昨晚十一點，我盯著電腦屏幕，Gemini 3 Pro用58秒給我搭完一個賣二手鞋的小網(wǎng)頁，連配色都比我自己瞎調(diào)的順眼。那一刻，我腦子里不是“哇好酷”，而是：完了，下個月老板還要我干啥？

谷歌這次沒吹牛，實測數(shù)據(jù)擺在那兒——ARC-AGI-2測試它31.1%，對手Claude Sonnet 4.5才13.16%，差出一倍還多。更扎心的是，它寫代碼準頭比上一代猛漲47%，反應(yīng)還快了35%。簡單說，以前AI是“助手”，現(xiàn)在直接升級成“替你打卡的同事”，連加班都不抱怨。

我順手扔給它一句“做個超級馬里奧網(wǎng)頁版”，去泡了杯速溶咖啡，回來游戲已經(jīng)能跳坑吃金幣了，2分15秒，比我洗頭都快。隔壁做前端的阿楠看得直撓頭：他剛被需求方逼著重畫首頁，熬了三個大夜，結(jié)果AI一分鐘搞定，還自帶響應(yīng)式。阿楠憋出一句：“感覺我成美工了，還是最貴的那種。”

有人嚷著“效率革命”，我卻看見一幫剛畢業(yè)的小兄弟眼神發(fā)直——他們大學作業(yè)就是抄模板改CSS，現(xiàn)在模板自己長腳跑了。培訓班廣告倒與時俱進：一周教會“指揮AI做網(wǎng)頁”，學費八千八。我尋思，這教的是技術(shù)還是咒語？

老板們可樂壞了。今天例會，產(chǎn)品總監(jiān)直接拍桌子：以后出原型先讓Gemini跑一遍，不行再上人。翻譯一下：原來五個人的活兒，縮到兩個，剩下三個轉(zhuǎn)崗“AI監(jiān)工”，聽著像升職，其實就是站在機器人旁邊喊“再改改”。人力成本砍半，KPI還能翻倍，股價不漲都沒天理。

可我也發(fā)現(xiàn)一處bug：讓它給公眾號封面排字，它把“立春”寫成了“立春春”，疊字可愛，卻差點害我被運營群嘲。我手動改回去那秒，忽然明白——AI再快，背鍋的依舊是我。出了錯，老板不會找模型談話，只會找我談話。

最慌的是夜里刷招聘軟件，以前“會Vue、會React”算硬通貨，現(xiàn)在JD里直接寫“能熟練調(diào)度Gemini、Claude等模型優(yōu)先”。翻譯一下：會調(diào) prompt 比會寫代碼更吃香。我腦子里閃過大二啃《算法導論》那個自己，真是一口老血。書山題海卷出來，抵不過一句“generate me a website”。

當然，也有不信邪的。群里一老哥硬要手寫一個迷宮算法，說“基本功不能丟”。結(jié)果他調(diào)試到三點，頭發(fā)掉一把，AI一分鐘給他十個優(yōu)化版本。老哥沉默半天，發(fā)來一句：我先去植個發(fā)，再考慮革命理想。

谷歌說后面還要推更猛的Deep Think版，聽著像給機器人再加個大腦袋。我估摸，到那天，它不止寫網(wǎng)頁，連怎么忽悠客戶都能給你出一套PPT話術(shù)。到時候，人類還剩啥？也許只剩簽字和陪笑。

可轉(zhuǎn)念一想，簽字也得承擔責任，機器人不承擔。它再快，再準，也只是把人的活干得更快，把人的鍋背得更穩(wěn)。想到這里，我關(guān)掉網(wǎng)頁生成器，把Gemini給的代碼一行行讀過去——至少今晚，我得知道它寫了啥，免得明天老板問起來，我只會說“它生成的”。

AI革命來了，先革的就是裝睡的人。學不學，跑不跑，隨你。反正機器不困，它24小時蹲在那兒，等著接班。