这波AI最怕的不是错过，是高位接盘
文 ｜ 易论AI
编辑 ｜ 亚婷
上一篇《老板亲自下场，才是AI转型最快的捷径》，聊的是人和AI该怎么分工。
这一篇，聊一个更现实的问题。
AI这么热，现在往里冲，会不会正好冲在高点？
王煜全说，2028年可能会形成一个很大的「郁金香花球」，到了2029年，泡沫可能会掉下来。
2029年。
一个具体得有点吓人的年份。
更麻烦的是，王煜全并不觉得AI是假的。他相信AI会带来一轮漫长的繁荣，只是这轮繁荣真正到来的速度，可能没有资本市场想得那么快。
方向看对了，技术也确实有用，买得太早、太贵，依然可能成为接盘的人。
这一期还是从访谈出发。五个人站的位置不同。
王煜全长期看科技投资和产业周期。曲东奇参与过30多个Agent项目。孙克强正在用Mizzen AI重做用户研究。花叔一个人用AI做产品、做内容。张昊阳则扎在Agent、开源和AI游戏的最前线。
有人看产业周期，有人盯模型和产品。还有人每天直接面对用户，以及公司账上的现金。
乍看之下，做产品的人负责踩油门，做投资的人负责提醒风险。其实他们并没有站在对立面。
五个人都相信AI会继续向前，只是他们看的时间尺度不一样。
曲东奇是最先让我感受到这种速度的人。
我问他，五年后Agent生态会变成什么样。
他觉得这个问题已经问得太远。
「五年后有点太远了。现在基本上一周都是一个变化。」
这句话如果放在两年前，我可能会觉得有点夸张。现在再听，好像也没什么毛病。
你刚把Claude Code的一套用法教给团队，模型更新了。刚觉得某个插件不可替代，下一版原生功能直接把它吃掉。教程还在排版，截图里的界面已经成了历史资料。
以前做互联网产品，季度还能算一个规划周期。现在很多时候，三个月已经快成考古周期了。
但曲东奇紧接着补了另一句话。
「AI不能给你带来财富。你自己有了一些闭环的变现方式，AI可以帮你高效地完成。」
AI可以把一条已经跑通的路拓宽很多倍。至于客户为什么付钱，钱最后怎么回到公司账上，它不会平白送给你。
有商业闭环的人，用AI是在加速。没有商业闭环的人，跑得再快也未必有收入。
说到效率，孙克强给出的数字更猛。
传统的深度访谈，一次通常只能做二三十个人。定量研究做到两百人，规模已经不小了。他以前做HPS，为了收集人类偏好数据，访谈过两万多人。
现在，他想用Mizzen AI把招募、提问、追问和报告生成放进同一个系统，把用户研究的效率提高几百倍。
几百倍。
这已经不太像给旧流程加一个AI按钮，更接近把旧流程的时间单位换掉。
花叔的答案更直接。
他经常讲一个理念，也因为这句话在推特上被喷过。
「先做十个垃圾出来再说。」
花叔的解释是，如果一个产品做了三个月、六个月，做的人就很容易开始舍不得。时间投得越多，自尊心越重，发布这件事反而变得越来越难。
做的人会觉得它还不够好，也会担心发出去没人用。更麻烦的是，已经花了半年，很难再接受市场告诉自己，这东西真的没人要。
所以他宁愿先发。
发出去，没人用，再做一个。稍微有一点反馈，就顺着反馈改。产品怎么找到用户，应该在哪个平台出现，要用什么方式跟用户说话，这些东西是一轮一轮发布出来的。
花叔的原话是，「尽快做，尽快发布。先把十个最烂的东西做完，再做第十一个可能有人用的东西。」
他说到这里，还提到了Claude。
Claude背后的Anthropic已经不是一家小公司，发东西的速度依然很快。AI让小团队有能力快速发布，也让大公司很难再拿体量当慢下来的借口。
这里的快有一个明确目的，早点听见市场的声音，早点知道有没有人关心，也早点把错误方向放下。
每一次发布，都在缩短你和现实之间的距离。
到了张昊阳这里，这种速度开始有点攻击性了。
他做的Evolver开源以后，被卷进了一场代码洗稿争议。
过去要抄一个复杂项目，需要工程师读代码、理解结构，再花几个月重写。现在Claude Opus 4.6这样的模型出现以后，张昊阳判断，Agent几天甚至几个小时就能完成，成本几乎降到了无限低。
张昊阳自己也经历过速度的另一面。
有人建议他把不同的Agent串起来，解决经验孤岛的问题。那天凌晨一点，他打开Cursor开始写，一直写到早上七点。
原本可能需要几周甚至几个月的基础设施，六个小时做出来了。
写到凌晨四五点，他坐在那里哭。
他是被那种突然抵达未来的感觉弄哭了。
他由此意识到，编程正在变成一项软技能。一个人能不能理解概念，再把这些概念连成一个新东西，可能会比某一项具体的编码技巧更重要。
可同一个能力落到另一边，也让他不得不把项目从开源转向闭源。
因为当AI可以低成本理解和重写代码，过去那套开源协议、代码相似度和司法取证的办法，都开始跟不上了。
采访里，我问他，如果AI把代码洗到只剩3%的相似度，传统侵权的定义还适用吗？
张昊阳回答得很干脆。
「不适用，完全不适用。」
技术一晚上往前跑了几个月，制度不可能也在同一个晚上改完。
AI带来生产力，也在加速旧规则的折旧。代码怎么保护，司法上又该如何认定抄袭，都得重新寻找答案。
到这里，几个人谈到的变化已经很具体了。Agent以周为单位更新，用户研究的效率提高几百倍，一个原本需要几个月的工程被压进六个小时。
这些变化已经落在了产品、工资单和代码仓库里。
那我们是不是应该赶紧冲进去？
也正是在这个地方，王煜全说到了2029年。
他的判断来自一个很老的规律。
每一轮技术革命刚出现时，人们先看到自己可能被替代，于是恐慌。等新的机会逐渐变清楚，大家又会从恐慌迅速转向狂热。
真正危险的阶段，往往就在狂热刚刚开始的时候。
因为大家终于看懂了未来有多好，于是开始高估它到来的速度。
王煜全说，未来两三年，越来越多人会发现，大多数人确实能从AI中受益。市场会因此进入狂热期。
「是会受益，但受益没那么快。」
他判断，2028年可能形成一个很大的郁金香花球。到了2029年，当所有人期待的回报没有按时出现，现实和预期之间的落差会让市场掉下来。
他说得很直接。
「预期不是假的，只不过没那么快。」
真正能把价格推到天上的，往往是一个大家都能看见、也都相信的未来。
铁路如此，电力如此，互联网也如此。
基础设施最后留下来了，世界也真的改变了。可中间那些在最贵的时候冲进去的人，未必能活到红利全面兑现。
但王煜全也没有停在「泡沫要破」这里。
他认为，2029年的下跌可能只持续半年到一年。市场看明白问题以后会很快恢复。2030年之后，人类甚至可能迎来二三十年的漫长繁荣。
这份判断的底色其实很乐观，只是对时间保持谨慎。
现在再看另外四个人，曲东奇看到模型按周变化，也强调AI不能替人创造商业闭环。孙克强把用研效率提高几百倍，自己仍然差点被现金流逼到自掏腰包发工资。花叔催着大家快速发布，因为真实反馈比自我感动更可靠。张昊阳六小时完成过去几个月的工作，也亲眼看见旧有的保护机制来不及跟上。
技术能力兑现得很快，商业回报有自己的时间。麻烦就出在这两个时钟没有走在一起。
所以再问AI是不是泡沫，多少有点问偏了。
AI当然会产生泡沫。
泡沫就长在真实价值上。没有那个真的未来，也不会有那么多人愿意提前为它付钱。
孙克强讲到自己的创业经历时，话题很快从效率回到了现金流。
产品上线以后，他们得到了很大的关注，团队也快速扩张。需要花钱的地方一下子多了起来，现金流随之变得很紧。他甚至想过自掏腰包，先把那个月的工资付掉。
后来融资款及时进来，他写下一条朋友圈，写着写着就哭了。
一个把行业效率提高几百倍的人，依然会被工资日、融资到账时间和公司账上的余额卡住。
AI跑得再快，工资还是每个月发。
孙克强后来讲了一句话，我很喜欢。
「创业最后比的是潮水褪去之后，谁能活到最后，谁能真正把商业模式跑通，并且把它规模化。」
孙克强关心的是一个更具体的问题，等到AI成功时，公司还在不在。
对正在做产品的人来说，应该快一点。
能用Claude Code一天验证的东西，别先招十个人做半年。挑一小块真实业务，把流程接进Codex、Gemini或者Mizzen AI，尽快拿到用户的真实反应。
这些投入就算明天市场跌了，也不会全部消失。团队学会的东西、跑通的流程和获得的用户反馈都会留下来。
可到了现金流、估值和重资产投入这块，我觉得还是得慢一点。
技术可以用一周换一代，公司账上的钱不会一周长一轮。方向看对了，买得太贵，照样会亏。未来一定会来，账上的钱只够活十八个月，那未来跟你也没有多大关系。
坦率的讲，我不知道2029年会不会真的掉下来。
这种精确到年份的预测，受利率、能源、芯片、政策和无数偶然事件影响。愚钝如我，不可能算得出来。
但「预期不是假的，只不过没那么快」，我会记很久。
我更愿意把它理解成一个关于速度的提醒，跑得快的时候，顺手看一眼自己还能跑多久。
下周能发布的东西，赶紧发。
需要用未来十年收入才能证明合理的价格，签字以前多坐一会儿。
真正的AI红利可能很大，甚至会持续二三十年。
既然如此，也就没必要急着在最贵的地方证明自己来过。