一、人贵精不贵多：雇佣 AI 员工
以前一个人能做的事，受限于时间、精力、技能边界。 现在，这个边界正在被打破。
核心逻辑
每个人都可以「雇佣」AI 作为自己的员工——调研员、写作助手、代码生成器、测试工程师。个人的能力天花板，因此大幅提高。
以前需要一个团队才能完成的事，现在一个人 + AI 就可以搞定。
这意味着什么？
- 团队规模缩小，但每个人的产出不会缩小，甚至会增大
- 公司变小，是因为每个人变强了，而不是因为我们变弱了
- 未来竞争的维度，不是「人头数」，而是「谁能更好地驱动 AI」
行动建议
把 AI 工具当成下属来管理：给清晰的目标、提供足够的上下文、检查输出、不断校准。管好 AI，就是在放大自己。
二、把自己看成一家公司
Quote
职业安全感，来自你自己的能力，不来自你所在的公司。
你就是一家公司，公司的名字叫「你的名字」。
你想象一下一家公司存在的价值：
- 你为外部世界提供什么价值？
- 你解决的问题，是别人也需要解决的吗？
- 你的作品、方案、影响力，是否有生命力，可以扩展迭代？
这些一家公司的价值，是不是对一个人也成立？
关键心态
即使离职了，也是东方不亮西方亮。 真正有价值的人，换个地方依然有价值。真正让你恐慌的，不是公司变化，而是自己的积累不够厚。
三、越老越吃香：经验在 AI 时代的价值反转
以前程序员有一个无法回避的焦虑：年纪大了怎么办？
精力确实会下降，学新东西的速度确实会慢一点，面对年轻人的冲劲确实会有压力。
但现在，这个逻辑被 AI 翻转了。
关键变化
AI 补齐了「精力」和「速度」的短板，却无法替代「判断力」和「经验」。
年轻人用 AI，是在用一个工具。 有经验的人用 AI，是在驾驭一个杠杆。
区别在哪里？
| 年轻程序员 | 大龄程序员 | |
|---|---|---|
| 代码生成速度 | AI 拉平差距 | AI 拉平差距 |
| 精力体力 | 有优势 | AI 大幅补偿 |
| 踩过的坑 | 少 | 多，且深 |
| 系统性判断 | 弱 | 强 |
| 架构与取舍 | 靠直觉 | 靠经验 |
| 识别 AI 错误 | 难 | 更有把握 |
Quote
走过的桥，比别人走过的路都多。
AI 能生成代码，但它不知道这段代码在生产环境里会出什么问题、在这个团队里落地有什么阻力、这个方案两年后会不会变成技术债。
这些判断，只能来自经历，不能来自训练数据。
前提条件
越老越吃香的前提：思想开放，不狭隘。拥抱 AI 工具，而不是排斥它。用经验驾驭 AI，而不是被 AI 吓退。
小结
| 旧逻辑 | 新逻辑 |
|---|---|
| 团队大 = 能力强 | 人精 + AI = 更强 |
| 在公司里稳定 = 安全 | 自身价值持续增长 = 安全 |
| 年轻 = 有优势 | 经验 + AI = 更大优势 |
结论
公司变小，是顺势而为。每个人变强，才是真正的竞争力。我们不是在缩减，我们是在精锐化。