文 | 听筒tech
在即将到来的2026年春天，科技领域的发展速度比以往任何时候都要快。
尽管人工智能技术带来了前所未有的工作效率提升，但人们并未因此在工作中感到轻松。
相反，在社交媒体上，无论是普通的上班族还是所谓的“一人公司”老板，都表示自己越来越疲惫不堪。
这种疲劳并非传统意义上的长时间工作带来的身体劳累，而是在技术压力下被迫加速前进的结果。
“一人公司”的概念变得流行起来。然而，实际情况是许多尝试者发现自己不得不同时担任CEO、产品经理、运营人员、客服和财务等多重角色，“007”模式成为了常态。
再看AI工具本身。
AI技术更新换代的速度之快让人难以跟上步伐，比如OpenClaw尚未普及，Hermes Agent就已经崭露头角；而当千问Qwen3.6-Plus刚发布不久，智谱又推出了GLM-5V-Turbo版本；紧接着，DeepSeek V4也宣布即将上线，并且具备百万级别的上下文处理能力。
随着AI技术的快速发展，人们的学习能力和信心受到了前所未有的挑战。在社交媒体上，“还没学会就过时了”成了最流行的调侃语句之一。
更加荒诞的是，为了证明自身价值，许多人不得不通过“刷量”的方式来展示自己的努力。一些公司甚至开始将Token使用量作为员工薪酬的一部分，而为了显示自己不可替代性，工人们也不得不亲自教导AI如何胜任他们的工作。
这仿佛是一场没有终点的马拉松赛跑，在绩效考核的压力下，年轻人实际上是在为技术的进步买单。
2026年的这一现象不仅是一个商业问题，也是一个社会情绪的问题。为了探究背后的原因，《听筒Tech》与一些年轻人进行了交流。
在创业者的视角中，“一人公司”的光环和压力并存。
林姐是一名80后创业者，在互联网大厂曾担任P7级别的职位。出于想尝试新的挑战，她在2025年底辞职，并赶上了“一人公司”风潮的尾巴。
在林姐看来，她拥有一整套完整的AI工具包：Claude用于撰写方案；DeepSeek和Midjourney负责设计工作；数字人主播进行直播；一个由AI组成的客服团队全天候在线服务。
林姐表示，在最初阶段，这些技术确实让她感到非常便捷高效。以前需要数周时间才能完成的项目策划任务，现在她一个人仅需两天就能搞定。
然而到了2026年的春天，林姐发现自己陷入了一种前所未有的紧张状态。
早晨7点，AI舆情监控让她不得不立即处理某平台上的负面评价；上午9点，作为产品经理的角色需要调教多个AI模型；中午11点，则需切换到运营模式用AI生成短视频脚本，并对其进行修改。下午时间，她要扮演客服总监来解决复杂的投诉问题，有时还需要充当财务人员核对报表。
晚上，林姐还要承担技术角色调试新接入的API接口。这使得她几乎没有休息的时间，因为客户的即时需求和AI系统的回应速度迫使她时刻保持警觉。
“以前是996的工作模式，现在则是007，而且没有下班的概念。”林姐无奈地表示，“因为AI不眠不休，所以我也不能停止工作。”
更让林姐感到焦虑的是她的注意力被不断切割成碎片化的时间段。
例如，她经常在不同的角色之间快速转换，每几分钟就要处理一个由AI引发的事务。
“尽管我能够一个人完成团队的工作量，但最终却发现自己只是庞大高效系统中一颗磨损最快的齿轮。”林姐这样描述自己的困境。
林姐承认，“招聘员工是解决问题最快的方法，但在创业初期资金紧张的情况下只能暂时维持现状。”
在大厂工作的算法工程师李明也深感困扰。
李明所在的公司从第一季度开始试点“Token薪酬包”制度。简单来说，每个月的绩效考核除了关注产出效果外，还加入了AI算力调用量作为评价指标之一。
起初，他认为这是一项合理的激励措施，“使用AI越多，工作效率越高嘛。”
但很快他就发现同事们为了提高自己的Token使用量开始了一场竞赛。原本一个任务自己编写代码就能解决，现在大家却用AI生成大量的冗余代码来增加调用量。
同时公司还要求每位员工训练自己的AI助手使其具备个人技能水平，这也意味着需要投入更多时间去教导AI如何工作。
“我在教一样东西来替代我。”李明解释道，“而且如果我的AI代理不够像我，则会被认为知识储备不足。”
如今他每天的工作变成了早上教育AI助手、上午利用AI生成代码并进行纠错，下午编写报告证明自己的Token使用量。
“以前的劳累是因为身体上的疲倦。现在则是心理压力巨大。”李明说，“感觉自己在跟影子赛跑，而这个影子总是比自己快五步远的距离。”
作为一名刚入行两年的AI产品经理，陈晨同样感到困惑和焦虑。
这位00后每天都在学习新的技术和知识，从上班第一天起就开始了这项无休止的学习过程。她已经阅读了超过二十本关于人工智能领域的书籍，并收藏了很多相关教程链接以及模型文档。
但即使这样，陈晨仍然觉得“要疯了”。
在2026年的最初几个月内，她刚把OpenClaw的功能弄懂并撰写了一份内部培训资料；接着Hermes Agent又突然大火，老板要求她在一周之内完成竞品分析报告。而据传闻，四月底DeepSeek V4将会推出一个拥有巨大上下文处理能力的新版本。
“感觉自己学习的速度跟不上模型迭代速度。”陈晨说，“每天都像是在追赶一场永不停歇的风暴。”
为了跟上技术更新的步伐，她每天通勤时听播客、午休时间刷论文摘要、周末参加线上研讨会。她的手机里存着几十个与AI相关的微信群组。
然而最让她崩溃的是那种“还没学会就过时了”的无力感。
比如说，上周她花了整整一周时间掌握了一个新的AI绘画工作流程，这周却出现了一款新模型，在效果和速度上都超越了前者，操作逻辑也完全不同。
“以前学习一个软件可以使用三年。现在学习一个技能可能只能用半个月。”陈晨感慨道，“感觉自己不是在进步，而是被技术潮流裹挟着奔跑。”
她晚上做梦都是各种模型版本号在竞争的画面，这让她深感疲惫。
在她看来，“AI并没有替代我，它只是将我的工作内容变成了校对员、提示工程师以及流程合规员的角色。”
“我不但没有因此获得更高的薪酬，反而更像是为机器服务的工人了。”陈晨说。
回到最初的问题：为什么有了人工智能技术我们却越来越累？
一个现实的答案是，技术本身并不是中立的。当它被用来提升工作效率时，“效率”又被定义为“单位时间内创造更多价值”，那么这种进步实际上成为了加速器。
技术初期带来的红利让人欣喜若狂，但很快就被资本消耗殆尽了，其代价则是人们的时间、精力以及幸福感的流失。
对于行业而言，迫切需要外部力量进行干预。例如欧盟正在制定《人工智能法案》，明确规定企业在引入AI系统时必须评估对劳动者权益的影响。
可见，通过政策和保障措施确保社会共享技术进步带来的红利是必要的。
在某种程度上，每一次科技进步都在迫使市场重新制定新的社会契约。
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。
赵姐说，“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。”
“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。”赵姐说。
“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，技术就成了加速器。
这也是经济学中边际效益的典型表现，它呈现了一个残酷的曲线， 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。
于行业而言，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。