小厂，被困在AI时代

大厂豪掷千亿，小厂连“入场券”都买不起

阿里未来三年将豪掷超3800亿元重仓云计算与AI底层基建，字节跳动年度AI专项预算超千亿人民币，甚至不惜让净利润同比下滑超70%。腾讯因大模型迭代进度不及同行，股价从683港元跌至493港元附近。当头部大厂把AI当作市值管理的“财务手段”疯狂烧钱时，小厂却发现自己根本买不起这场竞赛的入场券。AI产品被局限在自家的一亩三分地，拿不到漂亮的增长数据，商业前景愈发渺茫。管理层早早放弃通用大模型路线，转而押注垂直场景，却依然面临“用不起、等不起”的尴尬——成本高昂的Token消耗、稀缺的算力资源，让许多小厂只能在巨头夹缝中艰难求生。

考核“Token消耗”成硬指标，小厂打工人被迫表演AI

大厂已经将AI使用量列入KPI——微博考核编程能力、小米考核用AI解决工程问题、昆仑万维强制研发全员用Codex并施行末位淘汰。而小厂虽然没有大厂“每人22万元Token套餐”的豪气，却变本加厉地将“烧Token”与绩效直接挂钩。一位小厂工程师透露，领导每周统计每个人的Token消耗量，排名靠后不仅会被“约谈”，还可能影响晋升。为了凑够用量，员工不得不删除正常代码再让AI重写，或者研究“空耗Token”的方法，如同当年比谁用完的笔芯多。这种“表演用AI”的风气，让打工人既要干活又要演戏，加班比没有AI时更猛。

“把经验写成Skills”，小厂员工正在亲手蒸馏自己

在大厂，管理层鼓励员工将工作经验拆解成标准化的Skills，供AI反复调用。小厂更是将这一策略推向极致——部门强制要求每人每周产出一定数量的Skills，并用内部Agent工具驱动开发流程。一位小厂高级研发表示，现在不仅要把自己的知识文档化，还要强制让Agent生成50%以上的代码。表面上是“全员学AI”，实际却是让员工把自己的经验一点点交给机器。“藏着掖着写不出好Skills，但全交出去，离被替代也就不远了。”当Skills越改越好用，AI逐渐超过人类，公司内部活水通道已停，裁员风声四起。

效率翻倍还是加班翻倍？AI让小厂打工人的负担更重

理论上一人AI能顶十人，但现实中调试、校验、返工的时间填满了所有空闲。一位小厂运营为了完成领导要求的“AI产出”，把一个简单的数据看板手动调试了80遍，AI生成了虚假区域、数据膨胀和乱码。另一位程序员每天要盯着多个AI跑结果，认知负担远超单纯写代码。“老板只觉得有了AI进度应该更快，不停地催，结果加班更狠了。”AI确实帮助小厂降低了创业和研发成本——非技术创业者靠AI在半年内敲出一套ToB教育系统——但对于普通员工，AI更像是必须伺候的“初级实习生”，需要不停擦屁股、教育它、复核它。效率提升的另一面是岗位缩减：小厂也已停止招收数据分析、初级开发等标准化岗位。

新世界大门正开，小厂该往哪走？

时代齿轮已经转动，小厂不像大厂能靠AI故事拉升股价，也不像资本宠儿能不计成本烧钱。唯一的生路是：让员工从“会写代码”转向“会定义问题”。有高管坦言，真正感到压力的不是会调AI的人，而是工作内容高度标准化、极易被替代的岗位。小厂需要停止无效的“Token内卷”，把精力放在顶层规划与商业逻辑上——因为AI只能执行任务，而判断力、创造力、整合能力才是人类最后的护城河。一位CIO提出，如果需求文档写不扎实，AI的执行就会彻底跑偏。小厂若能抓住AI降低试错成本的红利，在垂直领域做深做透，未必不是机会。但前提是：别让员工在“表演用AI”的疲累中，先耗尽了所有力气。