文 | 聽筒tech
2026年的春天，科技圈的風(fēng)向變得比以往任何時(shí)候都快。
然而，在AI帶來前所未有的效率革命的同時(shí)，并沒有給人帶來應(yīng)有的工作上的“減負(fù)”。
相反，在社交平臺(tái)，不管是普通的打工人，還是那些光鮮的“一人公司”老板，紛紛表示，“覺得自己變得越來越累了。”
這種累，不是傳統(tǒng)意義上的“996”的體力透支，更是一種被技術(shù)裹挾后的狂奔。
諸如，“一人公司”概念火了?？涩F(xiàn)實(shí)是，不少嘗試者發(fā)現(xiàn)，自己扛起了CEO、產(chǎn)品、運(yùn)營(yíng)、客服、財(cái)務(wù)全部角色，“007成了標(biāo)配”。
再看AI工具本身。
還沒養(yǎng)明白OpenClaw，Hermes Agent就火了；千問Qwen3.6-Plus剛發(fā)布，智譜就帶來了GLM-5V-Turbo；緊接著，DeepSeek V4也官宣即將帶著百萬級(jí)上下文入場(chǎng)。
AI的迭代速度，正在以一種近乎殘酷的方式，碾碎普通人的學(xué)習(xí)能力和信心。在社交媒體上，現(xiàn)下最流行的梗不再是“AI幫我摸魚”，而是“還沒學(xué)會(huì)就過時(shí)了”。
更荒誕的是，為了證明自己還有用，人們開始被迫“刷量”。在一些大廠，Token使用量甚至成了繼工資、獎(jiǎng)金、股權(quán)之后的“第四種薪酬”。為了證明自己職位的不可替代，打工人不得不親手教AI如何“Skill”自己。
這就像一場(chǎng)沒有終點(diǎn)的馬拉松，市場(chǎng)以為自己在駕馭AI，但在績(jī)效的指揮棒下，年輕人更像是在為AI打工。
這不僅是一個(gè)商業(yè)現(xiàn)象，更是一個(gè)社會(huì)化的情緒問題?！堵犕睺ech》和年輕人聊了聊，試圖看到AI浪潮下，2026年真實(shí)的個(gè)體。
創(chuàng)業(yè)者：“一人公司”的光鮮和焦慮
林姐，80后，曾在互聯(lián)網(wǎng)大廠做到P7。出于“想去外面闖一闖”，2025年底，她辭職，剛好趕上了“一人公司”的浪潮。
用林姐的話說，她的武器庫很全，Claude、DeepSeek可以寫方案，Midjourney出設(shè)計(jì)，數(shù)字人做直播，一個(gè)AI客服團(tuán)隊(duì)24小時(shí)在線。
林姐表示，起初，她確實(shí)很“爽”。以前需要一個(gè)團(tuán)隊(duì)兩周完成的項(xiàng)目策劃，她一個(gè)人兩天就能交付?？蛻艨渌?ldquo;高效”，朋友羨慕她“自由”。
但到了2026年春天，林姐發(fā)現(xiàn)自己陷入了一種前所未有的瘋狂。
早上7點(diǎn)，她被AI輿情監(jiān)控叫醒，某平臺(tái)一條差評(píng)需要她以“CEO”身份親自回應(yīng)。9點(diǎn)，作為“產(chǎn)品經(jīng)理”，林姐需要調(diào)教三個(gè)AI模型對(duì)比數(shù)據(jù)。11點(diǎn)，她要切換到“運(yùn)營(yíng)”模式，用AI生成短視頻腳本，再修改，因?yàn)锳I寫的“沒有人味兒”。
下午，林姐要化身“客服總監(jiān)”，處理AI客服解決不了的復(fù)雜投訴。有時(shí)，還要作為“財(cái)務(wù)”，核對(duì)AI自動(dòng)生成的報(bào)表，發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤并修正。晚上，林姐還得當(dāng)“技術(shù)”，調(diào)試新接的API接口。
“以前是996，現(xiàn)在是007，而且沒有下班的概念。”林姐苦笑，“因?yàn)锳I不睡覺，所以我也不能睡?？蛻羯钜拱l(fā)來一個(gè)需求，AI秒回了，我假裝看不見，也不太好。”
更讓林姐焦慮的是，她發(fā)現(xiàn)自己正在“碎片化”。
比如，林姐不再有完整的時(shí)間，而是在不同的角色之間像走馬燈一樣切換。她的注意力被切成無數(shù)個(gè)細(xì)小的片段，每幾分鐘就要處理一個(gè)“AI留下的尾巴”。
“一個(gè)人干出了千軍萬馬的氣勢(shì)，最后卻發(fā)現(xiàn)，我只是這架龐大效率機(jī)器上一顆磨損最快的齒輪。”
林姐坦言，“招人是最快速的解決方式 ，但前期創(chuàng)業(yè)，我資金不夠，只能且走且看。先堅(jiān)持，堅(jiān)持到自己扛不住為止。”
大廠算法工程師：被Token和Skill“裹挾”
90后李明是某大廠算法工程師。按照他所說，他所在的事業(yè)部，從2026年Q1開始試點(diǎn)一項(xiàng)新制度，“Token薪酬包”。
簡(jiǎn)單說，每個(gè)員工每個(gè)月的績(jī)效，不僅看你產(chǎn)出什么，還要看你“調(diào)用”了多少AI算力。Token使用量，被內(nèi)部戲稱為“第四種薪酬”，排在工資、獎(jiǎng)金、股權(quán)之后。
起初，李明覺得這很合理，“用AI越多，效率越高嘛。”
但很快，味道就變了。事實(shí)是，為了證明自己“物有所值”，甚至“不可或缺”，同事們開始了一場(chǎng)Token競(jìng)賽。
原本一個(gè)需求，自己寫代碼200行，調(diào)用5000個(gè)Token就能搞定?，F(xiàn)在，大家開始用AI生成超冗余的代碼，反復(fù)讓AI優(yōu)化、注釋、重構(gòu)，“只為把Token量刷上去。”
更荒誕的是“Skill”自己。公司要求每個(gè)員工要訓(xùn)練自己的AI Agent，讓它學(xué)會(huì)你的技能，以實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生。于是，李明不得不每天花不少的時(shí)間，手把手地教AI如何寫他擅長(zhǎng)的那種代碼，如何復(fù)現(xiàn)他的調(diào)試思路。
“我在教一個(gè)東西怎么替代我。”李明說，“而且公司還將這個(gè)‘教學(xué)成果’納入考核，如果Agent不夠像你，說明你知識(shí)沉淀不足。”
如今，李明每天的工作變成了，早上教AI干活，上午用AI產(chǎn)出海量代碼，下午給AI的代碼糾錯(cuò)，晚上再寫報(bào)告，證明自己的Token使用量。
“以前累，是身體累。現(xiàn)在累，是心累。感覺自己在跟一個(gè)影子賽跑，而影子的起跑線，永遠(yuǎn)在你前面五米之外。”
AI產(chǎn)品經(jīng)理：還沒學(xué)會(huì)，應(yīng)用就過時(shí)了
00后陳晨是剛?cè)胄袃赡甑腁I產(chǎn)品經(jīng)理。從上班開始，她就在補(bǔ)AI知識(shí)，截至目前，她的書架上有20多本AI相關(guān)的書，瀏覽器收藏了數(shù)不清的教程鏈接，電腦里也存著十幾個(gè)版本的模型說明文檔。
但陳晨還是覺得“要瘋了”。
2026年開年后的這幾個(gè)月，她剛花了半個(gè)月時(shí)間，將OpenClaw的用法摸清楚，寫了篇內(nèi)部培訓(xùn)文檔；這兩天，Hermes Agent又爆火，老板讓她一周內(nèi)出一份競(jìng)品分析。
“另外，這個(gè)四月底，DeepSeek V4也官宣要上了，據(jù)說上下文窗口大得嚇人。”陳晨坦言，“自己的學(xué)習(xí)速度，永遠(yuǎn)追不上模型的迭代速度。”
實(shí)際上，陳晨每天的通勤時(shí)間都在聽AI相關(guān)的播客，午休時(shí)間在刷AI論文摘要，周末還要參加線上研討會(huì)。她的微信群列表里，幾十個(gè)AI社群的消息永遠(yuǎn)標(biāo)著紅點(diǎn)。
不過，最讓陳晨崩潰的，是那種“還沒學(xué)會(huì)就過時(shí)了”的無力感。
比如，上周陳晨剛花了一周時(shí)間學(xué)會(huì)了一個(gè)AI繪畫的工作流，這周就出了一個(gè)新模型，效果更好、速度更快，而且操作邏輯還不同。
“以前學(xué)一個(gè)軟件能用三年，現(xiàn)在學(xué)一個(gè)AI技能能用半個(gè)月就不錯(cuò)了。”陳晨說，“感覺自己不是在成長(zhǎng)，而是在被AI浪潮裹著跑，停不下來，一停就會(huì)被拍死在沙灘上。”
陳晨表示，晚上做夢(mèng)都是各種模型版本號(hào)在打架。她自己也認(rèn)為，這是“認(rèn)知過載”，應(yīng)該減少信息攝入。
“但不攝入，明天就跟不上了。”陳晨表示，這是現(xiàn)實(shí)，雖然它很殘忍。
廣告公司職員：效率提升了，加班卻更多了
85后趙姐，任職某廣告公司。她所在的公司很早就擁抱AI，用AI寫策略、出創(chuàng)意、做PPT，效率提升了不少倍。
按照道理，效率高了，應(yīng)該能早下班了，現(xiàn)實(shí)卻恰恰相反。
“因?yàn)锳I把整個(gè)行業(yè)的‘期望閾值’拉到了一個(gè)離譜的高度。”趙姐坦言。
以前，一個(gè)方案做三天，客戶覺得正常?，F(xiàn)在，AI十分鐘就能生成一個(gè)“看起來像模像樣”的初稿，客戶就覺得“你應(yīng)該一天出十個(gè)方案”。
更要命的是“技術(shù)羞辱”和“工作泔水”的循環(huán)。
甲方現(xiàn)在也用AI寫B(tài)rief，Brief寫得天花亂墜、氣勢(shì)磅礴，但仔細(xì)一看，全是AI生成的空話套話。
趙姐不得不用AI來分析這個(gè)AI寫的Brief，再用AI生成方案，最后用AI檢測(cè)方案的“AI率”并手動(dòng)修改，將“AI率”降到客戶要求的20%以下。
趙姐說，“我們雙方都在用AI生產(chǎn)大量的、無意義的、應(yīng)付流程的材料。這就像工作泔水，看起來有一大桶，實(shí)際上沒什么營(yíng)養(yǎng)。”
“AI沒有替代我，它只是把我變成了一個(gè)AI校對(duì)員，兼Prompt工程師兼流程合規(guī)員。”趙姐說。
“我的工資沒漲，但工作變成了給AI打工，就像一條高速公路，修得越好，車流量越大，堵得越死。”
寫在最后
回到最初的問題，為什么有了AI，我們卻越來越累了？
一個(gè)殘酷的答案是，技術(shù)從來不是中立的。當(dāng)技術(shù)被用來“提高效率”，而“效率”又被定義為“單位時(shí)間內(nèi)創(chuàng)造更多價(jià)值”時(shí)，技術(shù)就成了加速器。
這也是經(jīng)濟(jì)學(xué)中邊際效益的典型表現(xiàn)，它呈現(xiàn)了一個(gè)殘酷的曲線， 技術(shù)的初期紅利讓人欣喜，但很快被資本抹平，被消耗的是人的時(shí)間、精力、創(chuàng)造力以及幸福感。
于行業(yè)而言，仍需要外部力量來干預(yù)。諸如歐盟《人工智能法案》已經(jīng)明確提出，企業(yè)引入AI系統(tǒng)時(shí)，必須評(píng)估對(duì)勞動(dòng)者權(quán)益的影響。
也就是說，AI帶來的生產(chǎn)力提升，應(yīng)該通過政策、社會(huì)保障等分配機(jī)制，讓社會(huì)共享紅利。
一定意義上，技術(shù)的每一次進(jìn)步，都在迫使市場(chǎng)擬定新的社會(huì)契約。
（應(yīng)講述者需求，文中均為化名。）
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