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一个人的团队
所有人都在问，AI 会拿走什么。不如看看它现在正在做什么。它正把一整个团队的 本事，交到一个人手上。一个人能做到什么，天花板刚刚挪了地方。
一个人的团队
所有人都在问 AI 的同样两个问题。它会不会抢走我的工作。它会不会杀死我们。
这两个问题都问得对。但它们问的是未来，声音太大，大到几乎没人回头看现在。
那就看看现在。今天，AI 到底在那些用得好它的人身上，做了什么？
它没有取代他们。它在延伸他们。
锤子不盖房子
锤子不盖房子。一个拿着锤子的人，能盖出一个赤手空拳的人盖不出的房子。
这是人类故事里最古老的交易。工具没有想法。它拆掉的是想法和实物之间的那道限制。
在这个工具之前，每一件工具延伸的都是身体。杠杆，犁，引擎。计算机延伸的是记忆和算术。
这一件延伸的是我们从来没有工具能延伸的东西。它延伸的是你身上负责起草、构思、检查、翻译、一遍遍重来的那部分。那部分过去必须靠别人。
整个人类历史上，做成一件大事都意味着说服一群人跟你一起做。你需要设计师，工程师，翻译，分析师，还有那个能读懂合同的人。如果你雇不到他们，也打动不了他们，想法就只能留在你脑子里。
现在你可以有第三只手臂。一个额外的大脑。一整个团队围着你转，而且想法跟你一样，因为是你在指挥它。
People: 1 · Team around them: 0
这个网站就是个例子。只有一个人。它用 13 种语言发布内容，配的图表还会跟着你滚动屏幕动起来。五年前，做这件事需要一家小型媒体公司。今天，只需要我和一台笔记本电脑。
ASKGIB
Kind: publication
- People
- 1
- Languages
- 13
- Figures
- move when you scroll
- Five years ago
- a small media company
- Today
- me and a laptop
- English
- Français
- Español
- Português
- Русский
- 日本語
- 한국어
- 中文
- العربية
- עברית
- हिन्दी
- Türkçe
- Taqbaylit
数一数有多少人
你不用光听我一个人说。数一数有多少人。
- Recurring revenue, Jul 2025
- $100M
- Recurring revenue, Feb 2026
- $400M
- Per person
- ≈ $2.77M
- Users
- ≈ 8 million
Lovable 是一家瑞典公司，总部在斯德哥尔摩。你只要用大白话描述一个应用，它就能给你一个能跑起来的软件。2025 年 7 月，它的年度经常性收入（ARR）达到 1 亿美元。2026 年 2 月，突破 4 亿美元。当时它的营收负责人给出的员工数字是 146 名全职员工。相当于人均 277 万美元的经常性收入。它说自己大约有 800 万用户，还把他们形容为“有好点子的非技术人员”。
把最后一句再读一遍。它的客户不是开发者。他们是那些有过想法，却从来没有团队的人。
Base44 更小，也更离奇。只有一个创始人，Maor Shlomo。没有外部融资。八名员工。他创业六个月后，Wix 就用 8000 万美元现金把它买走了。
Midjourney 从没拿过一分钱风险投资。按大多数估计，它一年能赚大约五亿美元，团队规模在 100 到 160 人之间。
十年前，这样的数字需要一千名员工和三轮融资。这些活儿没有消失。它们照样在做。是极少数人，伸着长得不像话的手臂，把它们做出来的。
客服和菲尔兹奖得主
公司是容易证明的那一类。科学是更好的证据，因为在科学里，你没法伪造结果。
Paul Erdős 是一位匈牙利数学家，留下了堆积如山的未解问题。曼彻斯特的数学家 Thomas Bloom，把其中将近一千个收集到了一个公开网站上。有些问题，这个领域最聪明的头脑也啃了六十年没啃动。
自 2025 年 10 月以来，大约 100 个这样的问题，在 AI 工具的帮助下被划进了已解决那一栏。这个数字，来自陶哲轩（Terence Tao）自己维护的一个页面。陶哲轩是当今在世的最伟大数学家之一。
- still open
- solved with AI help — mostly an old answer found in a forgotten paper
- a new, valid proof built by a model (at least two)
老实说清楚这意味着什么。大部分帮助其实是一次很出色的文献检索：机器发现某篇被遗忘的论文里，已经有人解决过这个问题。但至少有两个案例，模型在几乎没有人插手的情况下，给出了一个原创且成立的证明，证明了此前没人解开的东西。
再看看，是谁拿着这个工具。
Kevin Barreto 是剑桥的本科生。Liam Price 曾经学过数学，后来没继续。两人都二十出头。2025 年 12 月，他们开始拿 AI 一个接一个地测试清单上的问题。到 1 月 4 日，他们拿下了第 728 号问题。2026 年 5 月，他们和陶哲轩一起，成了解决第 1196 号问题那篇论文的共同作者。
Wouter van Doorn 在客服部门工作。他不是职业数学家。他请了六个月假去做数学，只因为他喜欢。到 2025 年 11 月，他已经在论坛上和陶哲轩一起讨论问题，陶哲轩对他某个论证的回复很简短：“我现在明白你的论证是怎么回事了。漂亮！”
Wouter van Doorn works in customer service
Terence Tao Fields medalist
I see how your argument works now. Nice!
一个客服，一个菲尔兹奖得主，同一个问题，同一个页面。
这个工具没有取代数学家。它让更多人，成为了数学家。
它做不到的事
我不打算给你讲童话，所以说说另一面。
它给不了你品味。它给不了你方向。它不会告诉你哪个问题值得你花一年的人生。你把它指向空无一物，它就会飞快地产出大量的空无一物。延伸出来的你，好不过你自己。
对工作的恐惧也不傻。把同样的数字反过来看。如果 146 个人就能撑起一家四亿美元的公司，那就意味着很多本该被雇用的人，没有被雇用。杠杆是双向的，都是真的。假装不是这样，就是让你在这场争论里输掉的原因。
但注意这份恐惧搞错了什么。它把 AI 想象成一个对手，一个站在你旁边、跟你抢椅子的第二名员工。上面这些人经历的完全不是这么回事。他们没有一个人被模型取代。他们每个人，都变成了不止一个人。
本科生变成了一个研究小组。创始人变成了一家公司。客服变成了数学家。
天花板从来不是天赋
这是我认为我们一直以来都想错的地方。
我们以为限制一个人的是天赋。其实大多数时候是双手。是时间。是一辈子能学会多少种本事。是你能雇到或者说动多少人。
那条限制，对任何愿意拿起这个工具的人来说，刚刚被挪开了。
- Hands
- Hours
- Skills one life has room to learn
- People you could pay or persuade
所以有用的问题不是 AI 会从你身上拿走什么。
而是，如果你有一个团队，你会造出什么。因为你现在就有一个了。