AI开发提速为何未见革命性产品

近日，一篇题为《AI Can Make You Suck Faster Too》的文章在技术社区引发讨论。作者Jordan Andersen引述了Disesdi Shoshana Cox的计算逻辑：如果AI能让开发速度提升十倍，那么技术实现就不再是创业者触达目标市场的瓶颈。按照这一推算，在开源大语言模型问世四年后，我们应该看到三个Airbnb、两个Stripe、三个Dropbox级别的创新型科技公司诞生。

然而现实令人失望。自生成式AI兴起以来，全球估值最高的新科技公司恰恰是AI公司本身，例如OpenAI、Anthropic以及DeepSeek的开发者幻方量化，它们获得了创纪录的融资和估值。但这些AI公司对社会最明显的冲击，并不是带来了革命性的产品，而是让措辞蹩脚的电子邮件成为日常，让社交媒体充斥大量垃圾内容，同时也让互联网搜索引擎的结果质量不断下滑。

Disesdi Shoshana Cox在原文中尖锐地指出，这种AI热潮本质上是一场多巴胺游戏，它让使用者感觉自己像是宇宙中最特别的程序员，而实际上这不过是游戏化的、大规模群体智力依赖。Jordan Andersen表示深有同感，因为他在这一轮AI狂潮中，同样看到了软件产出乏善可陈的现象。那些没有接受过系统技术训练、不愿深入钻研底层细节的非技术人士，借助AI工具很难生成能够长期稳定运行并抵御常见安全攻击的应用程序。即使是经验丰富的软件工程师，使用这些AI工具后的效果也往往如同一次软弱无力的握手。

作者认为，这里存在一个巨大的认知盲区：编写代码并不是软件开发中最消耗时间的部分。虽然这听起来与“AI应催生多家Airbnb级公司”的论点似乎矛盾，但实际上并不矛盾。因为很多公司领导者和创业团队真正相信，大语言模型已经解决了产品交付的瓶颈，他们逐渐形成一种错觉，觉得软件开发中的所有技术问题都不复存在，因为“只要让Claude去做就行了”。

Jordan Andersen还分享了一次亲身经历。他参加了一场技术会议，主舞台上有一场名为“无代码，无问题”的小组讨论，参与者是四位创始人。他们靠“vibe coding”的方式做出了最小可行产品，并开始向客户收费。让作者愤然离场的时刻，是其中一位创始人宣称自己过去没有、将来也不需要有首席技术官，因为他完全可以用Claude来解决所有技术问题。

这种观念令人不安。试想，一家软件公司居然不需要软件专业人才，这与一栋办公楼不需要结构工程师来设计结构一样荒谬。软件开发并不仅仅是把几行代码拼凑起来，它涉及架构设计、安全性、性能优化、可维护性等一系列复杂的工程问题。AI工具可以加速某些环节，但无法替代专业判断和工程实践。

总而言之，AI确实提高了代码生成的效率，但它并没有消除软件开发真正的瓶颈。那些期望AI自动催生一批革命性公司的想法，恐怕过于乐观。眼下更重要的，或许是把AI当作辅助工具，而不是取代专业知识的万能灵药。