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艾登的笔记
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AI把软件门槛踢没了,那我们还剩啥?

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先说结论:如果你只会写代码,你的价值正在以肉眼可见的速度贬值。

凯莉彭(清华学霸、连续创业者)最近聊了一个话题,听完我一身冷汗。

她说:AI正在把软件开发的门槛踢没。

以前,做软件是技术密集型的事。需要程序员团队、需要几个月开发周期、需要技术积累。

现在呢?

一个人+AI = 一个团队。几天时间 = 过去几个月的开发量。甚至非技术人员也能做出一个像模像样的产品。

听起来是好事,对吧?但问题是——当所有人都能做软件时,软件本身还值钱吗?


一、一个残酷的现实:技术不再是壁垒

以前,你会写代码,这是一道护城河。

不会写的人进不来,会写的人能建城墙。城墙越高,竞争越少,利润越厚。

但现在AI把这道墙拆了。

技术壁垒消失了,竞争直接白热化。

凯莉彭问了一个扎心的问题:

“AI把软件的护城河彻底打破了,那你身上还能做护城河的是什么?”

这个问题,值得每一个技术人停下来想想。


二、AI跨不过去的三道墙

凯莉彭给了三个答案。每一个都是AI目前无法复制的。

第一道墙:数据

AI可以写代码,但AI没有数据。

做一个医疗AI很简单——调个模型,写个界面,几天就能跑起来。但医疗数据呢?病例数据呢?医生几十年的经验数据呢?

这些不是公开的,不是AI能自动生成的。

有数据的公司,AI才能发挥价值。没有数据的公司,AI只是空壳。

凯莉彭的原话:

“数据的重要性,时间越长你越有自己的护城河。”

时间越久,你积累的数据越多,别人越难追上。这不是技术能解决的,这是时间的朋友。

第二道墙:行业Know-how

AI可以写代码,但AI不懂行业。

医疗行业的合规要求、金融行业的风控逻辑、教育行业的教学规律——这些不是写在文档里就能学会的。这是在这个行业里泡了十年、二十年,踩了无数坑才积累下来的隐性知识。

访谈里有一个做AI+养老的创业者。他技术不牛,代码也不是自己写的。但他懂养老行业的痛点、流程、监管要求。

AI是他的工具,但他才是那个懂行的人。

第三道墙:信任

AI可以写代码,但AI建立不了信任。

患者信任医生,不信任算法。客户信任银行,不信任一个App。B2B合作里,信任关系比功能清单重要一百倍。

尤其是在医疗、金融、法律这些领域,功能可以复制,信任复制不了。


三、创业者的选择:不要跟AI比速度

很多人问:那AI写代码这么快,我们怎么竞争?

答案是:不要跟AI比速度。

AI写代码的速度,人类永远比不过。要比就比AI做不到的事:

凯莉彭的建议很直接:

“选择一个你能赢的游戏。”

什么意思?

不要做空泛的AI工具。 AI写作、AI绘画、AI编程助手——这些赛道已经卷到天上去了。你有技术优势,别人也有,而且可能比你快。

要做AI+垂直行业。 AI+医疗、AI+法律、AI+教育、AI+农业、AI+制造业。这些行业有门槛:监管、专业知识、关系网络。AI跨不过去,但你可以把AI带进去。

逻辑很简单:你先把行业占了,AI成为你的工具,而不是对手。


四、阿坤的思考:我剩啥?

听完这个访谈,我一直在想:我干了7年技术,现在AI把我的手艺贬值了,我还剩什么?

列了一下,发现答案其实很清楚:

我有的AI能不能复制
写代码的能力✅ 能,而且比我快
7年Growth经验⚠️ 部分能,但策略层面很难
电商/独立站/北美市场的懂行❌ 不能,这是泡出来的
行业人脉和客户资源❌ 不能,信任是时间换的
过去积累的数据和案例❌ 不能,这是我的资产

结论很清晰:我的价值不在”会写代码”,而在”懂这个行当”。

AI可以帮我写代码、做分析、生成内容。但它不懂北美独立站的流量逻辑,不懂跨境电商的 seasonal pattern,不懂不同品类在Facebook和TikTok上的投放差异。

这些Know-how,是时间泡出来的,不是代码写出来的。


五、具体该怎么做?

如果你也是技术出身,正在焦虑AI抢饭碗,三个建议:

1. 盘点你的隐性资产

不是你会什么技术,而是你积累了什么别人拿不走的东西:

2. 选一个垂直方向扎进去

不要试图做所有人的工具。选一个你懂的行业,做AI+这个行业。你的竞争对象不是AI,是那些只会用AI但不懂行业的人。

3. 从今天开始积累数据

每一次用户反馈、每一个转化数据、每一次A/B测试的结果——有意识地把这些数据沉淀下来。

数据是新时代的石油。越早开始攒,壁垒越深。


结语

凯莉彭有一句话,我想送给所有正在焦虑的技术人:

“不要跟AI比速度,要比就比AI做不到的事。”

AI把软件门槛踢没了,这是事实。但这不等于技术人没价值了。

价值只是从”会做”转移到了”懂行”。

当所有人都能做软件时,懂行业、有数据、建信任的人,才是真正的稀缺资源。

问题只在于:你懂哪一行?你攒了多少数据?你和谁建立了信任?


参考来源:


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🎯 关于这个博客

我是阿坤,在北美做独立站的技术人,也是AI增长探索者。这个博客记录我从视频和实践中沉淀的知识,加上我的视角和思考。

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