AI时代一个人就是一支军团：你的队友与对手究竟是谁

2019年的某个深夜，我盯着屏幕上跳动的K线，手边是一杯凉透的咖啡。量化bot刚刚自动平仓，赚了三百块。窗外是城市的霓虹，楼下便利店的灯还亮着。

2024年的某个深夜，我盯着屏幕上跳动的代码，手边还是一杯凉透的咖啡。Claude刚刚帮我写完一个后端接口，省了三小时。窗外还是城市的霓虹，便利店换了招牌，但灯还亮着。

五年过去了，我还是一个人。

但"一个人"的含义，已经完全不同。

一、独狼的进化史

我从入行第一天起就是独狼。

不是因为清高，是因为穷。也不是因为社恐，是因为懒得扯皮。组建团队要钱，合伙创业要谈判，招个实习生还得培训三个月，最后他学会了就跳槽了。我想了想，算了，还是自己来吧。

量化交易这行，一个人能跑通整个流程：研究策略、写bot、对接交易所、监控风控、统计收益。不需要产品经理问你"用户需求是什么"，不需要UI设计师问你"按钮放哪里"，不需要运营问你"今天发什么内容"，更不需要HR问你"年终奖怎么分配"。

我就是产品经理，我就是设计师，我就是运营，我就是客服——因为我的用户只有我自己。亏了钱不用向谁汇报，赚了钱也不用和谁分。

这种状态持续了五年。五年里，我的量化bot从简单的均线策略进化到多因子模型，从单一交易所扩展到跨平台套利，从现货做到合约，从CEX做到DEX。所有代码，一个人写的。所有bug，一个人修的。所有亏损，一个人扛的。凌晨三点服务器报警，爬起来看日志的也是我自己。

独狼的好处是自由，坏处是孤独。更坏的是，当你需要做一些超出能力边界的事情时，你没有队友可以求助。你想做个漂亮的可视化界面，你不会；你想写个iOS App，你不会；你想搞个机器学习模型，你只会皮毛。

那时候我经常想，要是有个人能帮我把前端写了就好了，要是有个人能帮我做数据分析就好了，要是有个人能帮我写文档就好了。

直到AI出现。

我第一次意识到游戏规则变了，是在2022年底。ChatGPT刚出来的时候，我没当回事，觉得这玩意儿和之前的聊天机器人没什么区别。但有一天晚上，我的微信机器人出了bug，一段正则表达式死活匹配不对。我随手把代码丢给ChatGPT，它三秒钟给出了正确答案。

那一刻，我愣住了。

不是因为它答对了，而是因为它理解了我的意图。它不是在做关键词匹配，它是在"思考"——虽然这个词用在AI身上可能不太准确，但那种感觉就是这样。

从那天起，我的"团队"开始扩编。

二、微信机器人编年史

说起来，我做微信机器人也有五年多了。这五年的变化，某种程度上就是AI发展的缩影。一个微信机器人的进化史，浓缩了整个行业从"人工智障"到"人工智能"的全部历程。

2019年：关键词时代 🔑

最早的版本简单到可笑。用户发"你好"，机器人回"你好"；用户发"在吗"，机器人回"在的"；用户发"价格"，机器人回一段复制粘贴的报价单。本质上就是一个巨大的if-else语句，几百条规则堆在一起，维护起来想死的心都有。

有一次，用户发了一句"你好，请问价格多少"，机器人先回了"你好"，紧接着又回了报价单，因为两个关键词都触发了。用户以为是两个客服在回复，追问"你们是同一个人吗"，机器人当然不知道怎么回答，于是沉默了。

那时候我觉得，这东西也就是个玩具。能用，但用得很憋屈。

2020-2022年：规则引擎时代 ⚙️

后来我加了正则匹配、意图识别、上下文管理。机器人开始能处理一些复杂的对话，比如"我想要那个便宜点的"——它知道"那个"指的是上一条消息里提到的商品，"便宜点"是在砍价。

但本质上还是"规则驱动"。它不理解语言，它只是在模式匹配。用户稍微说点规则之外的话，它就懵了。更要命的是，规则越写越多，互相之间还会冲突，调试起来简直是噩梦。

我记得有一次花了整整三天，就为了解决一个规则冲突的bug。最后发现是两年前写的一条规则和新规则打架了。那一刻我深刻理解了什么叫"技术债务"。

2023年：ChatGPT元年 🚀

一切都变了。我把ChatGPT接入微信机器人，突然发现它能回答几乎所有问题。用户问天气，它能答；问股票，它能答；问人生意义，它也能答——虽然答案很哲学，但至少不是"对不起，我不理解您的问题"。

那几百条规则，瞬间变得可有可无。以前需要穷举所有可能的问题，现在只需要告诉AI"你是一个客服，请回答用户的问题"就够了。

但问题也来了：它太健忘了。每次对话都像是第一次见面，完全不记得之前聊过什么。用户上午问了价格，下午再问"刚才那个多少钱"，它一脸懵逼。

2024年：记忆觉醒 🧠

于是我开始折腾记忆功能。向量数据库、embedding、RAG……这些词以前只在论文里见过，现在成了我的日常工具。我给机器人装上了"大脑"——准确地说是一个向量化的长期记忆系统——让它能记住每个用户的喜好、习惯、聊天历史。

效果立竿见影。用户发现机器人居然记得他上周说过什么，惊讶得不行。"你怎么知道我喜欢蓝色？""上次你说的呀。"这种对话以前是不可能的。

2025年：个性化时代 👤

现在我的机器人已经能给每个用户建立画像了。它知道张三喜欢简短的回复，李四喜欢详细的解释，王五动不动就发语音需要转文字处理。针对不同的人，它会调整自己的风格、语气、甚至用词。

更重要的是，它开始有了"判断力"——知道什么问题该回答，什么问题该转人工，什么问题需要确认后再回复。这种能力以前完全靠规则硬编码，现在靠AI自己理解上下文来实现。

五年前，我以为微信机器人是玩具。五年后，它成了我的数字分身。有时候我看着它和用户聊天的记录，会有一种奇怪的感觉：这货比我还会说话。

三、三个AI各司其职

很多人问我，AI那么多，该用哪个？

我的答案是：都用，但分工不同。

经过大量实践，我总结出一套"AI军团配置方案"：

这不是玄学，是我踩了无数坑之后的经验。

ChatGPT的数据分析能力是真的强。你给它一堆交易记录，它能帮你找出规律、算出指标、画出图表。但让它写复杂的后端代码，经常会出一些莫名其妙的bug。

Gemini 3 Pro出来之后，我发现它写前端特别顺手。不知道是不是因为Google在前端领域的积累，它对React、Vue这些框架的理解明显比其他AI深。CSS调整、响应式布局这些让人头疼的活，它做得又快又好。

Claude则是我的"后端主力"。它写的Python代码干净、规范，架构设计清晰。更重要的是，它特别擅长处理复杂的业务逻辑。我让它重构过一个几千行的交易引擎，它不仅没出错，还顺手帮我优化了几个性能瓶颈。

一个合格的指挥官，要知道每个士兵的特长。

把写前端的活交给Claude，它能做，但没有Gemini做得好。把数据分析交给Gemini，它也能做，但没有ChatGPT做得精。用对AI，事半功倍；用错AI，事倍功半。

四、无知者无畏——冲击陌生领域的勇气

我一直有个观点：一个人最大的局限，不是能力，是恐惧。

具体来说，是对未知领域的恐惧。你明明有一个绝妙的App创意，但你不会Swift，所以这个想法永远停留在备忘录里。你想做一个漂亮的数据可视化网站，但你不会前端，所以这事儿就这么搁置了。你觉得某个行业有机会，但你不懂那个行业的技术栈，于是你选择待在自己的舒适区，假装那个机会不存在。

这种恐惧，在过去是合理的。学一门新技术，少则三个月，多则三年。等你学会了，机会早就溜走了。风口上的猪早就飞完了，留给你的只有一地猪毛。

但AI时代，这个逻辑被彻底颠覆了。

现在，你可以毫无顾忌地冲击任何一个你完全陌生的领域。

Karpathy的一小时奇迹

2025年2月，OpenAI联合创始人、前特斯拉AI总监Andrej Karpathy发了一条推特，创造了一个新词：Vibe Coding。

"完全沉浸在氛围中，拥抱指数级增长，忘记代码的存在。"

这话听起来很玄学，但他随后展示了一个惊人的案例：他用AI在一小时内做出了一个完整的iOS应用。关键是什么？他之前从来没写过Swift。

没错，一个对Swift一窍不通的人，在AI的辅助下，用一小时完成了一个iOS应用。如果放在三年前，这件事需要：先花两周学Swift基础语法，再花一个月学iOS开发框架，再花两周学Xcode的各种坑，然后才能开始写你想要的功能。保守估计，三个月起步。

现在呢？一小时。

Karpathy在推特里描述他的工作流程：

"我只是看东西、说东西、跑东西、复制粘贴东西，然后它基本上就能工作了。"

这不是在吹牛。这是AI时代的新常态。

Y Combinator的惊人数据

如果你觉得Karpathy是个例，那我给你看一组更硬核的数据。

2025年3月，硅谷最顶级的创业孵化器Y Combinator发布了一个震撼业界的统计：他们2025年冬季批次的创业公司中，有25%的公司，代码库95%是AI生成的。

你没看错。不是5%，不是50%，是95%。

Y Combinator的管理合伙人Jared Friedman强调：

"这些人不是不懂技术的外行。他们每一个都是高度技术化的创始人，完全有能力从零开始手写所有代码。但现在，他们选择让AI来写。"

Y Combinator的CEO Garry Tan说得更直白：

"这不是一时的风潮。这不会消失。这是写代码的主流方式。如果你不这么做，你可能就会被甩在后面。"

他还补充了一句意味深长的话：

"对于创始人来说，这意味着你不再需要50或100个工程师的团队。你不需要融那么多钱。资本可以用得更久。"

以前，创业需要先融一大笔钱，然后雇一堆工程师，花一年时间把产品做出来。现在呢？一个人，几个AI，几周时间，MVP就能上线。

这不是降维打击，这是维度消失。

从"不会"到"会"的距离，变成了一个prompt

让我说得更具体一点。

以前，一个人的能力边界是由他学过什么决定的。你学过Python，你就能写Python；你没学过机器学习，你就做不了机器学习。这是铁律，没有例外。

现在，这条铁律被打破了。

一个从未接触过机器学习的人，可以在AI的辅导下，用几天时间训练出一个能用的小模型。他不需要理解反向传播的数学原理，不需要知道梯度下降的具体实现，他只需要知道：我想让这个模型干什么。

从"不会"到"会"的距离，不再是三个月的学习曲线，而是一个prompt的事。

我的亲身经历：一个量化老兵的前端冒险

说个我自己的例子。

我做量化五年，后端写得滚瓜烂熟，Python闭着眼睛都能敲。但前端？对不起，我是个废物。CSS让我头疼，React让我抓狂，什么flex布局、响应式设计，我看着就想睡觉。

以前我做项目，前端部分要么找人帮忙，要么用最丑的Bootstrap模板凑合。我的交易dashboard界面丑得像2005年的网页，但我安慰自己：反正只有我自己用，能看就行。

直到Gemini 3 Pro出来。

有一天我心血来潮，想给我的量化系统做一个漂亮的可视化面板。以前这种念头我想都不敢想，因为我知道自己前端有多烂。但那天我决定试试，反正AI又不会嘲笑我。

我把需求告诉Gemini："我想做一个交易数据的可视化面板，左边是实时K线图，右边是持仓信息，下面是交易记录表格。要用React，要好看，要响应式。"

然后Gemini开始输出代码。不是那种需要我再花三小时调试的代码，而是直接能跑的代码。我复制粘贴，刷新浏览器，一个漂亮的面板就出现在我面前。

我愣了三秒钟。

然后我说："K线图的颜色能不能换成深色主题？"Gemini改了。"持仓信息能不能加个饼图？"Gemini加了。"表格能不能支持排序和筛选？"Gemini加了。

整个过程，我没写一行CSS，没查一个文档，没Google一个报错信息。我只是在描述我想要什么，然后AI就帮我实现了。

两小时后，我拥有了一个我以前觉得需要两周才能做出来的前端页面。

那一刻我意识到：我的能力边界，突然扩大了十倍。

专业壁垒正在崩塌

过去二十年，互联网行业有一个隐性的规则：技术就是壁垒。

你懂机器学习，别人不懂，这就是你的护城河。你会iOS开发，别人不会，这就是你的饭碗。整个行业的分工，建立在"专业知识稀缺"的基础上。

但AI正在摧毁这个基础。

当一个完全不懂Swift的人能在一小时内做出iOS应用，"会Swift"就不再是优势。当一个文科生能用AI做出数据分析工具，"会编程"就不再是门槛。当25%的顶级创业公司用AI生成95%的代码，"技术团队"的概念本身都在被重新定义。

专业壁垒正在崩塌，取而代之的是"想法壁垒"和"执行壁垒"。

但也别太乐观

说了这么多AI的好话，我必须泼一盆冷水。

AI能帮你入门，但不能帮你精通。

Karpathy用一小时做出了iOS应用，但那是一个原型。如果要把这个原型变成一个能上架App Store的产品，能处理几百万用户的并发，能保证数据安全和隐私合规——那还是需要真正懂iOS开发的人来做。

Y Combinator那25%用AI写代码的公司，他们的CEO Garry Tan也承认：

"假设一个95%代码由AI生成的创业公司成功上市，用户量达到一亿。它会崩溃吗？现在的推理模型在调试方面还不够好。所以创始人必须对产品有深入的理解。"

翻译成人话就是：AI能帮你把房子盖起来，但如果地基有问题，房子迟早要塌。而发现地基问题，需要的是真正的工程能力，不是AI。

所以，AI让你能够毫无顾忌地冲击陌生领域，但它不能让你在陌生领域成为专家。它降低的是入门门槛，不是精通门槛。

用AI去冲击那些你以前不敢尝试的领域，但不要用AI来逃避学习。

无知者无畏，这句话在AI时代有了新的含义：你可以无畏地冲进任何一个陌生领域，但你不能永远无知。AI给了你进入的门票，但在里面能走多远，还是得靠你自己。

五、为什么我不用国产AI

这段话可能会得罪一些人，但我必须说：不要用国产AI做你的主力助手。

原因很简单：国产AI是跑分工具，不是生产力工具。

什么意思？

你去看那些AI评测榜单，国产大模型的分数一个比一个高，有些甚至超过了GPT-5和Gemini3。新闻稿写得花团锦簇，"达到国际领先水平""某某指标全球第一"。但当你真正拿它们来干活的时候，你会发现：跑分是跑分，干活是干活。

我用过文心一言、通义千问、讯飞星火、Kimi、智谱清言、月之暗面……几乎所有主流的国产大模型都试过。有的还充了会员，认认真真用了一段时间。结论是：

• 回答问题？可以，但经常有"正确的废话"，说了一大堆等于没说。
• 写代码？可以，但bug率明显比国外模型高，而且很多时候是那种很隐蔽的逻辑错误。
• 复杂推理？可以，但逻辑链经常断裂，推着推着就跑偏了。
• 创意生成？可以，但总有一股"标准答案"的味道，像是在背课文。

更关键的是，它们太"听话"了，或者说太"政治正确"了。你让它写一段有争议性的分析，它会各打五十大板；你让它给出一个明确的建议，它会"一方面……另一方面……"绕来绕去；你让它批评点什么，它会"在肯定成绩的同时也要看到不足"。

这种滴水不漏的风格，在考试里是优点，在体制内写材料是优点，但在真正干活的时候是灾难。我需要的是一个能帮我做决策的助手，不是一个两边讨好的老好人。

还有一个问题是上下文理解能力。国产大模型在处理长对话、复杂上下文的时候，经常会"忘事"或者"记混"。我曾经让某个国产AI帮我重构一段代码，给它发了完整的代码文件和需求说明，结果它的回复完全忽略了我前面说的约束条件，像是根本没看见一样。

跑分高不代表好用，就像考试成绩好不代表能干活一样。

我理解国产AI有它的难处——数据合规、内容审核、政策风险……但这不是用户该操心的事。作为用户，我只关心一件事：谁能帮我把活干好。

答案很遗憾，目前不是国产AI。

我知道这话说出来会有人不高兴。会有人说"你崇洋媚外"，会有人说"要支持国产"，会有人说"国产AI已经很努力了"。我不否认它们在进步，但进步和能用是两回事。

作为一个每天都要和AI协作的人，我必须诚实：目前阶段，Claude、ChatGPT、Gemini这三个，是唯一能真正当"队友"用的AI。其他的，可以玩玩，可以关注，但别指望它们能帮你打仗。

六、你的军团，别人也有

这里必须泼一盆冷水。

你有的AI，别人也有。你的Claude，你的ChatGPT，你的Gemini——它们不是你的私人财产，它们是公共基础设施。就像自来水和电一样，只要你愿意交点费用，谁都能用。

我有个朋友特别得意，说他花了一晚上调教出一个能自动写周报的prompt。他把这个当成独门秘籍，生怕别人知道。结果没过两天，他发现隔壁工位的小张也在用几乎一模一样的方法。再后来，他在网上搜了一下，发现这种prompt满大街都是。

他那晚上的成就感，瞬间化为乌有。

Stack Overflow 2025年的调查显示，65%的开发者每周至少使用一次AI编程工具。52%的开发者认为AI对他们的生产力有正面影响。微软CEO说四分之一的代码是AI生成的，Google也是类似的比例。

当每个人都有一支AI军团的时候，军团本身就不再是优势。

真正的优势是什么？是指挥官。

让我打个比方。古代打仗，谁的兵多谁厉害。后来有了火枪，兵多不一定有用了，战术和指挥开始变得重要。再后来有了核武器，大家都有核弹，谁也不敢按按钮，拼的就是外交和策略。

AI军团就是现代的"核武器"——人人都有，所以人人都无处可藏。

左边那一列，都是"资源"；右边那一列，都是"能力"。

以前拼资源，现在拼脑子。

七、指挥官的真正战场

AI能帮你执行，但不能帮你思考。

这话听起来像废话，但很多人就是没想明白。他们以为有了AI，就可以躺平了；有了AI，就不用学习了；有了AI，就能一夜暴富了。

错。

AI是放大器，它放大的是你本来就有的能力。你懂行，AI让你更强；你不懂行，AI让你更快地犯错。

我做量化这五年，最值钱的不是代码，是经验。是踩过的坑、亏过的钱、熬过的夜。这些东西没法传授，没法复制，更没法让AI替你经历。

• 你是做餐饮的，你得比AI更懂食客的口味变化
• 你是做金融的，你得比AI更懂风险控制的尺度
• 你是做教育的，你得比AI更懂学生的心理状态

这些东西，AI学不来。因为它们不是知识，而是判断。知识是死的，可以被训练进模型里；判断是活的，需要在真实场景中反复验证、不断调整。

AI时代真正的战场不在技术层面，而在认知层面。

你对行业的理解有多深，决定了你能用AI做出多大的事。你对趋势的判断有多准，决定了你能比对手领先多少步。

这些东西，不是买一个API就能获得的。

2019年的某个深夜，我的量化bot帮我赚了三百块。那时候我觉得，这就是未来。

2024年的某个深夜，我的AI军团帮我省了三小时。现在我知道，这才是未来。

五年过去了，便利店的招牌换了三次，我的咖啡还是凉的。我还是一个人，但我的"团队"已经从零变成了三——Claude负责后端，Gemini负责前端，ChatGPT负责分析。

它们不会抱怨加班，不会要求涨薪，不会在群里发表情包。它们唯一的缺点是：没有主见。

所有的方向，还是得我来定。

这大概就是AI时代最残酷、也最公平的地方：每个人都有了同样的武器，所以每个人都无处可藏。

你是什么人，你就会用AI做什么事。
你能做成什么事，取决于你本来就是什么人。

AI不会改变你，它只会放大你。

窗外的霓虹还在闪，便利店的灯还亮着。我关掉电脑，准备去买第四杯咖啡。

明天还有活要干，还有代码要写，还有仗要打。

只不过现在，我不是一个人了。🎯