先看一個(gè)數(shù)字，140 萬(wàn)億。

這是國(guó)家數(shù)據(jù)局發(fā)布的，到今年 3 月，中國(guó)日均 Token 調(diào)用量已經(jīng)超過(guò) 140 萬(wàn)億，相比 2024 年初增長(zhǎng)了 1000 多倍。

現(xiàn)在，Token 還有了個(gè)中文名，叫「詞元」。

如果你對(duì)這個(gè)數(shù)字沒(méi)感覺(jué)，我換個(gè)說(shuō)法你就明白了。

現(xiàn)在有些公司已經(jīng)開(kāi)始給員工發(fā) AI 補(bǔ)貼了，不是買(mǎi)咖啡，不是發(fā)餐補(bǔ)，而是給你報(bào)銷(xiāo) AI 工具、給你配 Token 額度，甚至把 AI 使用能力寫(xiě)進(jìn)考核、晉升和淘汰標(biāo)準(zhǔn)里。

聽(tīng)上去很新，但它已經(jīng)不是未來(lái)，而是現(xiàn)在。

早上起床，我的 AI 員工「唐指導(dǎo)」已經(jīng)幫我整理好了早報(bào)，其中有一篇是中國(guó)企業(yè)家雜志發(fā)表的文章，里面有提到幾個(gè)很具體的案例對(duì)我觸動(dòng)很大。

看完后就一個(gè)感受：很多人還在把 AI 當(dāng)工具，但很多公司已經(jīng)把 AI 當(dāng)能力了。

先說(shuō)昆侖萬(wàn)維這家公司。

他們內(nèi)部已經(jīng)明確要求技術(shù)研發(fā)人員必須使用 OpenAI Codex、Claude Code 這類(lèi) AI 編程工具，而且目標(biāo)也不是試試看，而是要把開(kāi)發(fā)效率至少提升 50%。

如果做不到，部分員工會(huì)面臨末位淘汰。

公司給技術(shù)員工配置的 AI 預(yù)算大約是每人每月 700 元，按照大約 1500 名研發(fā)人員來(lái)算，一個(gè)月就是 105 萬(wàn)元，一年超過(guò) 1200 萬(wàn)元。

這個(gè)錢(qián)聽(tīng)起來(lái)不少，但公司管理層的判斷很直接，太值了。

為什么值？

因?yàn)榻Y(jié)果在說(shuō)話(huà)，用了一個(gè)月之后，研發(fā)速度提高了 50% 以上，一些架構(gòu)師和 Team Leader 的效率甚至能到 3 到 5 倍。

你想一下，一家公司每個(gè)月多花 100 多萬(wàn)，如果能換來(lái)更快的交付速度、更少的人力浪費(fèi)、更高的人效，這筆錢(qián)它當(dāng)然愿意出。

再看 58 同城，我們對(duì)這家公司的理解可能還是一個(gè)萬(wàn)能雜貨鋪，他們能跟 AI 扯上什么關(guān)系？

58 同城的老板姚勁波說(shuō)，公司現(xiàn)在每天消耗的 Token 已經(jīng)接近 2000 億，很快會(huì)突破 3000 億。

他的態(tài)度不是讓團(tuán)隊(duì)省著用，而是希望大家多用。

因?yàn)樵谒磥?lái)，問(wèn)題不是 AI 花了多少錢(qián)，而是業(yè)務(wù)有沒(méi)有因?yàn)?AI 被真正優(yōu)化。

他們?cè)谔岚胃刹?、調(diào)整組織結(jié)構(gòu)的時(shí)候，也會(huì)看一個(gè)人的 AI 能力。

如果一個(gè)管理者不了解 AI、沒(méi)有 AI 視角，那未來(lái)就很難被放到更重要的位置上。

講真，這句話(huà)其實(shí)非常值得普通職場(chǎng)人重視。

這意味著，AI 的影響已經(jīng)不是停留在執(zhí)行層面了，而是在往考核層、管理層、晉升層走。

再說(shuō)一個(gè)更直接的例子。

有贊這家公司會(huì)給普通員工每天 150 元 Token 補(bǔ)貼，給技術(shù)團(tuán)隊(duì)每天 1000 元。

為什么？

因?yàn)槔习灏l(fā)現(xiàn)，原來(lái)公司里很多想法、很多工作流程、很多執(zhí)行動(dòng)作，現(xiàn)在已經(jīng)可以直接交給 AI 來(lái)做。

你會(huì)發(fā)現(xiàn)，這些公司雖然做法不同，但底層邏輯是一致的。誰(shuí)能用 AI 把效率提上來(lái)，誰(shuí)就更值錢(qián)。

誰(shuí)還停留在「偶爾問(wèn)問(wèn) AI、查查資料、寫(xiě)寫(xiě)提示詞」這個(gè)階段，誰(shuí)很可能會(huì)慢慢掉隊(duì)。

很多人對(duì) AI 還有一個(gè)誤區(qū)，總覺(jué)得它只是一個(gè)輔助工具，用不用都行，最多就是提高一點(diǎn)效率。

但是，現(xiàn)實(shí)并不是這樣。

在越來(lái)越多崗位上，AI 已經(jīng)開(kāi)始影響工作結(jié)果了。

做內(nèi)容的人，可以用 AI 幫你搭框架、提觀點(diǎn)、改表達(dá)。

做運(yùn)營(yíng)的人，可以讓 AI 幫你分析數(shù)據(jù)、拆活動(dòng)、寫(xiě)方案。

做產(chǎn)品和研發(fā)的人，可以讓 AI 幫你出方案、寫(xiě)代碼、查 bug、做文檔、跑流程。

做管理的人，可以讓 AI 幫你整理信息、跟進(jìn)任務(wù)、復(fù)盤(pán)問(wèn)題。

這不是簡(jiǎn)單地省一點(diǎn)時(shí)間，而是在改變一個(gè)人的產(chǎn)出方式，是生產(chǎn)力的本質(zhì)性提升。

以前你一天只能做一件事，現(xiàn)在你可能能同時(shí)推進(jìn)三件。以前你要花三小時(shí)做完的工作，現(xiàn)在半小時(shí)就能拿到一個(gè)不錯(cuò)的初稿，然后把更多時(shí)間用來(lái)判斷、優(yōu)化和決策。

人與人之間的差距，就是這么一點(diǎn)點(diǎn)被拉開(kāi)的。

所以我一直覺(jué)得，普通人現(xiàn)在最該重視的，不是「AI 會(huì)不會(huì)取代我」，而是「我會(huì)不會(huì)用 AI 放大自己」。

公司在變，崗位要求在變，考核標(biāo)準(zhǔn)也在變。

以前大家拼的是經(jīng)驗(yàn)、資歷、勤奮和加班時(shí)間，接下來(lái)會(huì)越來(lái)越拼另一種能力：你能不能借助 AI 在更短的時(shí)間里做出更多結(jié)果。

如果你會(huì)用，AI 會(huì)幫你把能力放大。

如果你不會(huì)用，同樣的時(shí)間里，別人已經(jīng)比你多做了幾倍的事。

這里面還有一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)，就是如何使用 AI？

就拿最近很火的龍蝦 OpenClaw 來(lái)說(shuō)，很多人裝上后就懵了，不知道怎么用、用在哪、用來(lái)干嘛。

即便能用上，也就是用來(lái)查查信息、做做日?qǐng)?bào)、陪聊幾句，其實(shí)這些意義都不大。

相反，如果你能把自己做內(nèi)容、做運(yùn)營(yíng)、做產(chǎn)品、做技術(shù)的方法教給自己的龍蝦，那就是生產(chǎn)力的原地起飛。

我現(xiàn)在就是這樣的，至少我做內(nèi)容和做產(chǎn)品兩件事，我的幾個(gè) AI 員工每天至少給我節(jié)省 3 小時(shí)。

因此，我給他們花些錢(qián)買(mǎi) Token 其實(shí)是一筆非常劃算的投資，ROI 太高了。

同時(shí)，這也是我做「AI 個(gè)體戶(hù)計(jì)劃」的一個(gè)核心原因。

在這個(gè)計(jì)劃里，不是單純教大家學(xué)幾個(gè)工具，我更想幫普通人真正建立 AI 思維，學(xué)會(huì)怎么把 AI 用到自己的工作和業(yè)務(wù)里。

因?yàn)檎嬲袃r(jià)值的，從來(lái)不是知道幾個(gè)模型名字，也不是收藏了多少提示詞，而是你能不能把 AI 變成自己的生產(chǎn)力。

你是上班族，就用它提升效率、擴(kuò)大崗位價(jià)值。你是自由職業(yè)者，就用它提高交付能力、降低時(shí)間成本。

你想做副業(yè)、做個(gè)人IP、做內(nèi)容、做產(chǎn)品，也一樣，關(guān)鍵不是懂多少概念，而是能不能真正上手，真正做出結(jié)果。

說(shuō)到底，AI 對(duì)普通人最重要的意義，不是炫技，不是跟風(fēng)，而是給了你一次重新拉開(kāi)差距的機(jī)會(huì)。

時(shí)代給人的機(jī)會(huì)并不多，但這一次，機(jī)會(huì)很明確。

誰(shuí)先重視，誰(shuí)先學(xué)習(xí)，誰(shuí)先用起來(lái)，誰(shuí)就更容易在接下來(lái)的幾年里把自己的工作能力、職業(yè)空間和收入水平重新提升一遍。

別等公司把 AI 寫(xiě)進(jìn)考核，你才開(kāi)始著急。

也別等別人已經(jīng)用 AI 多拿結(jié)果、多拿收入、多拿機(jī)會(huì)了，你還把它當(dāng)成一個(gè)聊天工具。

未來(lái)真正值錢(qián)的，不只是努力的人，而是會(huì)借助 AI 把努力放大的人。

寫(xiě)到這里，我的另一個(gè)專(zhuān)門(mén)負(fù)責(zé)產(chǎn)品的 AI 員工給我發(fā)來(lái)了一條消息，我 10 分鐘之前發(fā)給它的一份業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)報(bào)表它已經(jīng)分析完了。

我看了看結(jié)果，陷入了沉思。

················· 唐韌出品 ·················

安可時(shí)刻

我把前幾天連續(xù) 3 天直播的數(shù)據(jù)導(dǎo)出來(lái)發(fā)給我的 AI 員工「唐指導(dǎo)」，讓他幫我做了個(gè)復(fù)盤(pán)。

他不僅基于數(shù)據(jù)給出了改進(jìn)點(diǎn)，還給我制定了一套以后可復(fù)用的直播框架。

尤其是在第三場(chǎng)直播前，他給了我一些建議，然后我照做了，于是第三場(chǎng)的各項(xiàng)數(shù)據(jù)明顯比前兩場(chǎng)好。

這種三天直播有個(gè)規(guī)律，就是每場(chǎng)的觀看人數(shù)會(huì)下降，實(shí)際上這是個(gè)篩選過(guò)程。

但我更關(guān)注的是，峰值和總觀看比值、互動(dòng)、尤其是高質(zhì)量用戶(hù)互動(dòng)。

過(guò)去我做這件事得自己提取各項(xiàng)直播數(shù)據(jù)指標(biāo)，然后整理 excel 文件，接著還要自己分析。

后來(lái)我把自己做這類(lèi)分析的方法和案例發(fā)給唐指導(dǎo)，他分分鐘自己搞定。