2026年的春天，科技圈的风向变得比以往任何时候都快。AI带来了前所未有的效率革命，但并没有减轻人们的工作负担。在社交平台上，无论是普通打工人还是“一人公司”的老板，纷纷表示自己变得越来越累。这种累不是传统意义上的体力透支，而是被技术裹挟后的狂奔。
“一人公司”概念虽然火了，但现实是许多人发现自己扛起了CEO、产品、运营、客服、财务等全部角色，“007成了标配”。AI工具本身也在快速迭代，OpenClaw还没养明白，Hermes Agent就火了；千问Qwen3.6-Plus刚发布，智谱就推出了GLM-5V-Turbo；紧接着，DeepSeek V4也宣布即将带着百万级上下文入场。AI的迭代速度碾碎了普通人的学习能力和信心。社交媒体上最流行的梗不再是“AI帮我摸鱼”，而是“还没学会就过时了”。
为了证明自己的价值，人们开始被迫“刷量”。在一些大厂，Token使用量甚至成了继工资、奖金、股权之后的“第四种薪酬”。打工人不得不亲手教AI如何“Skill”自己，以证明自己职位的不可替代。这就像一场没有终点的马拉松，市场以为自己在驾驭AI，但在绩效的指挥棒下，年轻人更像是在为AI打工。
林姐是一位80后创业者，曾在互联网大厂做到P7。出于“想去外面闯一闯”，她辞职后赶上了“一人公司”的浪潮。起初，她确实很“爽”，以前需要一个团队两周完成的项目策划，她一个人两天就能交付。但到了2026年春天，林姐发现自己陷入了一种前所未有的疯狂。早上7点，她被AI舆情监控叫醒，某平台一条差评需要她以“CEO”身份亲自回应。9点，作为“产品经理”，她需要调教三个AI模型对比数据。11点，她要切换到“运营”模式，用AI生成短视频脚本，再修改，因为AI写的“没有人味儿”。下午，她要化身“客服总监”，处理AI客服解决不了的复杂投诉。有时，还要作为“财务”，核对AI自动生成的报表，发现错误并修正。晚上，林姐还得当“技术”，调试新接的API接口。“以前是996，现在是007，而且没有下班的概念。”林姐苦笑，“因为AI不睡觉，所以我也不能睡。”
李明是某大厂算法工程师，他所在的事业部从2026年Q1开始试点“Token薪酬包”制度。每个员工每个月的绩效不仅看产出，还要看“调用”了多少AI算力。起初，李明觉得这很合理，但很快味道就变了。同事们开始了一场Token竞赛，原本一个需求，自己写代码200行，调用5000个Token就能搞定。现在，大家开始用AI生成超冗余的代码，反复让AI优化、注释、重构，“只为把Token量刷上去。”更荒诞的是“Skill”自己。公司要求每个员工训练自己的AI Agent，让它学会你的技能，以实现数字孪生。于是，李明每天花不少时间手把手地教AI如何写他擅长的那种代码，如何复现他的调试思路。“我在教一个东西怎么替代我。”李明说，“而且公司还将这个‘教学成果’纳入考核，如果Agent不够像你，说明你知识沉淀不足。”
陈晨是一位00后AI产品经理，刚入行两年。从上班开始，她就在补AI知识，书架上有20多本AI相关的书，浏览器收藏了数不清的教程链接，电脑里也存着十几个版本的模型说明文档。但陈晨还是觉得“要疯了”。2026年开年后的这几个月，她刚花了半个月时间将OpenClaw的用法摸清楚，写了篇内部培训文档；这两天，Hermes Agent又爆火，老板让她一周内出一份竞品分析。“另外，这个四月底，DeepSeek V4也官宣要上了，据说上下文窗口大得吓人。”陈晨坦言，“自己的学习速度，永远追不上模型的迭代速度。”实际上，陈晨每天的通勤时间都在听AI相关的播客，午休时间在刷AI论文摘要，周末还要参加线上研讨会。她的微信群列表里，几十个AI社群的消息永远标着红点。最让陈晨崩溃的是那种“还没学会就过时了”的无力感。
赵姐任职于某广告公司，公司很早就拥抱AI，用AI写策略、出创意、做PPT，效率提升了不少倍。按理说，效率高了应该能早下班，但现实却恰恰相反。“因为AI把整个行业的‘期望阈值’拉到了一个离谱的高度。”赵姐坦言。以前，一个方案做三天，客户觉得正常。现在，AI十分钟就能生成一个“看起来像模像样”的初稿，客户就觉得“你应该一天出十个方案”。更要命的是“技术羞辱”和“工作泔水”的循环。甲方现在也用AI写Brief，Brief写得天花乱坠、气势磅礴，但仔细一看全是AI生成的空话套话。赵姐不得不用AI来分析这个AI写的Brief，再用AI生成方案，最后用AI检测方案的“AI率”并手动修改，将“AI率”降到客户要求的20%以下。“我们双方都在用AI生产大量的、无意义的、应付流程的材料。这就像工作泔水，看起来有一大桶，实际上没什么营养。”赵姐说。
回到最初的问题，为什么有了AI，我们却越来越累了？一个残酷的答案是，技术从来不是中立的。当技术被用来“提高效率”，而“效率”又被定义为“单位时间内创造更多价值”时，技术就成了加速器。这也是经济学中边际效益的典型表现，技术的初期红利让人欣喜，但很快被资本抹平，被消耗的是人的时间、精力、创造力以及幸福感。行业仍需要外部力量来干预。诸如欧盟《人工智能法案》已经明确提出，企业引入AI系统时，必须评估对劳动者权益的影响。也就是说，AI带来的生产力提升，应该通过政策、社会保障等分配机制，让社会共享红利。一定意义上，技术的每一次进步，都在迫使市场拟定新的社会契约。
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