的态度，可能也会形成排异反应。拥抱AI的人在保守的组织里留不住，而会用AI的人会获得更高的市场回报。
澎湃新闻此前梳理了腾讯、字节跳动等5家互联网公司发布的2026春招岗位，共统计到10221条招聘信息，分析后发现，47%的岗位都有AI要求。普华永道在 2025年6月 发布的《2025年全球AI就业晴雨表》(2025 Global AI Jobs Barometer) 中明确指出：“2024年，拥有人工智能技能的从业人员平均工资溢价56%，是前一年25%的两倍。”
而云蝠智能魏佳星也感慨过，“如果用不好，不是AI的问题，是人的问题”。他发现的是，研发代码场景里AI产生了巨大的生产力价值，并且拥有全栈思维，能从全局来思考产品功能的CTO来用顶级模型产生的效果远超一般的普通研发。而如果对产品和需求无法做精准定位，讲不清要什么的人，用了AI可能也很难产生很好的结果。
硅谷大牛Andrej Karpathy前两天针对人们对AI能力的理解差距扩大给出了一个解释。他认为根源在于两件事：时效性和使用层级。很多人用免费版ChatGPT就形成了对AI的全部判断。而即便每月花200美金订阅如果不是在编程、数学或研究等场景深度使用，冲击其实依然是有限的。因为强化学习在编程这类有可验证答案的领域里效果最好，天然容易优化。而搜索、写作、建议这些普通人最常用的场景，并不是科技公司优先优化的方向，金矿在别处，注意力就跟着走。
与这位大厂打工人的纠结相呼应的是，过去两周里github上有两类skill在同时流行。“同事.skill”通过分析员工工作记录生成AI技能插件，可将离职员工的工作能力数字化保存，教人让AI接管某类同事的工作。与之相对的，有人则推出了“反蒸馏Skill”，反过来教人如何系统性地防止自己的经验被AI蒸馏。
随着AI可以胜任一些非常初阶且重复性很强的工作，初阶的招聘需求正不可避免地消失，“行政发票报销跟人事的筛选录用这些环节都可以使用AI，企业可能不再需要招聘实习生”，一家企业负责人提到。当然也有人认为，即使从打工人视角看，这些重复性的工作消失并不是一件坏事。
一家企业市场部的负责人就告诉数智前线，以前她很难招在各个平台发文章的人，因为这个环节成长性不高，但对企业来讲又是必须要投入且确保水准，招来的人由于很难有职业发展空间，经常流失。AI现在能完成这部分工作，原来九游体育有可能在这个岗位蹉跎的人，就有机会进入到更有挑战性的环节工作。
人要去做更有创造性的工作，这个畅想正在变成就业市场更刚性的要求。至于一个缺乏经验的初阶人士如何走到有创造性有职业taste那一步？当下还没有具体的解法，它有赖包括教育机构及企业在内的就业市场的共同调整和改变。
同时，在职业市场里，岗位也正在“融合”，在各个部门里岗位的分工不会再那么细化。
Remio创始人汪源举例，比如市场部可能不会再有专门的投放工种，所有人都能与AI协作兼顾这个环节。在研发部门，一些企业当下已经没有严格意义上的产品经理，大家都是既是产品经理又是工程师。协作已经在发生变化，原本需要产品经理、前端工程师、后端工程师、测试工程师相互协作的工作流程，会变成了一个人从需求到上线的全链路完成。并且，Vibe Coding压缩了执行的成本，而判断力、系统思维和产品直觉，反而变得比以前更值钱。
并且，大公司的人力成本天然更高，小公司可以用月薪两万以内的人，发挥原来五六万的人才能做的事。这使得同等产出下，小公司的成本结构正在变得越来越有竞争力。“未来可能很难有几万人的大厂，而几百人的团队正长出巨型公司”。
这位CEO告诉数智前线，他们现在警惕的，已经不只是和他们体量相近的竞争对手，而是OPC类组织。十个人左右，三四个研发，配两三个销售，服务一个极细分的局部市场。他们比百人级别的创业公司更灵活，AI给了他们同样的武器，运营负担却小得多。
当然，事情可能也会出现另一个版本。大厂携体系化的资源优势，用AI来覆盖此前因人力成本高而无法服务的利基长尾市场。大型组织和小型企业都拥有了核武器之后，压力将在不同的组织之间传导。
有的组织这场感染中完成了变形，有的还在排异，还有的企业可能还没有意识到感染已经开始——但这些不同的阶段，可能在未来一两年内会左右不同组织的命运。
