在我看来AI替代员工这种说法是AI行业最大的泡沫点，至少现在是。

「AI替代员工」，很多时候就是AI厂商制造出来的幻觉。

有些AI公司都在宣传「一个人干十个人的活」「AI员工来了」「以后不用招人了」。听起来很热闹，真正落到企业里，压根不是那么回事。

举个最简单的例子。

很多公司让AI写会议纪要，第一天效果很好。但你换了一个项目，又得重新解释背景。再换了一个客户，你又得重新告诉它行业规则。甚至是产品改版了，上下文又要重新喂一遍。

哪怕是程序员。

AI今天确实能写代码。但只有从业者才知道，一天花在写代码上面的时间真不多。平时绝大多数都在找代码Bug，缝缝补补……（屎山代码就是这么来的）

而是接手一个已经做了五六年的项目。

一个项目里面有几万十几万行代码，有无数历史版本，有很多当年留下来的「特殊处理」。

有些逻辑连文档都没有，只能靠老油条一句一句解释。

哪个结构不能动，哪个函数当年为什么这么写，这些东西都是长期工作积累出来的经验。

AI每接手一次，都是一次灾难…我真的经历过一次之后，真的觉得用AI纯浪费我时间。

还有就是产品跟运营。一个活动为什么失败，一个功能为什么没上线，一个方案为什么被否掉，这些信息很多都是团队一路做下来才形成的经验。

老员工做得越久，知道的事情越多，判断也会越来越快。

AI是不会自己把这些经验一直积累下去的。

梁文锋说“人可以持续学习，AI做不到。它没有真正把这些经验沉淀成自己的能力。”

很多企业现在的状态都差不多。AI就像一个能力很强的新员工。

干活是快，但也仅仅局限于浅层的东西。写东西也不错，任劳任怨。但是，你换一个项目，它都要重新熟悉背景，重新理解规则。

如果真能替代员工，这一步早就该消失了。

所以现在很多AI公司宣传「替代员工」，更像是一种营销语言。

企业如果真这样子而少招几个员工，原来十小时能干完的事情，现在不一定十个小时就能搞定。而且燃烧的Token成本最后不一定比招一个应届生要低…

当然，不得不承认，如果原来需要三个人协作，现在两个人加AI也能完成，这是效率提升。

但是吧，这种效果距离「替代员工」，中间还有很长一段路。

如果AI能够持续学习，我觉得这才是真正的分水岭。

哪一天AI不用每天重新交代背景，不用重新灌上下文，昨天学会的东西，今天还能接着用，明天还能自己积累经验，那时候再谈替代员工，才有讨论的基础。