2026年的春天，科技圈的风向变得比以往任何时候都快。 但奇怪的是，AI带来的效率革命，并没有让人真正松一口气。相反，在社交平台上，不管是普通的打工人，还是那些光鲜的“一人公司”老板，纷纷感叹：“自己越来越累了。” 这种累，不是传统意义上“996”式的体力透支，更像是一种被技术裹挟后，身不由己的狂奔。 比如，“一人公司”这个概念火了。可现实是，不少尝试者发现，自己一个人扛起了CEO、产品、运营、客服、财务全部角色，“007成了标配”。 再看AI工具本身——还没把OpenClaw用明白，Hermes Agent就火了；千问Qwen3.6-Plus刚发布，智谱就带来了GLM-5V-Turbo；紧接着，DeepSeek V4也官宣即将带着百万级上下文入场。AI的迭代速度，简直在以近乎残酷的方式碾压普通人的学习能力和信心。社交媒体上，现在最流行的梗不再是“AI帮我摸鱼”，而是“还没学会就过时了”。 更荒诞的是，为了证明自己还有用，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”。为了证明自己职位的不可替代，打工人不得不亲手教AI如何“替代”自己。 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。 这不仅仅是一个商业现象，更是一个社会化的情绪问题。最近，《听筒Tech》和几位年轻人聊了聊，试图看到AI浪潮下，2026年真实的个体。

创业者：“一人公司”的光鲜和焦虑

林姐，80后，前互联网大厂P7。2025年底，她辞职，赶上了“一人公司”的浪潮。用她的话说，自己的武器库很全：Claude、DeepSeek写方案，Midjourney出设计，数字人做直播，AI客服团队24小时在线。 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。客户夸她“高效”，朋友羡慕她“自由”。 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，AI舆情监控把她叫醒——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”，她要调教三个AI模型对比数据。11点，切换到“运营”模式，用AI生成短视频脚本，再手动修改——因为AI写的“没有人味儿”。下午，化身“客服总监”，处理AI客服解决不了的复杂投诉。有时还得当“财务”，核对AI自动生成的报表，发现错误并修正。晚上，依然不能休息，得继续以“技术”身份调试新接的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。客户深夜发来一个需求，AI秒回了，我假装看不见，也不太好。” 更让她焦虑的是，自己正在“碎片化”——不再有完整的时间，而是在不同角色之间像走马灯一样切换。注意力被切成无数个细小的片段，每几分钟就要处理一个“AI留下的尾巴”。 “一个人干出了千军万马的气势，最后却发现，我只是这架庞大效率机器上一颗磨损最快的齿轮。”她说，“招人是最快的解决方式，但前期创业，资金不够，只能且走且看。先坚持，坚持到自己扛不住为止。”

大厂算法工程师：被Token和Skill“裹挟”

90后李明是某大厂算法工程师。据他说，他所在的事业部从2026年Q1开始试点一项新制度——“Token薪酬包”。简单说，每个员工每月的绩效，不仅看你产出了什么，还要看你“调用”了多少AI算力。Token使用量，被内部戏称为“第四种薪酬”，排在工资、奖金、股权之后。 起初，李明觉得这很合理：“用AI越多，效率越高嘛。” 但很快，味道就变了。为了证明自己“物有所值”，甚至“不可或缺”，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，实现数字孪生。于是，李明不得不每天花不少时间，手把手教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。” 如今，他每天的工作变成了：早上教AI干活，上午用AI产出海量代码，下午给AI的代码纠错，晚上再写报告，证明自己的Token使用量。 “以前累，是身体累。现在累，是心累。感觉自己在跟一个影子赛跑，而影子的起跑线，永远在你前面五米之外。”

AI产品经理：还没学会，应用就过时了

00后陈晨是刚入行两年的AI产品经理。从上班那天起，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，电脑里存着十几个版本的模型说明文档。 但她还是觉得“要疯了”。 2026年开年后的几个月，她刚花了半个月时间摸清OpenClaw的用法，写了篇内部培训文档；接着，Hermes Agent又爆火，老板让她一周内出一份竞品分析。 “还有，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，她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。微信群里，几十个AI社群的消息永远标着红点。 但最让她崩溃的，是那种“还没学会就过时了”的无力感。上周刚花一周学会了一个AI绘画的工作流，这周就出了一个新模型，效果更好、速度更快，而且操作逻辑还不同。 “以前学一个软件能用三年，现在学一个AI技能能用半个月就不错了。”她说，“感觉自己不是在成长，而是在被AI浪潮裹着跑，停不下来，一停就会被拍死在沙滩上。” 陈晨说，晚上做梦都是各种模型版本号在打架。她也知道这是“认知过载”，应该减少信息摄入。“但不摄入，明天就跟不上了。”这就是现实，虽然很残忍。

广告公司职员：效率提升了，加班却更多了

85后赵姐，任职某广告公司。她所在的公司很早就拥抱AI——用AI写策略、出创意、做PPT，效率提升了好几倍。 按理说，效率高了，应该能早下班了。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，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”，再手动修改，把“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，“AI没有替代我，它只是把我变成了一个AI校对员，兼Prompt工程师，兼流程合规员。” “我的工资没涨，但工作变成了给AI打工——就像一条高速公路，修得越好，车流量越大，堵得越死。”

写在最后

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，技术就成了翻跟斗。这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，消耗掉的是人的时间、精力、创造力以及幸福感。 于行业而言，仍需要外部力量来干预。比如欧盟《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。 （应讲述者需求，文中均为化名。） （头图和部分配图由AI生成。） （声明：本文仅作为信息交流，不构成任何投资参考建议。）