2026 年 1 月，這一個(gè)月所發(fā)生的變化，相當(dāng)于過(guò)去 25 年里任意半年的總和。

這是一個(gè)大事件頻發(fā)的時(shí)期，以至于像 Clawdbot 這樣的產(chǎn)品，都能在一周之內(nèi)三次更名。

站在年初，硅基流動(dòng)聯(lián)合創(chuàng)始人楊攀從 AI Infra 的角度，聊了聊他對(duì)于 AI 趨勢(shì)變化背后的一些思考。

• 只有那些通過(guò)燃燒 Token 來(lái)解決核心問(wèn)題的應(yīng)用，才是真正的 AI Native 應(yīng)用。

• AI 在組織層面產(chǎn)生的效率提升倍數(shù)，其實(shí)遠(yuǎn)低于個(gè)人層面。

• AI 在許多領(lǐng)域的生產(chǎn)力已經(jīng)超越了人類(lèi)。從現(xiàn)在開(kāi)始，我們應(yīng)該停止為人類(lèi)開(kāi)發(fā)軟件。為 Agent 構(gòu)建基礎(chǔ)設(shè)施，是一個(gè)巨大的機(jī)會(huì)。

• 每個(gè) Agent 每天調(diào)用接口和訪問(wèn)數(shù)據(jù)的頻率將遠(yuǎn)超人類(lèi)使用手機(jī)的頻率。

• 在幾乎所有人都能產(chǎn)出 80 分水平的產(chǎn)品，且生產(chǎn)成本趨近于零的時(shí)代，擁有品牌、流量、渠道將具備極大的優(yōu)勢(shì)。這也是為什么 KOL 等具備影響力的人群具有如此高的價(jià)值。

以下是楊攀在 43 Talks 2026 活動(dòng)上的分享內(nèi)容，F(xiàn)ounder Park 對(duì)內(nèi)容進(jìn)行了微調(diào)整。

楊攀，硅基流動(dòng)聯(lián)合創(chuàng)始人，寫(xiě)了代碼 32 年，主要做即時(shí)通訊，做過(guò)微軟 MSN、中國(guó)移動(dòng)飛信，現(xiàn)在做 AI 云服務(wù)。過(guò)去十年服務(wù)了絕大多數(shù)創(chuàng)業(yè)者和大型企業(yè)，做過(guò)三個(gè) 10 億級(jí)注冊(cè)用戶(hù)的產(chǎn)品。

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01通過(guò)燃燒 Token 來(lái)解決問(wèn)題的應(yīng)用，

才是 AI Native 應(yīng)用

Token 燃燒是唯一標(biāo)準(zhǔn)

過(guò)去我思考 AI 原生應(yīng)用時(shí)，主要關(guān)注產(chǎn)品的商業(yè)邏輯、業(yè)務(wù)邏輯和交互邏輯。2026 年 1 月，我有了全新的認(rèn)知：其判斷標(biāo)準(zhǔn)很明確：只有通過(guò)燃燒 Token 來(lái)解決問(wèn)題的應(yīng)用才是 AI 原生應(yīng)用。無(wú)論是處理輸入、生成輸出還是執(zhí)行求解任務(wù)，都需要消耗 Token。應(yīng)用對(duì) Token 的依賴(lài)程度越高，就越純粹地屬于 AI 原生。

目前我們依然有 AI 排行榜，傳統(tǒng)的排行榜主要依據(jù)日活和流量進(jìn)行排名。而 AI 時(shí)代的排行榜真正應(yīng)該排名的是 Token 消耗量。哪個(gè)業(yè)務(wù)消耗的 Token 更多，哪個(gè)就應(yīng)該排在前面。Token 消耗本質(zhì)上體現(xiàn)了一種權(quán)利：擁有更多 Token 消耗能力，就意味著擁有更大的決策權(quán)和影響力。

2026 年全年，Token 消耗將增長(zhǎng) 100 倍

去年的國(guó)內(nèi)和國(guó)際市場(chǎng)，均存在大量計(jì)算資源閑置的現(xiàn)象。但據(jù)我觀察，2026 年將持續(xù)呈現(xiàn)供不應(yīng)求的態(tài)勢(shì)，這意味著提前購(gòu)入就是獲利。對(duì)于 2026 年 Token 消耗的增長(zhǎng)倍數(shù)，市場(chǎng)預(yù)期各不相同：有人認(rèn)為增長(zhǎng) 10 倍，有人預(yù)估 20 倍、50 倍，甚至更激進(jìn)的預(yù)測(cè)。我的判斷是，如果資源充足，100 倍增長(zhǎng)是一個(gè)合理預(yù)期。

如果整個(gè)產(chǎn)業(yè)提升 100 倍，作為個(gè)體，我們需要思考自己一年內(nèi)的 Token 消耗能否同樣實(shí)現(xiàn) 100 倍增長(zhǎng)？如果無(wú)法跟上這一趨勢(shì)，就會(huì)明顯落后于整體發(fā)展水平。這引發(fā)了一個(gè)值得深思的問(wèn)題。當(dāng)前許多開(kāi)發(fā)者坐在電腦前通過(guò)敲擊 Prompt 的方式進(jìn)行編程。其實(shí)這里有一個(gè)關(guān)鍵認(rèn)知：Token 消耗的真正瓶頸實(shí)際上在于坐在電腦屏幕前的操作者本身。操作者需要為 AI 下達(dá)任務(wù)指令，AI 執(zhí)行過(guò)程中需要不斷確認(rèn)是否繼續(xù)以及具體操作方式，這成為了效率瓶頸。如果操作者能夠給出完整任務(wù)讓 AI 自主執(zhí)行時(shí)，AI 就能持續(xù)消耗 Token 并產(chǎn)生產(chǎn)出。

02AI 在組織層面的提效，

遠(yuǎn)低于個(gè)人層面

大多數(shù)開(kāi)發(fā)者和構(gòu)建者都認(rèn)為，AI Coding 能夠讓個(gè)人生產(chǎn)效率提升十倍。這一結(jié)論在個(gè)體層面得到了廣泛驗(yàn)證。然而通過(guò)對(duì)眾多組織的深入調(diào)研發(fā)現(xiàn)，AI 在組織層面產(chǎn)生的效率提升倍數(shù)遠(yuǎn)低于個(gè)人層面。

根本原因在于個(gè)體與組織層面的效率差異：

• 當(dāng)個(gè)人獨(dú)立工作時(shí)，作為需求的提出者和問(wèn)題的解決者，所有思考、溝通、討論都局限在個(gè)人的思考范圍內(nèi)，這種模式非常高效

• 當(dāng)需要團(tuán)隊(duì)協(xié)作時(shí)，人與人之間的溝通速率和信息交換效率顯著降低，且不同人的思維模式存在差異，還需要額外的時(shí)間進(jìn)行認(rèn)知對(duì)齊。

這種組織層面的協(xié)作瓶頸導(dǎo)致 AI 效能提升面臨重大挑戰(zhàn)?；仡欆浖l(fā)展歷史，我們可以看到瀑布開(kāi)發(fā)方法論和敏捷開(kāi)發(fā)方法論在不同階段的演進(jìn)。在 AI 時(shí)代，我們尚未找到適合 AI 特點(diǎn)的軟件工程方法論。

03為 Agent 構(gòu)建基礎(chǔ)設(shè)施，

而不是為人類(lèi)造軟件

停止為人類(lèi)開(kāi)發(fā)軟件

或許大家還未意識(shí)到的是，AI 在許多領(lǐng)域的生產(chǎn)力已經(jīng)超越人類(lèi)。以 Neon 云端數(shù)據(jù)庫(kù)為例，2025 年 2 月由 Agent 創(chuàng)建的數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)量已經(jīng)超過(guò)人類(lèi)管理員創(chuàng)建的數(shù)量，這在云服務(wù)市場(chǎng)已經(jīng)形成共識(shí)。

2025 年 8 月，我提出了一個(gè)顛覆性觀點(diǎn)：從 2025 年開(kāi)始，我們應(yīng)當(dāng)停止為人類(lèi)開(kāi)發(fā)軟件。當(dāng)前大量 Vibe Coding 產(chǎn)品仍然面向人類(lèi)用戶(hù)，但值得深思的是：當(dāng) Agent 能夠自主完成更多任務(wù)，包括直接訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)和調(diào)用接口時(shí)，我們是否還需要通過(guò)人類(lèi)界面來(lái)實(shí)現(xiàn)這些功能？當(dāng)前眾多 UI Automation 工具確實(shí)令人印象深刻，RPA 的自動(dòng)化能力也備受推崇。更值得深思的是：為什么讓 Agent 去調(diào)用為人類(lèi)設(shè)計(jì)的界面和基礎(chǔ)設(shè)施？這種方式效率極其低下。Agent 應(yīng)該直接訪問(wèn)所有數(shù)據(jù)和API接口。

為 Agent 構(gòu)建基礎(chǔ)設(shè)施，是一個(gè)巨大的機(jī)會(huì)

以移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)為例：全球 80 億人口中，約 60 億是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)，每人每天使用 APP 的點(diǎn)擊次數(shù)有限。在 AI 時(shí)代，如果每人擁有 100 個(gè)、1000 個(gè) Agent，每個(gè) Agent 每天調(diào)用接口和訪問(wèn)數(shù)據(jù)的頻率將遠(yuǎn)超人類(lèi)使用手機(jī)的頻率。這一指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)的乘數(shù)效應(yīng)將創(chuàng)造巨大的市場(chǎng)規(guī)模。

2025 年的 Claude Code 和 Manus 在做什么？持續(xù)提升大模型能力和為 AI 構(gòu)建強(qiáng)大的中樞神經(jīng)系統(tǒng)。Agent 能力在 2025 年取得了顯著突破。那么在 2026 年 Token 消耗預(yù)期增長(zhǎng) 100 倍的背景下，最大的發(fā)展機(jī)遇是為 AI 構(gòu)建大規(guī)模的基礎(chǔ)設(shè)施，包括完善的運(yùn)行環(huán)境、API 接口和數(shù)據(jù)訪問(wèn)能力。

04AI 是勞動(dòng)力，不是工具

一個(gè)對(duì)于 AI 認(rèn)知的轉(zhuǎn)變是：從工具到勞動(dòng)力的思維重構(gòu)認(rèn)知層面的轉(zhuǎn)變至關(guān)重要。

過(guò)去三年自 ChatGPT 發(fā)布以來(lái)，大多數(shù)人仍將 AI 視為工具，主要關(guān)注其提升工作效率的價(jià)值。黃仁勛在去年的發(fā)布會(huì)上明確表示：AI is work not tool。AI 不是工具，而是勞動(dòng)力。AI 可以被委托執(zhí)行任務(wù)，并交付具體結(jié)果。如果你將 AI 視為工具，它提供工具價(jià)值；如果你將 AI 視為勞動(dòng)力，它提供勞動(dòng)力價(jià)值。

核心差異在于資源管理能力：有些人一天能夠消耗上億 Token，而有些人只能消耗百萬(wàn) Token。這體現(xiàn)了AI 時(shí)代的領(lǐng)導(dǎo)力：個(gè)人能夠管理的 AI Work 數(shù)量、每日工作產(chǎn)出和 Token 消耗水平存在巨大差異。

擁有品牌、流量和渠道，將具備極大的優(yōu)勢(shì)

要思考一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題：在生產(chǎn)力極度富足的未來(lái)，會(huì)發(fā)生什么？

幾乎所有人都能產(chǎn)出 80 分水平的產(chǎn)品且生產(chǎn)成本趨近于零。內(nèi)容生產(chǎn)的數(shù)量將呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)爆炸增長(zhǎng)，我們的注意力也在指數(shù)級(jí)地分散。

過(guò)去有好產(chǎn)品很容易被發(fā)現(xiàn)，但今天即使你做出了 80 分水準(zhǔn)的作品，被發(fā)現(xiàn)的概率也極低。因此今天擁有品牌、流量、渠道將具備極大的優(yōu)勢(shì)。這也是為什么KOL等具備影響力的人群具有如此高的價(jià)值。

AI 時(shí)代，「交付結(jié)果」變得更加重要

另一方面，AI 時(shí)代「交付結(jié)果」的重要性為何日益凸顯？我們需要思考什么變化導(dǎo)致了這一概念變得如此關(guān)鍵。

以工具使用為例：如果給你木頭、鋸子、錘子、釘子，你也許能夠制造出一個(gè)凳子。但如果你需要制造一個(gè)人工按摩椅或大型沙發(fā)，難度就會(huì)大幅提升。購(gòu)買(mǎi)工具后，自己使用工具可以創(chuàng)造一個(gè)結(jié)果。

然而事物復(fù)雜度持續(xù)攀升。當(dāng)它達(dá)到臨界點(diǎn)時(shí)，單純購(gòu)買(mǎi)工具已無(wú)法獲得理想結(jié)果，此時(shí)「購(gòu)買(mǎi)結(jié)果」而非「購(gòu)買(mǎi)工具」成為更優(yōu)選擇。

因此，我認(rèn)為今天強(qiáng)調(diào)「交付結(jié)果」的核心問(wèn)題在于事物的復(fù)雜性在增加。而你提供的價(jià)值在于將復(fù)雜問(wèn)題內(nèi)化到你的服務(wù)、產(chǎn)品和能力中，將復(fù)雜事務(wù)轉(zhuǎn)交給別人處理才能體現(xiàn)你的價(jià)值。

05成為 AI 時(shí)代的「Builder」

Taste，本質(zhì)上是一種篩選能力

首先，品味很重要。其本質(zhì)上是一種篩選能力。在同質(zhì)化嚴(yán)重的 80 分產(chǎn)品環(huán)境中，獨(dú)特的品味能夠識(shí)別和突出優(yōu)質(zhì)作品，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的目標(biāo)用戶(hù)推送。

我們應(yīng)該停下來(lái)思考，應(yīng)該用 AI 來(lái)做什么？

其次，2026 年值得深思的是，AI 賦予我們?nèi)绱藦?qiáng)大的能力，我們究竟應(yīng)該用它做什么？目前 AI Coding 重度用戶(hù)的典型現(xiàn)象是，許多程序員因 AI Coding 帶來(lái)的強(qiáng)烈多巴胺刺激而廢寢忘食，甚至放棄其他個(gè)人愛(ài)好。

但我把它稱(chēng)之為「程序員垃圾時(shí)間」：許多 AI 程序員在缺乏商業(yè)價(jià)值或具體成果的項(xiàng)目上投入大量時(shí)間，純粹為了獲得心理滿(mǎn)足感。

我們更應(yīng)該深度思考我們究竟應(yīng)該用它做什么：在 2026 年，我們應(yīng)該用 AI Coding 拿到什么結(jié)果？

面對(duì)當(dāng)下的知識(shí)爆炸，要「有取有舍」

最后，我們也面臨著前所未有的知識(shí)爆炸，我建議的核心策略包括：

• 構(gòu)建個(gè)人知識(shí)圖譜，建立結(jié)構(gòu)化認(rèn)知體系，明確新信息在體系中的位置和相互關(guān)系

• 聚焦核心概念而非全面細(xì)節(jié)

• 對(duì)感興趣領(lǐng)域深度實(shí)踐

看似矛盾的「放棄細(xì)節(jié)」與「重點(diǎn)實(shí)踐」體現(xiàn)了有取有舍的智慧。

Follow builders not influencers

「Follow builders not influencers」，這一觀點(diǎn)在近期備受關(guān)注。我認(rèn)為，優(yōu)秀的 influencer 必須在具備 builder 身份的基礎(chǔ)上，才能提供真正有價(jià)值的洞察。希望各位不要被工具綁架，要構(gòu)建獨(dú)立的思考邏輯。我們不應(yīng)試圖預(yù)測(cè)未來(lái)，而應(yīng)深入理解事物發(fā)展的趨勢(shì)和方向。

具體的技術(shù)更新（如某個(gè)大模型能力增強(qiáng)、某個(gè)特定問(wèn)題得到解決）并非關(guān)鍵所在。真正重要的是理解事物發(fā)展的底層邏輯——對(duì)發(fā)展趨勢(shì)的深入思考和認(rèn)知，以及把握發(fā)展節(jié)奏的能力，而非僅僅關(guān)注技術(shù)細(xì)節(jié)。

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