制针厂正在倒着运转

1776年，adam smith用一枚针开启了《国富论》。他写道，一个未经训练的工人一天也许只能做出一枚针。而拆分成十八道不同的工序后，十个工人一天能做四万八千枚。专业分工是引擎。它建起了工厂、公司、组织架构图，最终还划出了那条安静的边界——把决定造什么的人和动手去造的人分了开来。我们把他们叫做产品经理（product manager）和一线执行者（individual contributor）。把他们分开的那条线，已经有两百五十年了。

它正在消融。

执行的成本正在崩塌。github和mit做的一项受控实验给开发者布置了一道编程任务：有ai助手的人快了55.8%，七十一分钟对一百六十一分钟。如今百分之八十四的开发者已经在用或打算用这些工具。在microsoft，satya nadella说ai写了内部代码的百分之二十到三十。在anthropic，管理层把这个数字定在接近一百。cursor——他们大多数人工作所用的编辑器——在大约十三个月里把营收从一亿美元做到了二十亿。这是商业软件有史以来扩张最快的一次。

当构建的边际成本趋近于零，你曾经需要的那支团队也随之崩塌。maor shlomo把base44做到二十五万用户，然后以八千万美元卖给了wix，团队只有八个人。midjourney以一支极简的班子、没有风险投资，跨过了八位数。sam altman预期十年之内会出现第一家一个人的十亿美元公司。生产的单位不再是团队。是手握杠杆的个人。

这是smith没有预见到的部分。当一个被机器武装起来的人能跑完全部十八道工序时，高效的做法就是把它们重新合并到一个人身上。劳动分工倒着运转了。而稀缺的投入不再是执行。它变成了判断。

naval ravikant在模型还没什么用的时候就说过：在一个无需许可的杠杆时代，决定成败的是判断，不是劳作。代码在你睡觉时替你干活。如今代码自己会写，剩下的就是做决定。造什么。它好不好。什么时候停。

garry kasparov是在对阵机器时学到这一点的。1997年deep blue赢了他之后，他组织了自由式国际象棋，人与引擎结对。2005年的那场比赛，赢家既不是特级大师，也不是超级计算机，而是两个用普通笔记本电脑、却有更好流程的业余选手。他写道，弱的人加机器加更好的流程，胜过一台强大的计算机单打独斗，也胜过强的人加机器加更差的流程。杠杆流向最善于编排的人。而不是流向懂得最多的人。

于是各种角色正在彼此折叠。openai发布codex时，团队是两个产品经理、一个设计师、四十个工程师，分布在十几个产品面上。据报道，cursor是靠一个产品经理在运转。keith rabois今年在一档播客里把这个观点说到了极致：产品经理这个概念在未来没有意义，这门手艺更像是当ceo，我们在造什么、为什么造。一线执行者不再是纯粹的生产者，而成了智能体（agent）的管理者。也就是说，成了产品经理。这场融合不是要来。它已经是那些造工具的公司的运营模式了。

就在这里，乐观该停下来喘口气。

那股赋能于建造者的力量，正在悄悄地破坏那个生产建造者的机制。判断是靠动手执行学来的。品味是靠做出糟糕的东西、看着它失败培养出来的。学徒的活儿，阶梯的第一级，恰恰就是机器现在做的事。在圣巴巴拉研究这个问题的matt beane说得很直白：我们挑起了一场技术生产力与人类技能之间的战争，而技能正在败下阵来。

数据是带牙齿的。signalfire考察了六亿五千万名职业人士，发现各大科技公司在2024年把应届毕业生的招聘砍了百分之二十五，相比疫情前的2019年砍掉了一半多。应届生如今只占大科技公司招聘的百分之七。百分之三十七的管理者表示，他们宁愿用ai，也不愿招一个z世代员工。与此同时，他们提高了对有两到五年经验者的招聘。市场没有关闭。它删掉了入口。

mit给用chatgpt写作的人做了脑电图，发现了他们所称的认知负债：一旦依赖外部系统，那种构建技能的费力思考，就干脆不会发生。google的addy osmani点出了另一半。ai能帮你走完百分之七十的路，而最后那百分之三十——边缘情况、安全性、上生产环境的分量——才是最难的部分，而且无法规模化。metr在测试经验丰富的工程师处理他们自己的大型代码库时，发现他们用了工具反而慢了百分之十九，而他们自己确信变快了。人们很不擅长判断自己的杠杆。

然后是那场洪水。slop是merriam-webster的年度词。降低生产成本并不会抬高中位数。它会把中位数埋掉。大多数被赋能的人产出的将是噪音。

所以这个论点需要挨一刀。ai不会把每个人都变成出色的建造者。它替那些已经拥有判断力的人卸掉了执行的瓶颈，并抬高了那份判断力的价钱，因为别的什么都不再稀缺了。对他们来说，这是建造史上最好的时刻。一个人，满格的杠杆，无需许可。

而对他们身后的那一代人，这是一道敞开的伤口。我们把学徒期自动化掉了，却保留了那条要求：你得带着已经成形的品味前来报到。没有人解决了那份品味如今从哪里来的问题。驻留计划、ai导师、按广度而非深度招人——这些是猜测，不是答案。

smith的制针厂把一个完整的人，劈成了一道工序的一个零头。机器正在把这个人重新拼回去。问题是，我们是否还记得，怎样造出那种值得被重新拼回去的人。

—

资料来源

制针厂与劳动分工：adam smith，《国民财富的性质和原因的研究》（国富论，1776），第一卷，第一章。
编程任务上快55.8%：sida peng、eirini kalliamvakou、peter cihon、mert demirer，"the impact of ai on developer productivity: evidence from github copilot"，arxiv:2302.06590（2023）。
84%的开发者在用或打算用ai工具：stack overflow developer survey 2025。
microsoft内部代码20-30%由ai写：satya nadella，公开发言，2025（广泛报道）。
anthropic接近100%：anthropic管理层表态，2025（据报道）。
cursor在约13个月里从1亿美元做到20亿美元、扩张最快的商业软件：二手报道，如thenextweb，"cursor in talks to raise $2b at $50b valuation"（2026）。系报道，未经审计。
base44，25万用户，以8000万美元、八个人卖给wix：行业报道，2025（如grey journal）。系报道。
midjourney，以极简班子、无风投跨过八位数：行业报道。人数有争议（约40至约160），故用"极简班子"而非具体数字。
sam altman，第一家一个人的十亿美元公司：altman，公开发言。系预测，非事实。
naval ravikant，"决定成败的是判断，不是劳作"与无需许可的杠杆：naval ravikant，the almanack of naval ravikant（eric jorgenson，2020）及naval在x上的发言，2018 / 2025。
kasparov，自由式国际象棋与"弱的人+机器+更好的流程"：garry kasparov，"the chess master and the computer"，the new york review of books（2010）；在deep thinking（2017）中展开。
openai的codex团队构成（两名产品经理、一名设计师、约40名工程师）：行业报道，2025。
cursor靠一名产品经理运转：行业报道。系报道。
keith rabois，"产品经理这个概念在未来没有意义"：lenny's podcast，2026。引用前请对照录音核实确切措辞。
matt beane，"一场技术生产力与人类技能之间的战争"：matt beane，the skill code（2024）；另见"learning to work with intelligent machines"，harvard business review（2019年9月）。
大科技公司应届招聘下降25%（2024）、相比2019年降幅超50%、应届生占招聘7%、37%的管理者宁用ai也不招z世代、2至5年经验者招聘上升27%：signalfire，state of tech talent report 2025。注：归因于ai的因果关系存在争议。一份lse的工作论文（lambert & schindler，"the broken ladder"）在加以控制后，把入门岗位下滑的大部分归因于远程办公。
"认知负债"：nataliya kosmyna等，"your brain on chatgpt: accumulation of cognitive debt when using an ai assistant"，mit media lab，2025年6月。
70%问题：addy osmani，"the 70% problem: hard truths about ai-assisted coding"（2024）。
经验丰富的开发者慢19%：joel becker等，"measuring the impact of early-2025 ai on experienced open-source developer productivity"，metr，arxiv:2507.09089（2025年7月）。视情境而定：专家在平均超过百万行的熟悉代码库上。
"slop"，年度词：merriam-webster，2025。