序
——工程师正在自掘坟墓，或许转行外卖才是唯一选择，但资本+AI能够统治一切。
工业革命（蒸汽机）与 AI 革命最核心的本质差异—— 前者是动力赋能下的人力规模放大，后者是智力替代下的人力价值消解，资本对 AI 的终极诉求并非 “提升人力效率”，而是彻底重构生产要素，让 “人” 从核心创造者沦为边缘监督者，将劳动的价值锚点从人转移到机器、算力、模型这些资本可完全掌控的生产资料上。 ————这是资本的胜利。本文仅讨论AI对资本的实质，并不过多描述AI对人类发展的进步意义。
蒸汽机时代-动力赋能下的人力价值放大
蒸汽机的诞生，标志着人类从手工劳动迈入机器生产时代，但它自始至终都未曾动摇“人”作为生产核心的地位。其本质是用无生命的动力源，替代了人的体力劳动，却进一步放大了对掌握技能的人力的需求，形成了“机器赋能人、人驱动生产”的共生关系。 在蒸汽机普及前，纺织、采矿、运输等行业依赖人工劳作，生产效率受限于人的体力极限，规模扩张极为缓慢。蒸汽机的出现，打破了这一桎梏——一台蒸汽织布机的效率远超十名熟练织工，一台蒸汽机车的运力抵得上数十辆马车。但这种效率提升，并未导致人力需求的缩减，反而催生了更大规模的人力缺口。一方面，蒸汽机本身需要专业工人操作、调试、维护，原本的手工劳动者通过技能升级，转变为机器操作工，依然是生产流程中不可或缺的一环；另一方面，生产规模的爆发式增长，带动了上下游产业链的扩张，需要更多工人参与原料开采、产品加工、仓储运输、车间管理等环节。
更关键的是，蒸汽机时代的价值创造锚点始终是人。机器是资本投入的生产资料，但没有工人的操控与技能输出，机器只是一堆无价值的钢铁。资本想要赚取更多利润，就必须雇佣更多工人、提升工人的技能水平，人力劳动依然是价值公式中的核心变量。此时的资本与工人，是“利益共生”关系——资本通过机器放大工人的劳动价值，工人通过依附资本的生产资料获得生存报酬，人在生产中的核心地位不可替代。
从AI辅助编程到AI自主编程：人的经验被数字概率替代
AI演进路径，我觉得从根源上背离了“工具赋能人”的传统逻辑,现阶段接触到的所有AI，例如manus、claude code、midjourney等不同领域的AI，它们被赋予的终极目标是用“数字概率”替代“人的经验”、”人的美感”、”人的一切脑力价值”，让机器接管最核心的智力劳动。从编程上看，从早期的代码补全工具，到如今能基于自然语言需求生成完整项目代码、自主排查Bug、优化程序性能的AI模型，AI正在逐步消解人们赖以生存的核心价值————经验积累与逻辑思考。 在传统编程模式中，程序员的核心竞争力源于长期实践积累的经验：对编程语言的熟练运用、对业务逻辑的深度理解、对复杂问题的排查能力、对系统架构的设计思维。这些经验是个性化的、不可复制的，是程序员在劳动力市场中议价的核心资本。但AI Coding的底层逻辑，是通过学习海量开源代码与技术文档，将人类的编程经验转化为数字概率模型——AI生成代码的过程，并非“思考”，而是基于数据训练形成的概率预测，它能快速输出符合语法、逻辑通顺的代码，却无需理解代码背后的业务本质与技术原理。
这种替代带来的直接后果，是人的经验价值急剧缩水。当一名资深程序员花费数年积累的业务逻辑处理经验，能被AI通过数据训练在几小时内复刻；当程序员熬夜调试的Bug，AI能在几秒内定位并修复，人类的经验便不再是稀缺资源。资本无需再为程序员的经验积累支付高额薪酬，只需投入算力与模型训练成本，就能获得源源不断的“数字劳动力”，而程序员的工作，也从“创造性劳动”沦为“对AI生成结果的监督与修正”，经验的溢价空间被彻底压缩。
应届生的价值急剧下降：入门门槛与生存空间被双重挤压
在AI的冲击下，软件开发行业的人才结构正在发生剧烈重构，应届生成为受影响最直接、最深刻的群体，其劳动力价值急剧下降，入门与生存空间被双重挤压。传统编程行业中，应届生是“潜力股”——资本愿意投入成本培养应届生，让其从基础编码工作做起，逐步积累经验、成长为核心人才，应届生的“可培养性”是其核心价值所在。但AI Coding的普及，直接剥夺了应届生赖以成长的基础岗位与实践机会。 一方面，AI完全替代了应届生最擅长的基础编码工作。过去，应届生通过编写CRUD接口、简单业务逻辑代码、参与单元测试等基础工作积累经验，但如今这些工作已能被AI高效完成，且准确率与效率远超应届生。资本不再需要雇佣应届生从事基础开发，原本的入门岗位大幅缩减，应届生面临“无工可做”的困境。另一方面，行业对人才的需求标准发生扭曲，从“注重潜力与学习能力”转向“注重AI工具操控能力与代码审核效率”。部分企业更愿意雇佣能快速上手AI工具、高效审核AI生成代码的“熟练工”，而非需要花费时间培养、且效率不及AI的应届生。
更残酷的是，应届生失去了“经验积累的阶梯”。没有基础编码的实践，应届生难以理解复杂系统的架构逻辑与业务底层原理，即便掌握了AI工具的使用，也只能停留在“监督者”的层面，无法成长为具备核心竞争力的高级人才。最终，应届生的价值被压缩到最低，要么接受低薪的“AI辅助岗”，要么被行业淘汰，资本则以极低的成本获得了“可替代的监督劳动力”。
智力资源普及廉价：资本掌控下的价值贬值
软件开发是典型的智力密集型行业，智力资源曾是少数人拥有的稀缺资源，也是程序员议价权的核心。但AI Coding的出现，让原本稀缺的智力资源变得“普及且廉价”，而这一切的主导者与受益者，正是资本。资本通过掌控AI模型与算力，将人类的智力成果转化为可复制、可批量输出的“数字商品”，彻底打破了智力资源的稀缺性。 在AI出现前，一名程序员的智力输出具有排他性——其编写的代码、设计的架构，只能为雇佣他的企业创造价值，资本想要获得更多智力资源，就必须雇佣更多程序员。但AI模型通过学习海量开源代码与技术文档，整合了全球程序员的智力成果，资本只需投入一次模型训练成本，就能无限次输出智力成果，且边际成本趋近于零。原本需要数十名程序员花费数月完成的项目，如今通过AI Coding工具，几名“监督者”就能在几周内完成，智力资源的使用效率被资本以“规模化复制”的方式拉满。
同时，智力资源的价值被资本重新定义。过去，程序员的智力劳动直接转化为产品价值，薪酬与价值挂钩；如今，AI成为智力成果的“输出者”，程序员的智力劳动只是AI训练数据的一部分，其价值被稀释到海量数据中，无法单独量化。资本无需为个体的智力劳动支付高额报酬，只需支付少量“数据贡献费”（甚至无需支付，引发诸多知识产权争议），就能掌控海量智力资源，原本稀缺的智力资源，在资本的操作下变得廉价且可随意取用。
结合机器人：概率数字能够替代的人力范围扩大
AI Coding的价值替代，并非局限于软件开发行业。当AI的“概率数字决策”与机器人技术相结合，资本能够替代的人力范围将实现跨领域扩张，从智力劳动延伸到体力劳动与服务劳动，进一步巩固资本对生产要素的掌控权。AI提供“大脑决策”，机器人提供“肢体执行”，二者结合形成的“数字劳动力体系”，正在逐步替代人类在各行业的劳动角色。 在工业领域，传统机器人需要预设程序才能运行，灵活性与适应性极差，无法应对复杂场景。但结合AI的概率决策能力后，机器人能通过实时数据分析，自主调整操作流程、应对突发状况——比如AI驱动的工业机器人，能自主识别零件缺陷、优化装配路径，无需人类干预就能完成复杂生产任务，替代了原本需要熟练技工与程序员协同完成的工作。在服务领域，AI驱动的服务机器人能通过自然语言处理理解用户需求，结合场景数据做出概率决策，提供客服、导购、护理等服务，替代了大量基础服务岗位。
这种跨领域替代的核心，依然是资本对生产要素的重构。AI的概率数字模型与机器人，都是资本可完全掌控的生产资料，资本无需再依赖不同行业的熟练劳动力，只需通过升级AI模型与机器人硬件，就能实现跨行业布局与人力替代。原本分散在各行业的劳动力价值，被统一锚定到资本掌控的“数字劳动力体系”中，人类的劳动范围被进一步压缩，资本的统治边界则持续扩大。
未来可能是资本的天下
当AI Coding重构了智力劳动的价值逻辑，当机器人技术扩大了人力替代的范围，当资本完全掌控了模型、算力、机器人这些核心生产资料，未来的社会生产格局，大概率将是资本的天下。资本通过掌控“数字劳动力体系”，实现了对价值创造的绝对主导，人在生产中的地位被边缘化，劳动的价值被彻底转移到资本的生产资料中。 从经济逻辑来看，资本的边际成本将持续降低，而人力的边际价值将持续缩水。资本只需一次性投入模型训练、算力搭建与机器人研发成本，就能获得无限期的价值输出；而人类劳动则面临“可替代性强、议价权弱”的困境，无论是程序员、技工还是服务人员，都只能在资本掌控的生产体系中，从事低价值的监督、维护工作，薪酬水平被资本牢牢压制。从垄断格局来看，掌握核心AI模型与算力资源的资本，将形成难以打破的行业垄断——新企业想要进入市场，必须投入巨额成本搭建AI与算力基础设施，而巨头资本通过规模效应与数据壁垒，能轻松挤压新竞争者，形成“资本越集中、垄断越强；垄断越强，资本越集中”的循环。
这种格局下，资本不再是“服务于生产的媒介”，而是“生产的绝对主导者”，人类劳动从“价值创造的核心”沦为“资本生产资料的附属”。AI Coding的普及，只是资本掌控生产要素、巩固统治地位的第一步，当技术持续迭代，资本将彻底掌控价值创造的全链条，成为未来社会的绝对主导力量——这，便是资本通过AI革命赢得的终极胜利。
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