AI用户正在分裂为全能战士和聊天机器人玩家两大阵营，企业IT政策用垃圾工具扼杀员工效率，小公司凭借敏捷优势实现弯道超车，知识工作的未来属于API与代理的结合。
Martin Alderson在2026年2月1日扔出一篇重磅观察，这位老哥看透了AI江湖的残酷真相：现在世界上只有两种打工人，一种正在用AI起飞，一种还在跟ChatGPT尬聊。这中间的鸿沟，比马里亚纳海沟还深，而且每天都在加速撕裂。更刺激的是，那些大公司里的高管们，正拿着微软Copilot这种工业垃圾，得出"AI不过如此"的结论，然后亲手签下自己企业的死刑判决书。这剧情，比《权力的游戏》还血腥。
第一类玩家：全能战士正在野蛮生长
第一类用户叫"全能战士"，这帮人对新AI工具来者不拒，Claude Code、MCP协议、各种技能插件，全部往死里用。最反直觉的是，这群人往往不是程序员，而是财务、运营、市场这些传统意义上的"非技术岗"。
Martin亲眼见过太多财务老哥，原本在Excel里吭哧吭哧做表，现在直接在终端里跟Claude Code对线，用Python处理几十种非软件开发任务，效率直接爆表。财务这个岗位简直是为AI量身定制的爆发点，因为Excel在财务领域的限制，一旦见识过Python生态系统的威力，就像从自行车换到了火箭推进器，那种爽感，让人回不去。
第二类玩家：还在跟ChatGPT谈恋爱
第二类用户就尴尬多了，他们还在跟ChatGPT或者类似的聊天机器人谈恋爱，每天问点"帮我写封邮件"、"总结一下这段文字"这种基础操作。Martin接触过很多他以为会很前卫的人，结果发现这群人居然还在这个段位徘徊。
这就像一个拿着智能手机只会打电话发短信的人，完全不知道自己错过了什么。更惨的是，这种人往往遍布各大企业，而且因为IT政策的限制，他们连尝试更好工具的机会都没有，只能在一口枯井里望着天，以为那就是整个世界。
微软Copilot：企业级智商税收割机
说到企业AI，就不得不提微软Copilot这朵奇葩。这玩意儿在企业市场占有率高得吓人，因为它捆绑在Office 365订阅里，几乎是无成本推广。但用起来呢？感觉就是ChatGPT界面的一个劣质克隆版，而且原本ChatGPT的界面也就那样，Copilot还能做得更烂。
那个所谓的"agent"功能，跟真正的命令行编码代理比起来，简直就是玩具枪对阵核武器，搞笑程度满分。最讽刺的是，微软自己都在内部推广Claude Code给员工用，明明自家有Copilot，还持有OpenAI的大量股份，却偷偷摸摸用竞争对手的产品。
这操作，等于是在自家餐厅里点外卖，还吃得特别香，充分说明Copilot烂到了什么程度。
企业IT政策：自杀式管理的艺术
在很多大公司里，Copilot往往是唯一被允许的AI工具。你想用别的？要么冒着丢工作的风险偷偷摸摸，要么走漫长的采购流程，跟IT部门、法务部门、合规部门打三个月的太极，最后大概率还是被驳回。
Copilot本身慢得像蜗牛，代码执行工具经常抽风，遇到稍微大一点的文件就直接崩溃，明显是被极度激进的内存和CPU限制给掐住了脖子。这种体验，就像给你一辆法拉利，但油箱只能加一升油，油门踩到底只能跑五百米。
可笑的是，高管们用这玩意儿得出"AI没什么用"的结论，然后大笔一挥，花几百万请咨询公司来做数字化转型，结果咨询顾问们拿着同样的垃圾工具，整出一份花里胡哨的PPT，企业就这么在原地打转，直到被竞争对手碾碎。
为什么大企业正在走向灭绝
企业IT政策的设计，简直就是一场完美的自杀式管理。
首先，环境锁得死死的，本地连基本的脚本解释器都跑不了，VBA都算奢侈品，各种组策略把电脑管得比监狱还严。
其次， 遗留软件横行，核心业务系统没有面向内部的API，就算你能跑代理，也没东西可以连接，就像有了一把万能钥匙，却发现所有的门都是实心的墙。
最后，工程部门极度割裂，甚至可能完全外包，公司内部根本没人能搭建安全沙箱来运行这些代理。安全顾虑是真实的，没人希望看到员工用编码代理在生产数据库上玩俄罗斯轮盘赌，沙箱化确实很难。但问题是，正因为没有内部工程团队，你连搭建安全基础设施的能力都没有，只能眼睁睁看着小公司用AI飞起，自己还在用算盘。
小公司正在上演弯道超车
Martin跟很多没有这些历史包袱的小公司聊过，那场景简直让人眼红。
这些公司没有遗留系统的拖累，没有层层审批的流程，员工直接上手最先进的AI工具，效率直接起飞。这种差距，当你同时看到两边的时候，冲击力巨大到窒息。
一边是大公司的财务总监，用着微软那个垃圾Copilot集成到Excel里，做个最简单的任务都能搞得一团糟，从此对AI敬而远之。
另一边是一个非技术背景的高管，搞懂了Claude Code，能在本地跑Python。
Martin最近帮其中一位，几乎是一波操作就把一个30张表、复杂到让人头秃的Excel财务模型，直接转成了Python代码。一旦模型进了Python，你就等于随身带了一个数据科学团队，Monte Carlo模拟随便跑，外部数据源随便接，web仪表盘随便搭，Claude Code还能帮你找出模型里的漏洞。这种力量感，看着一个人意识到自己指尖有这种能量，那种震撼，比看火箭发射还爽。
生产力格局正在逆转
这直接导致了一个疯狂的局面：小公司员工的生产力，正在碾压大公司的同行。
以前小公司的员工总是羡慕大公司的资源和团队，现在风水轮流转，大公司被自己的流程和系统给勒死了。一个十个人的小团队，用AI工具能做出以前需要一千人才能完成的分析，而且做得更快更好。
这种生产力的逆转，在历史上从来没有发生过这么剧烈、这么迅速。以前你要挑战行业巨头，需要资本、需要人脉、需要十年积累，现在你只需要一台能上网的电脑，和一个愿意学习新工具的脑子。
未来工作的四个预言
Martin对未来工作的形态，给出了四个清晰的预言。
第一，真正的飞跃往往来自基层员工的自发探索，而不是自上而下的AI战略。他看到的最强生产力提升，都是小团队决定为某个流程搭建AI辅助工作流，因为他们最懂这个流程，所以效果最好。这跟以前企业搞"数字化转型"完全相反，那时候都是外包软件工程团队来做，而那帮人对自己要自动化的流程一无所知，整出来的东西能用就见鬼了。
第二，有内部系统API的公司，将碾压那些没有的公司。这可能简单到一个只读数据仓库，员工可以连接上去代用户跑查询，也可能复杂到核心业务完全API化。
第三，这一切都需要包裹在安全机制里，一个托管VM运行代码代理，加上合理的网络限制，对只读报告来说已经够用。但对于创建和编辑数据，目前还没有完美的模型让非技术用户安全使用代理，至少现在还没有。
第四， 传统企业SaaS厂商要么有极强的锁定效应，要么极度脆弱，取决于你怎么看。大多数不是"API优先"的产品，现有的API也是给开发者用的，没考虑过几千个员工以各种奇怪方式调用的情况。但如果它们是公司的数据源，迁移成本又极高，会成为生产力提升的巨大瓶颈。
API经济正在重新定义知识工作
Martin意识到，拥有一个带编程语言的bash沙箱，加上系统API访问权限，再套上一个代理框架，对非技术用户来说效果简直离谱。
这几乎可以替代所有标准的生产力应用，不管是传统的微软Office套件，还是各种web应用。
你想要什么报告，直接告诉代理，它连上API，按需生成输出，想导出什么格式就导出什么格式。这就是知识工作的未来：用户提出需求，代理负责合成，连接API，即时产出。这种工作流，把中间所有的繁琐步骤全部砍掉，直接连接意图和结果。以前你需要打开Excel、整理数据、写公式、做图表、导出PDF，现在一句话搞定。这种效率提升，不是10%，不是50%，是十倍百倍的差距。
两极分化正在加速撕裂
这种分化是真实存在的，而且正在以惊人的速度加剧。
Martin认为，历史上从来没有一个时代，一个 小团队能如此轻易地击败比自己大一千倍的公司。
这不是夸张，是正在发生的事实。一个小团队用AI工具，可以在市场分析、客户服务、内容创作、软件开发等多个维度，同时挑战大公司的各个部门。大公司还在开会讨论要不要试点AI，小公司已经把产品迭代了十个版本。
这种速度差，在竞争激烈的行业里，就是生与死的区别。更可怕的是，这种差距每天都在拉大，因为AI工具本身也在指数级进步，而小公司可以立即拥抱这些进步，大公司还在等明年的预算审批。