以前很多人说用AI，基本上就是打开一个页面，问一句，等它回一段话。写个标题，润色一段文案，总结一篇文章，顺手查点资料。这类用法有用，但它更像临时问答。现在不一样了。因为它开始接触一个人真实工作的材料、规则、判断和动作。也正因为这样，同样一个AI工具，到了不同人手里，差别会非常大。

我现在把Codex用成了一套一人公司的AI协作系统，它像是一个可以帮我处理教练业务、写作、整理、复盘和执行的AI工作台。我在里面搭了7个角色，看起来就像给自己招了7个AI员工，不同角色负责不同事情，有人帮我做战略推演，有人盯执行，有人管写作，有人整理播客素材，也有人做教练案例复盘。

既然底层的智能都被几家大模型巨头垄断了，省下的人力成本最终也都要上缴给云端服务器。那么，对于既没有几百张顶级显卡，也没有顶尖算法科学家的普通创业团队来说，是不是就彻底没机会了？其实不然。绝望，往往是因为我们在错误的战场上跟错误的对手打仗。

现在很多老板在推进AI转型时，心里会有非常现实的期待。如果一家100人的公司，通过引入AI自动化，成功裁到了只剩10个人。很多老板会觉得这是一次极其成功的转型。原因很简单：AI不需要交五险一金，不会要求涨薪，更不用在经济不景气需要裁员时，支付高昂的“N+1”赔偿金。

现在很多老板在心里都偷偷算过一笔账。既然AI这么厉害，一个人加上几个AI助手就能干一个团队的活，那我不仅可以裁掉底层的执行员工，我甚至可以把那些领着高薪的技术总监、运营总监也换掉。几个超级AI扮演部门负责人的角色，它们再往下调动几十个小AI去执行具体的任务。中间根本不需要人类管理者。

过去做一款软件，从画原型、写代码到测试上线，动辄需要几个月。漫长的开发周期虽然痛苦，但它其实扮演了一个隐形的缓冲垫，逼着创始人在投入重金之前，反复去掂量这个需求到底成不成立。现在，这个缓冲垫被AI抽走了。你只要有个想法，借助工具，一两个星期甚至几天就能跑通一个带模带样的自动化流程。