今天这篇有点“成功学”的意思，《无人公司》是真没有。

当前这个时间点对于AI最大的误解是什么？

是关于编程。

很多人往往认为编程没用了，不需要学了，这就彻底搞反了。

编程可能不会再作为一种独立的职业，但却变得远超过往的重要。

每个人都需要学习编程，还不是Vibe编程。

编程才是这个时代普通人最大的杠杆，单独的AI则不是的，AI是这个杠杆最关键的材料。

简单说，如果一般人用AI，AI可以把一个人的力量加强10倍，那会编程后再基于编码工具，那可以加强的就是100倍以上。

大家可以列下比较有名产品的创始团队，然后你会发现自己是程序员撸起袖子上的比例远大于有个想法，融资再干的比例。

简单说就是：

你是“不基于代码”在用 AI，还是“基于代码”在驾驭 AI。

其实是身处两种完全不同的世界。

（上面这课程其实没说编程，但因为讲的比较深，不懂编程有的部分就会理解费劲）

不基于代码用 AI，只是在消费能力

拿过去做类比的话，大概是这样：

互联网当然是机会，但如果你的能力是会上网，那这个机会恐怕和你的关联不大。

绝大多数人，用 AI 的方式是这样的：

● 问一次，回一次

● 改一改，复制走

● 用完即走，下次重来

这类用法，AI 再强，本质也只是一个超级工具。

这么用AI=会上网。

而一旦你开始用代码来使用 AI，事情就完全变了。

代码做的不是“让 AI 更聪明”，

1. 而是三件极其关键的事：把一次 AI 能力，变成可重复执行的流程

2. 把人的判断，变成可复制的逻辑

3. 把即时结果，变成长期运转的资产

从这一刻起，AI 不再是工具，

而是你业务结构的一部分。

这不是效率差异，是杠杆级别的差异。

编程从来没这么容易过

自打编程出现以来，其实一直在往容易走，但真的从来没这么容易过。

你甚至都不需要十分明白那程序到底是什么，但你真得能在AI帮助下看懂，然后知道怎么下命令。

AI一次成型是够呛，而如果你不能在中间给出合适反馈，那就可能做成半拉子产品。

这真是老天给机会。

对比来说，如果你雇程序员，成本扛住扛不住不说，雇到的大概率是不合适的，并且很可能没法一直雇。

现在你如果你能自己基本明白，并且给出合适反馈，那每个月花1000多块钱，大致可以等于雇好一个优秀的程序员团队。

而如果你不明白，那还真就是隔着玻璃看风景，AI这个机会大概率和你没关系，除非你特别有其它资源。

现在以 Claude Code 为代表的新一代工具，正在重定义“什么叫会编程”。

几个正在发生的事实：

● 你可以用自然语言读一个完整代码库

● 你可以让 AI 直接修改、重构、解释代码

● 你不需要知道所有语法，只需要知道你想让系统怎么运转

● 代码第一次变成了：

“可以被对话操控的中间层”

这意味着什么？

意味着——

编程正在从“手艺”，变成“结构设计能力”。

简单说就是得学会AI背景下的编程，再具体就是全场景都能给AI反馈（不是写代码）。

这绝对比做视频什么的重要。

AI 是无属性的，代码才能“上属性”

一个经常被忽略的事实是：

AI 对所有人，正在迅速趋同。

同样的模型、同样的上下文窗口、同样的推理能力。

真正的差别，已经不在“模型层”。差别出现在：

● AI 被接到哪里

● AI 被允许做什么

● AI 的输出，是否能自动进入下一个动作

而这些，只有代码能完成。

代码的本质作用只有一句话：

给无属性的 AI，赋予结构属性、流程属性和商业属性。

通俗点的说法你一个任务有20个步骤，你不会编程怎么让AI如你预期的干完这20个连续步骤呢。

这之后才是能落地的AI。

这类编程活在过去其实是被歧视的，一般会被认为没什么技术含量，也真的不难，但AI和你的场景差的就是这个黏合层。

高难的反倒是AI能干的更好，比如什么算法工程化等等。

会不会这一点代码，能不能自己上去比划，这个影响恐怕比想的大得多。

一个很少被点破的现象

如果你回看到目前为止，真正跑出来的 AI 产品和工具，会发现一个非常稳定的共性：

它们的核心负责人，几乎全部是强工程背景出身。

感兴趣按照下面的列表检查就行：

https://leanaileaderboard.com/

为什么？

不是因为他们“更懂 AI 理论”，

● 而是因为他们天然就会做一件事：把模糊能力变成确定接口

● 把一次调用嵌进系统

● 把“可能”变成“稳定发生”

换句话说：

他们擅长的不是“使用 AI”，而是“用代码驾驭 AI”。

再往前倒是什么？

是他们敢下手。

敢下手就有一手体验，就能找到真正的机会。

必须说明的是会编程不意味着要编程，这可能很离奇。

但编程这事本身确实是要么下放给AI要么外包，自己是真的千万不要写程序（除了练习），否则就会变瓶颈。

代码第一次成为大众杠杆

在过去：

● 代码是职业壁垒

● 编程是程序员专属

而现在：

● AI 负责补全、纠错、生成

● 人只需要负责：定义结构、约束和目标

这是一个历史性变化。

代码第一次，从专业技能，变成了通用杠杆。

自己学不会，雇不起程序员这障碍被给挪走了。

而且是那种：

● 可复制

● 零边际成本

● 可被 AI 持续优化

的杠杆。

资本做不到这一点，

品牌也做不到。

当然资本和品牌（个人就是IP）也都是杠杆，头部网红一样可以获得很大的收益。

但其它的这些和代码比差异是什么呢？

其实是机会多少的问题。

资本在这个时间点变的超级麻烦，如果不是超级白马或者硬、卡、替领域恐怕很难获得像样的资本助力。

IP则是反长尾，越是头部投入产出越好。

而基于代码的服务和产品其实是可以覆盖中长尾的，当然机会就多。

所以，真正的结论是什么？

结论不是：

所有人都应该转行去当程序员。

而是：

必须学会基于AI“驾驭代码”，

但不要把它当成职业，而要把它当成放大器。

你不需要写复杂系统，

不需要追求工程优雅，

你只需要能回答一个问题：我能不能用最少的代码，把 AI 变成一个能自己跑的产品或者业务？

AI 正在解决“能力问题”，而代码，则决定“谁能快点把能力服务等等变成产品”。

能力正在迅速拉平，产品与结构，才是新的分水岭。

还是拿互联网作类比，在互联网那会儿，上网肯定是要学的，但即使你把浏览器所有配置选项都背了个滚瓜烂熟，能解决所有上网相关的问题，互联网该和你没关系就还是没关系。

关键是要有基于互联网做点事的能力，哪怕像马老师当年从黄页开始其实也行的。

而好消息是——

驾驭代码这件事，从未像今天这样容易过。

如果放过了，那还真就是入宝山而空手回了。

参照：