2026 互联网行业生存指南（下）

AI 时代并不是一些职业被淘汰了，而是过去打包起来的职能组合中，一部分职能的价值被 AI 替代了，另一部分职能的价值是 AI 无法替代的。

因此，对过去打包到职业里的一系列职能，打散以后分别定价，甚至重新打包成新的职业，是 AI 时代的大趋势。

以互联网行业而言，可替代的职能相对清晰：“有套路的收敛任务，由 AI 替代你更高效地完成套路”。此外还有哪些职能 AI 无法替代？

在我的观察范围内，大概有以下六项。

一、提出需求和鉴别需求的能力

和需求相关的能力，需要在现实中进行大量的观测与体感积累。

以及需求发起后，AI 很难准确判断合理性和重要性。这就是我之前说的： 

人类消除歧义，AI 在较少歧义的基础上高效率执行。

人类掌控需求，AI 辅助人类执行需求。

比如有知有行口碑很好的 “家庭资产记账”，需求是怎么来的呢？我在交互重构老功能 “投资记账” 的时候，砍掉了一些冷门的功能分支，运营抗议：不能砍啊，有人一直用投资记账来统计自己的家庭资产。

就这么一句话，启发我想到，市场上几乎没有 “统计我到底有多少钱” 这样的工具，而资产统计&分析对于投资来说很有价值。再加上我当时有和前任合并（用 excel）统计资产的习惯，自然而然以家庭成员为单位来统计资产——提出这个功能点的时候内部争议很大，上线后用户口碑很好。

与此同时，运营每个月整理几十项需求通报。需求合理不合理，合理的话权重如何，排期如何，都在会上实时决定，背后有着复杂的考量。这些考量并不难，但 AI 很难掌握考量所需要的完整的上下文。

二、获取信息的能力

没有上下文，AI 就是个套话大师。

AI 拿不到必要的信息有很多种情况，最难处理的一种情况是，AI 不知道要拿怎样的关键信息。这也是我之前提到过的：

在千变万化的个性化命题下，准确判断千人千面的关键约束并主动收集信息，对 AI 来说超纲了，严重缺乏背景信息。

即便知道要拿怎样的关键信息，信息准备到怎样的地步才算是到位？对 AI 来说也是超纲的，而我带团队时，会要求下属反复修改直到我满意为止。

举例说明：

• 一个项目立项的时候，需要准备哪些材料？

• 一个功能设计的时候，需要准备哪些参考材料？

• 一个项目复盘的时候，需要准备哪些数据与反馈？

• 准备到什么程度？

在大多数时候，AI 拿到多少信息，取决于人类提供多少信息。Agent 互相投喂信息的场景受限，人类投喂信息依然是决定性的环节。

比如我快速了解新业务的效率拔群，一则技巧或者能力是 “追问”，一直追问到我想要的信息全部到手为止。每次别人对我进行业务宣讲，大概率半小时后我就会反客为主，连珠炮提问来填充我的认知结构。

三、展开（隐性）信息的能力

展开信息，也就是在明面上的信息里进行多维度的延伸。Stove 在之前的精华长帖里着重讲了这一部分：AI 时代的白领岗位会怎样重新定价？

引用他的原文：

*真正的分水岭，不在岗位名字，而在任务本身*

这件事在很多具体任务里都能看出来。

比如 case study。

表面上看，这个任务命题很清楚：看一个具体 case，尽量还原真实发生了什么，理解问题或用户痛点，避免信息在层层传递中失真、压缩、走样。

听起来很标准，也很像一个可以被流程化的工作。

但只要真的做过，就会知道，同样一个 case，初阶同学和高阶同学看到的，往往根本不是同一个东西。

初阶同学看到的通常是：
* 这是一单退款慢的投诉；
* 这是某个环节的物流异常；
* 这是某个页面入口不好找。

这种工作当然有价值，但更接近于 “把显性信息整理清楚”。

而显性信息的提取、压缩、归类、改写，恰恰是 AI 很擅长的事。

高阶同学不一样，他可能会继续追问：
* 为什么用户没有走系统预设的正常路径，而是绕了一大圈才找到人工？
* 这是单一投诉，还是某条链路开始出现系统性偏差？
* 如果最近刚改过风控规则、售后流程或者履约策略，这个 case 会不会不是一个孤立问题，而只是更大问题露出来的一角？

到这里你会发现，真正拉开差距的不只是表达能力，也不只是总结能力。

差距在于：
* 有些人只能处理眼前已经写出来的信息；
* 有些人会自动调动很多没有被直接写出来的背景，去理解这件事。

这就是 *隐性知识*。

它不是什么神秘的东西。它只是那些很难被完整写进文档，但又真实影响判断的内容。比如业务历史、组织旧账、系统欠债、用户习惯、地区差异、协作关系，甚至是某些默认存在但没人明说的运行规则。

很多任务真正难的地方，不在于 “看见了什么”，而在于 “意识到眼前这些还不够”。

而这也决定了，一个任务是否容易被替代，不能只看它名字叫不叫 “分析” “写代码” “做复盘”，而要看它到底是在处理显性信息，还是在调用大量隐性上下文。

正如 Stove 所说，你看到的信息只是引子，在脑子里引申联想，连接知识储备和历史经验，展开一大片面积。低阶/中阶/高阶的展开完全不一样。通常被大面积展开的信息，也是语言难以完整表达，却相当关键的信息。

比如孟岩给我提需求，经常是很简单的一句话：纯银，这个事情，我们想想怎样可以做到。然后我把一两百字的需求展开成一两千字，完整的需求上下文，基于我和他在价值观上的默契，工作方式的默契，合作三年以后共同的上下文背景。

四、折叠信息的能力

我用折叠信息这个词，只是为了形式上与展开信息对称，更通俗的说法是 “抓重点”。

AI 当然也能抓重点，更接近套路化地抓重点，从最大公约数逻辑出发去抓重点，比如会议纪要。

根据不同的业务场景和工作环境，千变万化地抓重点，这是 AI 射程之外的能力。因为 “不同的业务场景和工作环境” 有太多 AI 不了解的隐性知识，一旦语料不足，便计算不出来概率上的最优解。同时个性化的抓重点通常是开放性任务，选择不同的视角和逻辑，结果也全然不同，而开放性任务恰恰跑在 AI 的短板上。

在个性化的复杂背景下，AI 抓重点可能有少量启发，整体上全无章法。

关于抓重点的能力，恰好我上个月在犬校写过一个案例。AI 在挖掘用户反馈的过程中，不同的基座，不同的 Agent 给了好几份用研报告。其中最严谨的报告对我来说都是些司空见惯的常识，反而是提示词最马虎，交付也最不严谨的报告，强调了一些在我关注范围之外的观点，概率漂移的结果恰好 “戳中了我”，沿着这个方向迭代了一些有价值的交互设计。

无论是古法收集的信息，还是 AI 交付的信息，怎样抓重点是个易学难精，终身修行的能力。尤其对于 AI 吐出来的黑压压一片信息，常常泥沙俱下，你必须比 AI 的交付更高明也更敏锐，才能评审 AI 提交的信息。如果 AI 在某个领域比你更高明，那么你这方面的天花板其实是不高的。

五、提升质量的能力

AI 很容易提升效率，但提升质量到（我的评估体系）80 分以上则很罕见。概率机器按照大概率输出的结果，大概率是套路化的，套路很难做到 80 分以上。模式匹配和概率补全是大模型的技术原理，最容易匹配到的模式也是最通俗的模式。

这种质量上的通俗，包括结构的套路，语感的套路，品味的套路，调动情绪的套路。大多数情况下套路可以做到六七十分，够用就行，低成本换低收益是 AI 时代的新范式。然而质量 80 分向上，才能在核心商业链路形成竞争力。

80 分向上的专家用 AI 赋能给自己加分可以，以 AI 工作流为主（人类游离其外）冲击 80 分很难。

对比常见的基金详情页和有知有行的基金详情页，后者完全基于有知有行的投资价值观与交互品位来设计，AI 显然是做不到的。

依靠模式匹配与概率补全，AI 无法计算出没有模仿对象的，复杂的结构。概率机器大概率交付常见的套路，而金字塔上层本身就是 10% 以下的低概率产物。

六、创造力

我一直认为，概率机器无法计算小概率的成功，也无法组装复杂的高明。概率机器无法计算出一个前所未有，十分精彩，无法先验，同时还比较复杂的东西。

抽卡抽到碎片化的灵感是可以的，把碎片组装成复杂的结构，用前所未有的形态去激起人类强烈的情感共鸣，这就在概率上不可思议了。

你曾经观察到 AI 施展创造力的案例吗？

有的，有一些碎片化的案例，比如微博的评论罗伯特，偶有神来之评论。谁都知道这是 “偶有神评论”。小概率抽卡抽到一张金卡可以，组装出 500 字的创意长评可就太为难 AI 了。AI 当然可以创造，但必须先验以发挥算力优势。一旦无法先验，则超出概率机器的射程之外。

至今为止，创造力依然是人类的禁脔，对人类来说也是极其稀有的能力。一旦拥有，至少不太担心自己不被需要。

总结

犬校这两天聊到，如果你作为产品经理的职能不包含以上六项能力，比如说，只是把运营需求翻译成通俗的产品方案讲给程序员听，则产品经理和程序员双双危矣，说不定运营爆兵爆出一个 AI 极客自己把这活给包了。

再具体点说，如果产品经理的工作有明确的套路，有最大公约数的路径，“歧义” 较少并依赖执行力，那么你的执行力大概率被 AI 秒杀。

过去，许多人的工作价值无非是一些工具使用的壁垒，专业知识的壁垒。现在 AI 攻破了这些壁垒，相对廉价的职能跌成废纸。即便如此，以上六项能力仍然是宝贵的，并不会在 AI 时代贬值。

遗憾的是，这六点的积累需要大量的时间和匹配的环境，既难，且慢，没有任何速成的方法。

一些废话

最后说说我自己。

公众号评论区有同学说 “纯银你很焦虑，很害怕被 AI 替代”；有同学说你不要否认，旁观者清；甚至还有人围绕着这个点追着我骂。好的，我五月在希腊科孚岛的沙滩上会认真反省这件事的。

反省个屁……

我现在已经是半退休状态了，一个月只工作一周，今年计划旅行 150 天。就算堕落到全退休状态也就这么着了，你呢？

我今年的状态很松弛，认命，主要注意力转移到旅行上，按自己的节奏适应 AI（主要用途是做旅行攻略）。日常刷犬校也好，写公众号也好，都只是大脑健身而已，平静地隔岸观火。

我以后不会再操盘产品，不会再找工作，甚至不会做新产品，但很乐意保持一定强度的智力活动，仅仅因为智力活动令我快乐。

以及我的长板：洞察、敏感、创造力，表达力，抽象能力，高调性品控，都是 AI 在很长时间内不可替代的。而我也不再做 be a hero 的白日梦，维持 “有价值，被需要” 就很满足。

今年，我已经想得很清楚了。退出 2001-2025 这 25 年来的奋斗叙事，在保持头脑状态的前提下，开启 2026-2050 的人生下半场旅行叙事。保持头脑状态并没有任何妄念，就和我保持 BMI 22 一样，仅仅是某种个人审美。我不能容忍自己胖，也不能容忍脑子无所事事。😈

点击【阅读原文】，可见犬校最近一年的好帖索引。