文 | 聽筒tech

2026年的春天，科技圈的風向變得比以往任何時候都快。

然而，在AI帶來前所未有的效率革命的同時，並沒有給人帶來應有的工作上的「減負」。

相反，在社交平台，不管是普通的打工人，還是那些光鮮的「一人公司」老闆，紛紛表示，「覺得自己變得越來越累了。」

這種累，不是傳統意義上的「996」的體力透支，更是一種被技術裹挾後的狂奔。

諸如，「一人公司」概念火了。可現實是，不少嘗試者發現，自己扛起了CEO、產品、運營、客服、財務全部角色，「007成了標配」。

再看AI工具本身。

還沒養明白OpenClaw，Hermes Agent就火了；千問Qwen3.6-Plus剛發布，智譜就帶來了GLM-5V-Turbo；緊接着，DeepSeek V4也官宣即將帶着百萬級上下文入場。

AI的迭代速度，正在以一種近乎殘酷的方式，碾碎普通人的學習能力和信心。在社交媒體上，現下最流行的梗不再是「AI幫我摸魚」，而是「還沒學會就過時了」。

更荒誕的是，為了證明自己還有用，人們開始被迫「刷量」。在一些大廠，Token使用量甚至成了繼工資、獎金、股權之後的「第四種薪酬」。為了證明自己職位的不可替代，打工人不得不親手教AI如何「Skill」自己。

這就像一場沒有終點的馬拉松，市場以為自己在駕馭AI，但在績效的指揮棒下，年輕人更像是在為AI打工。

這不僅是一個商業現象，更是一個社會化的情緒問題。《聽筒Tech》和年輕人聊了聊，試圖看到AI浪潮下，2026年真實的個體。

創業者：「一人公司」的光鮮和焦慮

林姐，80後，曾在互聯網大廠做到P7。出於「想去外面闖一闖」，2025年底，她辭職，剛好趕上了「一人公司」的浪潮。

用林姐的話說，她的武器庫很全，Claude、DeepSeek可以寫方案，Midjourney出設計，數字人做直播，一個AI客服團隊24小時在線。

林姐表示，起初，她確實很「爽」。以前需要一個團隊兩周完成的項目策劃，她一個人兩天就能交付。客戶誇她「高效」，朋友羨慕她「自由」。

但到了2026年春天，林姐發現自己陷入了一種前所未有的瘋狂。

早上7點，她被AI輿情監控叫醒，某平台一條差評需要她以「CEO」身份親自回應。9點，作為「產品經理」，林姐需要調教三個AI模型對比數據。11點，她要切換到「運營」模式，用AI生成短視頻腳本，再修改，因為AI寫的「沒有人味兒」。

下午，林姐要化身「客服總監」，處理AI客服解決不了的複雜投訴。有時，還要作為「財務」，覈對AI自動生成的報表，發現錯誤並修正。晚上，林姐還得當「技術」，調試新接的API接口。

「以前是996，現在是007，而且沒有下班的概念。」林姐苦笑，「因為AI不睡覺，所以我也不能睡。客戶深夜發來一個需求，AI秒回了，我假裝看不見，也不太好。」

更讓林姐焦慮的是，她發現自己正在「碎片化」。

比如，林姐不再有完整的時間，而是在不同的角色之間像走馬燈一樣切換。她的注意力被切成無數個細小的片段，每幾分鐘就要處理一個「AI留下的尾巴」。

「一個人幹出了千軍萬馬的氣勢，最後卻發現，我只是這架龐大效率機器上一顆磨損最快的齒輪。」

林姐坦言，「招人是最快速的解決方式 ，但前期創業，我資金不夠，只能且走且看。先堅持，堅持到自己扛不住為止。」

大廠算法工程師：被Token和Skill「裹挾」

90後李明是某大廠算法工程師。按照他所說，他所在的事業部，從2026年Q1開始試點一項新制度，「Token薪酬包」。

簡單說，每個員工每個月的績效，不僅看你產出什麼，還要看你「調用」了多少AI算力。Token使用量，被內部戲稱為「第四種薪酬」，排在工資、獎金、股權之後。

起初，李明覺得這很合理，「用AI越多，效率越高嘛。」

但很快，味道就變了。事實是，為了證明自己「物有所值」，甚至「不可或缺」，同事們開始了一場Token競賽。

原本一個需求，自己寫代碼200行，調用5000個Token就能搞定。現在，大家開始用AI生成超冗餘的代碼，反覆讓AI優化、註釋、重構，「只為把Token量刷上去。」

更荒誕的是「Skill」自己。公司要求每個員工要訓練自己的AI Agent，讓它學會你的技能，以實現數字孿生。於是，李明不得不每天花不少的時間，手把手地教AI如何寫他擅長的那種代碼，如何復現他的調試思路。

「我在教一個東西怎麼替代我。」李明說，「而且公司還將這個‘教學成果’納入考覈，如果Agent不夠像你，說明你知識沉澱不足。」

如今，李明每天的工作變成了，早上教AI幹活，上午用AI產出海量代碼，下午給AI的代碼糾錯，晚上再寫報告，證明自己的Token使用量。

「以前累，是身體累。現在累，是心累。感覺自己在跟一個影子賽跑，而影子的起跑線，永遠在你前面五米之外。」

AI產品經理：還沒學會，應用就過時了

00後陳晨是剛入行兩年的AI產品經理。從上班開始，她就在補AI知識，截至目前，她的書架上有20多本AI相關的書，瀏覽器收藏了數不清的教程鏈接，電腦裏也存着十幾個版本的模型說明文檔。

但陳晨還是覺得「要瘋了」。

2026年開年後的這幾個月，她剛花了半個月時間，將OpenClaw的用法摸清楚，寫了篇內部培訓文檔；這兩天，Hermes Agent又爆火，老闆讓她一周內出一份競品分析。

「另外，這個四月底，DeepSeek V4也官宣要上了，據說上下文窗口大得嚇人。」陳晨坦言，「自己的學習速度，永遠追不上模型的迭代速度。」

實際上，陳晨每天的通勤時間都在聽AI相關的播客，午休時間在刷AI論文摘要，周末還要參加線上研討會。她的微信群列表裏，幾十個AI社群的消息永遠標着紅點。

不過，最讓陳晨崩潰的，是那種「還沒學會就過時了」的無力感。

比如，上周陳晨剛花了一周時間學會了一個AI繪畫的工作流，這周就出了一個新模型，效果更好、速度更快，而且操作邏輯還不同。

「以前學一個軟件能用三年，現在學一個AI技能能用半個月就不錯了。」陳晨說，「感覺自己不是在成長，而是在被AI浪潮裹着跑，停不下來，一停就會被拍死在沙灘上。」

陳晨表示，晚上做夢都是各種模型版本號在打架。她自己也認為，這是「認知過載」，應該減少信息攝入。

「但不攝入，明天就跟不上了。」陳晨表示，這是現實，雖然它很殘忍。

廣告公司職員：效率提升了，加班卻更多了

85後趙姐，任職某廣告公司。她所在的公司很早就擁抱AI，用AI寫策略、出創意、做PPT，效率提升了不少倍。

按照道理，效率高了，應該能早下班了，現實卻恰恰相反。

「因為AI把整個行業的‘期望閾值’拉到了一個離譜的高度。」趙姐坦言。

以前，一個方案做三天，客戶覺得正常。現在，AI十分鐘就能生成一個「看起來像模像樣」的初稿，客戶就覺得「你應該一天出十個方案」。

更要命的是「技術羞辱」和「工作泔水」的循環。

甲方現在也用AI寫Brief，Brief寫得天花亂墜、氣勢磅礴，但仔細一看，全是AI生成的空話套話。

趙姐不得不用AI來分析這個AI寫的Brief，再用AI生成方案，最後用AI檢測方案的「AI率」並手動修改，將「AI率」降到客戶要求的20%以下。

趙姐說，「我們雙方都在用AI生產大量的、無意義的、應付流程的材料。這就像工作泔水，看起來有一大桶，實際上沒什麼營養。」

「AI沒有替代我，它只是把我變成了一個AI校對員，兼Prompt工程師兼流程合規員。」趙姐說。

「我的工資沒漲，但工作變成了給AI打工，就像一條高速公路，修得越好，車流量越大，堵得越死。」

寫在最後

回到最初的問題，為什麼有了AI，我們卻越來越累了？

一個殘酷的答案是，技術從來不是中立的。當技術被用來「提高效率」，而「效率」又被定義為「單位時間內創造更多價值」時，技術就成了加速器。

這也是經濟學中邊際效益的典型表現，它呈現了一個殘酷的曲線， 技術的初期紅利讓人欣喜，但很快被資本抹平，被消耗的是人的時間、精力、創造力以及幸福感。

於行業而言，仍需要外部力量來干預。諸如歐盟《人工智能法案》已經明確提出，企業引入AI系統時，必須評估對勞動者權益的影響。

也就是說，AI帶來的生產力提升，應該通過政策、社會保障等分配機制，讓社會共享紅利。

一定意義上，技術的每一次進步，都在迫使市場擬定新的社會契約。