0
0First Movers EP 03 · 王建硕
当 Vibe Coding 和 OPC（一人公司）成为热词，很多人开始相信：融资不再重要，大团队也没有必要，一个人带着一群 Agent 就能完成一家公司的工作。王建硕却给出一个相反的判断——技术让个体变强，并不意味着组织会越来越小；历史上的每一次生产力跃迁，最终都把需求和协作推向了更大的规模。
真正剧烈的冲击发生在新旧世界交替的缝隙里。他承认，自己高估了 AI 需求爆发的速度，也低估了失业潮来临的强度；他甚至断言，用 C、Python 等编程语言直接写代码的那一层已经结束。消失的是旧技能的稀缺性，正在出现的则是自然语言编程、Skill，以及可以持续积累和复用的工作流。
当智能趋近无限，内容可以为一个人在某一刻即时生成，教育可以因人而异，做一个需求也可以从昂贵决策变成近乎免费的试验。但人类仍然要面对更难的问题：如何判断什么真正有用？如何让 AI 留下积累，而不只是完成一次聊天？当旧能力被工具抹平，新的差距又会在哪里产生？
本期我们和王建硕聊聊：为什么一人公司可能只是一个过渡状态？“程序员已经失业”之后，新的程序员会做什么？以及在智能无限的世界里，人要如何重新学习、工作和创造？
【主播】
维维
【嘉宾】
王建硕 / 百姓网创始人
【你将听到】
一人公司，还是更大规模的协作？
Vibe Coding、OPC 与 AI 创业的两个问题
为什么不相信“一人公司”会成为主流
从铁匠、木匠到万亿公司：技术如何放大组织规模
一个人顶一个公社，为什么协作反而会更重要
最大的误解：用不变的需求除以提高的生产率
煤炭、带宽与软件：效率越高，需求为什么越大
“被 AI 冲击的行业，才是应该冲进去的行业”
当每个人都变成“超人”，新的协作关系会是什么
智能无限：从千人千面到一人一面
一晚做出 ccglass：新需求如何在过去不可想象
从 GitHub Issue 到自动提交 PR：把需求先做完再判断
一个核心假设：在“智能无限”的世界里重新思考产品
为每个孩子生成不同的讲解：教育为何可以极度个性化
当视频本身也为每个人生成，内容会变成什么
只要一个人此刻喜欢，就值得被生产、看见与丢弃
新需求还没出现，旧岗位却已经开始消失
修正去年的判断：高估需求爆发，低估失业潮强度
“程序员已经失业”，然后呢？
AI 已经写了 80% 的代码，为什么还要自己写另外 20%
C 和 Python 正在变成新的“汇编语言”
抬轿子的人不天然会开车：旧优势为什么可能成为阻力
“程序员被 AI 替代这件事，在今天已经完结了”
自然语言编程：旧层消失后涌现出的新一层
工具拉平旧能力后，人与人的差距为什么反而会变大
普通人也能使用 AI，为什么仍然需要专业训练
只聊天、不保存：为什么用了很久 AI 也没有积累
新时代的程序就是 Skill
把部门流程、技能和标准写进 Skill，成为新的日常
学校禁 AI，与人类需要留下的“划痕”
禁止学生使用 AI：新旧生产力之间的“肉搏”
Google 刚出现时，很多大学也曾禁止学生使用它
人脑中的“划痕”：为什么读过、背过、理解过仍有价值
如果没有读过那些书，人会不会连该问什么都不知道
当落后的生产方式不再实用，它可能成为一门艺术
背书和健身的共同点：不是为了生产，而是为了锻炼自己
睡觉时 Agent 没有活干，为什么会成为一种新焦虑
AI 创业：真正有用，还是“好像有用”？
AI 公司越来越贵，产品的护城河却可能一夜消失
新技术早期的困境：有用的做不出来，做出来的没什么用
大模型的一次功能更新，为什么可能吞掉一家创业公司
Readever：一个有趣的 AI 阅读产品为何停止生长
“好像有用”和“真的有用”，是两个完全不同的概念
巴纳姆效应：AI 为什么容易让人觉得“它太懂我了”
AI 算命为何一拍即合：不可验证的问题与不可验证的回答
代码为什么不同：大量历史样本提供了可验证的正确答案
AI for Science，以及在新世界重新学走路
两位科学家的分歧：黑盒模型得出的结果算不算科学
AI 可以提出理论，传统科学方法仍然可以负责验证
我们无法复原爱因斯坦的灵感，也不必解剖机器的思考
旧程序员、旧创业者，如何在新的世界重新学会走路
与黄一孟深夜对照 GitHub：20 年前的程序员重新开始学习
放低身段，认真写下自己的第一个 Skill
没有人拥有先天优势，真正的优势是全身心跳进新潮流
【BGM】
Mindscape - Lennon Hutton
【在这里找到我们】
小红书：First Movers
联系我们：
小红书私信 或 发邮件到 bp_firstmovers@xiaohongshu.com
和我们聊一聊你的产品： 填写问卷，告诉我们你正在做的产品信息
